GPT Image 2.5 is live — OpenAI's newest image model, targeted edits that leave the rest of the frame alone

GPT-6 Luna — le modèle efficace pour les gros volumes

GPT-6 Luna est le modèle le plus efficace d'OpenAI, conçu pour les tâches ciblées à grand volume. GPT-6 Luna lit une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, génère jusqu'à 128 000 tokens, accepte texte et images, et permet de régler l'effort de raisonnement de none à max. Sur reAPI, GPT-6 Luna est facturé au token, en dessous du tarif publié par OpenAI.

Points clés
Contexte 1,05M · sortie 128K · six niveaux d'effort
Idéal pour
Tâches ciblées à grand volume
Entrée
Texte et images
Sortie
Texte, streaming optionnel
GPT-6 Luna

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Tarifs

Basé sur les crédits — 1 crédit = 0,001 USD. Tu ne paies que les générations réussies.

Coût du premier test
$0.00050.48 credits

Un prompt de 1K tokens avec une réponse de 1K tokens au palier le moins cher.

Guide de budget de test
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≈ 20833 tests
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$100
≈ 208333 tests
Catégorie
Standard · prompts jusqu'à 272K tokens
Contexte long · prompts au-delà de 272K tokens
Entrée
$0.080
Prix · 1M tokens
$0.160
Prix · 1M tokens
Sortie
$0.400
Prix · 1M tokens
$0.600
Prix · 1M tokens
Lecture du cache
$0.008
Prix · 1M tokens
$0.160
Prix · 1M tokens
Écriture du cache
$0.100
Prix · 1M tokens
$0.200
Prix · 1M tokens

Qu'est-ce que GPT-6 Luna ?

GPT-6 Luna est le modèle le plus efficace de la gamme GPT-6 d'OpenAI, conçu pour les tâches ciblées à grand volume. GPT-6 Luna accepte du texte et des images et produit du texte. GPT-6 Luna convient aux travaux répétés des milliers de fois par jour — trier des tickets, extraire des champs de documents, étiqueter du contenu, router des requêtes — où chaque appel a une réponse claire et vérifiable, et où le prix par token compte. Sur reAPI, GPT-6 Luna est servi via l'endpoint Chat Completions compatible OpenAI et facturé au token.

Ce que tu peux construire avec ce modèle

Des workflows réels et des cas d'usage en production que tu peux construire et déployer avec ce modèle.

Affiche classification GPT-6 Luna : des cartes triées dans des bacs étiquetés

GPT-6 Luna pour la classification : trier chaque ticket

Envoyez à GPT-6 Luna chaque ticket de support, e-mail ou formulaire entrant avec une liste fixe de libellés, et demandez un libellé et une courte justification. Gardez une liste de libellés courte et définie dans le message system pour que les résultats de GPT-6 Luna restent cohérents sur des millions d'appels. Faites tourner GPT-6 Luna avec un faible effort de raisonnement pour le tri simple, comparez un échantillon avec des libellés humains, et transférez les cas incertains à une personne ou à un modèle plus grand.

Lire la doc API
Affiche extraction GPT-6 Luna : un document transformé en champs structurés

GPT-6 Luna pour l'extraction : transformer des documents en champs

Confiez à GPT-6 Luna des factures, reçus, contrats ou captures d'écran et demandez exactement les champs dont votre système a besoin. Les sorties structurées fixent la réponse sur un schéma JSON, et l'entrée image permet d'envoyer directement une page scannée ou un reçu photographié. GPT-6 Luna renvoie la structure demandée ; vérifiez les valeurs par rapport à vos propres données avant qu'elles n'atteignent une comptabilité ou un client.

Affiche routage GPT-6 Luna : des requêtes dirigées vers trois chemins

GPT-6 Luna pour le routage : décider vite de l'étape suivante

Placez GPT-6 Luna en amont d'un workflow plus large pour décider de ce dont chaque requête a besoin : quelle équipe, quel outil, quel modèle. Un prompt court, une liste d'options et un appel de fonction avec reasoning_effort à none gardent chaque décision de GPT-6 Luna rapide. Transmettez les cas difficiles à GPT-6 Sol et laissez GPT-6 Luna absorber l'essentiel du trafic.

Pourquoi reAPI pour GPT-6 Luna

GPT-6 Luna est tarifé pour le volume

OpenAI présente GPT-6 Luna comme son modèle GPT-6 le plus efficace, et son tarif publié par token est bien inférieur à celui de GPT-6 Sol. reAPI facture GPT-6 Luna encore en dessous de ce tarif publié. Pour des charges de travail qui se comptent en millions d'appels — étiquetage, extraction, tri — le prix par token fait la facture : GPT-6 Luna est donc le premier modèle à tester.

GPT-6 Luna conserve tout le contexte GPT-6

Efficace ne veut pas dire fenêtre réduite. OpenAI documente pour GPT-6 Luna la même fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, 922 000 tokens d'entrée maximum et 128 000 tokens de sortie maximum que pour GPT-6 Sol. GPT-6 Luna peut lire un long document en un seul appel quand la tâche l'exige, puis répondre en quelques tokens.

Réglez le raisonnement de GPT-6 Luna à chaque requête

Sur reAPI, GPT-6 Luna propose les six niveaux d'effort de raisonnement, de none à max, avec medium par défaut. Les tâches simples de tri et d'extraction avec GPT-6 Luna se contentent souvent de none ou low ; une décision plus difficile peut demander davantage. Les tokens de raisonnement sont facturés comme sortie : mesurez quel niveau atteint votre objectif de précision et utilisez le plus bas qui y parvient.

GPT-6 Luna vs GPT-6 Sol

GPT-6 Luna et GPT-6 Sol partagent les mêmes limites de contexte et de sortie. La différence tient au rôle : GPT-6 Luna est pensé pour le travail efficace à grand volume, GPT-6 Sol pour le code complexe et les agents.

Caractéristique documentée
GPT-6 Luna
GPT-6 Sol
Identifiant du modèle
gpt-6-luna
gpt-6-sol
Positionnement
Tâches ciblées à grand volume
Code complexe et workflows d'agents
Prix par token
Plus bas sur chaque type de token
Plus élevé sur chaque type de token
Fenêtre de contexte
1 050 000 tokens
1 050 000 tokens
Sortie maximale
128 000 tokens
128 000 tokens
Date limite des connaissances
18 mai 2026
20 avril 2026

Source : documentation des modèles OpenAI, vérifiée le 24 septembre 2026. Les spécifications officielles n'établissent pas de différence de qualité mesurée ; testez les deux sur vos propres tâches.

Lancez GPT-6 Luna en trois étapes

  1. step 01

    Créez une clé API reAPI

    Connectez-vous à reAPI et créez une clé dans API keys. La même clé donne accès à GPT-6 Luna et à tous les autres modèles de la plateforme, facturés sur un seul solde.

    Ouvrir
  2. step 02

    Pointez votre client vers reapi.ai

    Définissez l'URL de base sur https://reapi.ai/api/v1 et utilisez la clé que vous venez de créer. Tout client compatible OpenAI Chat Completions peut appeler GPT-6 Luna sans changer de SDK.

    Ouvrir
  3. step 03

    Envoyez gpt-6-luna comme modèle

    Définissez le champ model sur gpt-6-luna et envoyez vos messages. Choisissez le reasoning_effort le plus bas qui atteint votre objectif de précision ; les requêtes avec des tools fonctionnent à tous les niveaux.

    Ouvrir
docs/api/gpt-6-luna

Référence API

Code prêt à l'emploi et tableau complet des paramètres.

Voir la référence complète
curl https://reapi.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Hello" }
    ],
    "reasoning_effort": "medium",
    "max_completion_tokens": 16000,
    "stream": true
  }'

Échec de validation des paramètres

Rejet synchrone avec le champ fautif nommé. Vérifiez enums, plages et champs URL — rien n'est facturé.

Problème d'authentification ou de solde

401 : clé Bearer absente ou invalide ; 402 : la réserve dépasse votre solde. Gérez clés et crédits dans la console.

Contenu ou matériel rejeté

Le matériel de référence et les sorties passent une modération automatique. Les tâches rejetées échouent avec une erreur claire et un remboursement intégral.

Tâche échouée ou expirée

Une tâche en état d'échec n'est jamais facturée — la réserve est remboursée automatiquement. Conservez l'ID et réessayez.

Questions fréquentes

Questions courantes sur ce modèle.

GPT-6 Luna est le modèle GPT-6 le plus efficace d'OpenAI, conçu pour les tâches ciblées à grand volume. Il accepte du texte et des images en entrée et renvoie du texte. Son identifiant officiel est gpt-6-luna. Sur reAPI, GPT-6 Luna est servi via l'endpoint Chat Completions et facturé au token.

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