Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-5.6 Luna?

1.050.000 Tokens, bei einem maximalen Output von 128.000 Tokens — identisch mit jedem anderen Modell der GPT-5.6-Familie. Die günstigere Stufe kommt nicht mit einem kleineren Fenster, und genau das macht sie auf langen Eingaben brauchbar.

Kann ich Reasoning bei GPT-5.6 Luna abschalten?

Ja. Effort akzeptiert none, das OpenAI für latenzkritische Aufgaben beschreibt, die von Reasoning oder mehrfach verketteten Tool-Aufrufen nicht profitieren — Sprache, schnelles Abrufen und Klassifikation sind die genannten Fälle. Beachte, dass der Familienstandard medium ist: Ein Request, der das Feld auslässt, zahlt für Reasoning, das du auf dieser Stufe womöglich nicht willst.

Welche Reasoning-Effort-Stufen nimmt GPT-5.6 Luna?

GPT-5.6 Luna nimmt sechs: none, low, medium, high, xhigh und max. Ein minimal gibt es auf dieser Familie nicht. Und jede Stufe ist wirklich eigenständig, anders als bei Modellen, die eine lange Liste akzeptieren und sie still zusammenfallen lassen — ein Mittelwert kauft hier einen mittleren Preis.

Liest GPT-5.6 Luna Bilder?

Ja. Eingabe ist Text und Bild, Ausgabe ist Text. Diese Generation akzeptiert Bilder in ihren ursprünglichen Maßen mit original oder automatischem Detailgrad, ein Screenshot muss vorher also nicht verkleinert werden.

Wann endet das Wissen von GPT-5.6 Luna?

OpenAI nennt für die gesamte GPT-5.6-Familie den 16. Februar 2026. Für alles Neuere liefere das Material im Request mit oder gib GPT-5.6 Luna ein Suchwerkzeug.

Welchen Endpunkt und Model-String nutzt GPT-5.6 Luna auf reAPI?

Einen OpenAI-kompatiblen `/api/v1/chat/completions`-Endpunkt auf reapi.ai, mit `gpt-5.6-luna` als Model-String. OpenAI merkt an, dass seine Reasoning-Modelle auf der neueren Responses API besser arbeiten, während Chat Completions weiterhin unterstützt wird — der Changelog der Familie listet beide Endpunkte.

Wann sollte ich stattdessen GPT-5.6 Terra nehmen?

Wenn die Aufgabe Planung, Urteilsvermögen oder eine echte Tool-Schleife umfasst. Terra ist die ausgewogene Stufe und sitzt bequem auf dem Standard-Effort der Familie; GPT-5.6 Luna ist die Wahl, wenn Volumen und Latenz dominieren und die Arbeit näher am Sortieren als am Entscheiden liegt. Die Versus-Tabelle auf dieser Seite vergleicht sie Zeile für Zeile.

Ist GPT-5.6 Luna kostenlos oder kostenpflichtig?

Kostenpflichtig. Jeder Request wird pro Token aus deinem reAPI-Guthaben zu den Raten in dieser Seite's Preistabelle abgerechnet, mit Reasoning-Tokens als Output gezählt. Requests, die fehlschlagen, bevor eine Antwort geliefert wird, werden nicht abgerechnet.

Benötigt GPT-5.6 Luna ein Monatsabo?

Nein. Die Abrechnung ist nutzungsbasiert: lade dein reAPI-Guthaben auf und zahle nur für die Input- und Output-Tokens, die jeder Request nutzt. Die Kosten richten sich nach dem, was du generierst, statt nach einer wiederkehrenden Gebühr.

Wie erhalte ich einen API-Key für GPT-5.6 Luna?

Melde dich bei reAPI an, öffne API Keys und erstelle einen, keine Karte erforderlich. Sende ihn im Auth-Header des Requests; derselbe Key funktioniert für jedes Modell auf der Plattform.

GPT-5.6 Luna — 1,05M Kontext auf der Volumen-Stufe

GPT-5.6 Luna ist OpenAIs kostensensitive Stufe der GPT-5.6-Familie, und interessant ist, was sie nicht aufgibt: GPT-5.6 Luna trägt dasselbe Kontextfenster von 1.050.000 Tokens, denselben maximalen Output von 128.000 Tokens und dieselbe sechsstufige Reasoning-Skala wie das Spitzenmodell. Was sich ändert, ist der Preis und die Denktiefe, die man sinnvollerweise verlangt. Auf reAPI liegt GPT-5.6 Luna bei Input und Output unter OpenAIs veröffentlichter Rate.

Kernmerkmale: Denk-Anstrengungsstufen · Tools & JSON-Modus
Geeignet für: Schnelle Antworten, alltägliche Aufgaben
Eingabe: Chatnachrichten (OpenAI-kompatibel)
Ausgabe: Text, optionales Streaming

GPT-5.6 Luna· Chat Completions

GPT-5.6 Luna fragen

Beginne mit dem Text im Eingabefeld oder wähle ein Beispiel.

Was ist die GPT-5.6 Luna API?

GPT-5.6 Luna ist die kostensensible Stufe der GPT-5.6-Familie und läuft auf reAPI über einen OpenAI-kompatiblen /api/v1/chat/completions-Endpunkt. Sie gibt keines der Familienlimits auf: dasselbe Kontextfenster von 1.050.000 Tokens, dieselbe maximale Ausgabe von 128.000 Tokens und dieselben sechs Reasoning-Effort-Stufen von none bis max mit medium als Voreinstellung, bei Text- und Bildeingabe und Textausgabe. Abgerechnet wird pro 1M Tokens, Input und Output separat tarifiert; Reasoning-Tokens zählen als Output.

Was du mit diesem Modell bauen kannst

Echte Workflows und produktionsreife Use Cases, die du mit diesem Modell bauen und ausliefern kannst.

GPT-5.6 Luna klassifiziert eine Warteschlange von Dokumenten mit abgeschaltetem Reasoning

Klassifikation und Extraktion, bepreist für die ganze Warteschlange

Das ist die Arbeit, die OpenAI für die niedrigste Effort-Stufe ausdrücklich nennt: schnelles Auffinden von Informationen und Klassifikation, wo Reasoning nur Latenz beiträgt und sonst nichts. Effort aus, Ausgabe per Schema gebunden — und GPT-5.6 Luna wird zum Bauteil statt zum Orakel: derselbe Prompt über eine Million Zeilen, zu einer Rate, bei der die Rechnung noch aufgeht. Bemerkenswert ist, dass der Wechsel auf diese Stufe die Eingaben nicht verkleinert: GPT-5.6 Luna liest dasselbe Fenster von 1.050.000 Tokens wie die Spitzenstufe, ein langes Dokument zwingt dich also nicht die Preisleiter hinauf, nur damit es hineinpasst.

API-Dokumentation lesen

GPT-5.6 Luna sortiert Anfragen vor und eskaliert nur die schweren

Der günstige erste Durchgang vor einem teuren Modell

Der Großteil des Produktionsverkehrs ist nicht schwer. Eine zweistufige Route auf Basis von GPT-5.6 Luna — es liest alles und entscheidet, was Routine ist, ein teureres Modell sieht nur den Rest — ist der wirksamste einzelne Kostenhebel auf einer Chat-Last. Und sie funktioniert genau deshalb, weil die günstige Stufe hier kein schwaches Modell ist, sondern eine kleinere Stufe derselben Familie mit denselben Grenzwerten und derselben Schnittstelle. Gleicher Key, gleicher Endpunkt, ein Model-String Unterschied: Eskalation ist ein Feld in deinem Request, keine zweite Integration.

GPT-5.6 Luna beantwortet eine latenzkritische Anfrage ohne Reasoning-Durchlauf

Latenzkritische Pfade, auf denen Denken das falsche Werkzeug ist

Sprache, Autovervollständigung, Live-Moderation, alles, worauf ein Mensch wartet: OpenAIs eigener Rat dafür ist, zuerst low zu versuchen und bei Bedarf auf none zu gehen. GPT-5.6 Luna ist die Stufe, auf der dieser Rat am günstigsten umzusetzen ist, und die Geschwindigkeitsbewertung ist ohnehin Fast. Halte den Prompt kurz, begrenze den Output und behandle Effort als den Regler, den du drehst, bevor du dich nach einem anderen Anbieter umsiehst — der schnelle und der tiefe Pfad der Familie sind dieselbe API.

Preise

Credit-basiert — 1 Credit = 0,001 USD. Du zahlst nur für erfolgreich abgeschlossene Generierungen.

Kosten des ersten Tests

$0.00111.12 credits

Ein 1K-Token-Prompt mit einer 1K-Token-Antwort in der günstigsten Stufe.

Testbudget-Leitfaden

Credits aufladen

$10

≈ 8928 Tests

$50

≈ 44642 Tests

$100

≈ 89285 Tests

Modell	Kategorie	Preis
Token-Abrechnung	Input	$0.16 1M tokens
Token-Abrechnung	Output	$0.96 1M tokens
Long Context · Prompts über 272K Tokens	Input	$0.32 1M tokens
Long Context · Prompts über 272K Tokens	Output	$1.44 1M tokens

Warum reAPI

Unter der veröffentlichten Rate

OpenAI veröffentlicht für Input und Output von GPT-5.6 Luna eine Rate pro Million Tokens. Auf reAPI liegt GPT-5.6 Luna bei beidem darunter, und die Raten auf dieser Seite werden live aktualisiert. Kein Abo darunter, keine Mindestabnahme, nutzungsbasiert aus deinem reAPI-Guthaben. Die genauen Zahlen stehen in der Preistabelle auf dieser Seite.

OpenAI-kompatibel, direkt einsetzbar

GPT-5.6 Luna wird über einen standardmäßigen `/api/v1/chat/completions`-Endpunkt bereitgestellt. Wenn dein Code diese Form schon spricht, ist die Umstellung auf GPT-5.6 Luna eine Base URL, ein Key und ein Model-String — dieselben SDKs funktionieren, sobald die Base URL auf reapi.ai zeigt. Kein SDK-Tausch, kein eigener Client.

Ein Key für die ganze Leiter

Derselbe reAPI-Key, der GPT-5.6 Luna aufruft, ruft auch die größeren Geschwister, die Claude- und Gemini-Familien und die Open-Weight-Stufen auf. Genau das macht gestaffeltes Routing praktikabel: Das Eskalationsziel ist ein Model-String und keine zweite Anbieterbeziehung mit eigener Rechnung und eigenen Zugangsdaten.

GPT-5.6 Luna vs. GPT-5.6 Terra

Das ist der Vergleich, der tatsächlich eine Route entscheidet, und er ist ungewöhnlich klar, weil GPT-5.6 Luna und GPT-5.6 Terra fast alles teilen: dasselbe Kontextfenster, dieselbe Output-Grenze, dieselbe Effort-Leiter, dieselben Tools, denselben Wissensstand, denselben Endpunkt. Unterschiedlich sind der Reasoning-Spielraum, den OpenAI jedem zuschreibt, die Linie, von der sie abstammen, und der Preis. Lies die Zeilen unten so: Braucht diese Route Urteilsvermögen oder Durchsatz?

Fähigkeit

GPT-5.6 Luna auf reAPI

GPT-5.6 Terra

OpenAIs Positionierung

Optimiert für kostensensitive Lasten mit hohem Volumen

Balanciert Intelligenz und Kosten

Reasoning-Bewertung

High — die Einstiegsbewertung der Familie

Higher — eine Stufe darüber

Linie der Vorgängergeneration

Entspricht der Nano-Stufe früherer GPT-5-Familien

Entspricht der Mini-Stufe

Rate auf reAPI

Die niedrigste der drei Stufen — siehe Preistabelle oben

Höher als Luna, niedriger als die Spitzenstufe

Kontext- und Output-Grenzen

1.050.000-Token-Kontext, 128.000 Tokens maximaler Output

Identisch — die Grenzen ändern sich zwischen den Stufen nicht

Effort-Leiter und Tools

Alle sechs Stufen, Funktionen, Websuche, Dateisuche, Computer Use

Identisch — der Unterschied ist, welche Stufen sich lohnen

Der Vergleich spiegelt das Verhalten, das OpenAI zum Zeitpunkt der Erstellung auf den eigenen Modellseiten dokumentiert. Raten werden als Verhältnisse und nicht als Beträge beschrieben; die aktuellen Zahlen für GPT-5.6 Luna stehen in der Preistabelle oben.

GPT-5.6 Luna in drei Schritten ausliefern

step 01
Einen reAPI-API-Key erstellen
Melde dich bei reAPI an und erstelle unter API Keys einen Key. Dieser eine Key erreicht GPT-5.6 Luna und jedes andere Modell auf der Plattform, abgerechnet über ein einziges Guthaben.
Öffnen
step 02
Client auf reapi.ai richten
Setze deine Base URL auf die API von reapi.ai und deinen Key auf den gerade erzeugten. Jeder Client, der schon OpenAI Chat Completions spricht, läuft unverändert — für GPT-5.6 Luna ist kein SDK-Tausch nötig.
Öffnen
step 03
`gpt-5.6-luna` als Model senden
Setze das Model-Feld auf `gpt-5.6-luna` — mit den Punkten — und poste deine Messages. Setz den Reasoning-Effort auf dieser Stufe bewusst: Der Familienstandard ist medium, auf Volumen-Routen willst du meist none oder low.
Öffnen

docs/api/gpt-5-6-luna

API-Referenz

Sofort einsetzbarer Code und die vollständige Parametertabelle.

Vollständige Referenz ansehen

curl https://reapi.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-luna",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Hello" }
    ],
    "reasoning_effort": "low",
    "stream": true
  }'

Parametervalidierung fehlgeschlagen

Synchron abgelehnt, das fehlerhafte Feld wird benannt. Enum-Werte, Bereiche und URL-Felder prüfen — es wird nichts berechnet.

Authentifizierung oder Guthaben

401 bedeutet fehlender/ungültiger Bearer-Key; 402 bedeutet, die Reservierung übersteigt das Guthaben. Keys und Credits in der Konsole verwalten.

Inhalt oder Material abgelehnt

Referenzmaterial und Ausgaben durchlaufen eine automatische Prüfung. Abgelehnte Tasks schlagen mit klarer Fehlermeldung fehl und werden voll erstattet.

Task fehlgeschlagen oder Timeout

Ein fehlgeschlagener Task wird nie berechnet — die Reservierung wird automatisch erstattet. Task-ID behalten und erneut versuchen.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu diesem Modell.

GPT-5.6 Luna wird nutzungsbasiert pro Token aus deinem reAPI-Guthaben abgerechnet, mit getrennten Raten für Input und Output und ohne Abo. Beide liegen unter OpenAIs veröffentlichter Token-Rate. Die aktuellen Zahlen stehen in der Preistabelle auf dieser Seite.

Bereit zum Start?

Probiere es im Playground aus oder hol dir einen API-Key, um direkt loszulegen.

API-Key holen API-Dokumentation ansehen