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GPT-5.6 Luna API

GPT-5.6 Luna, OpenAI का सबसे तेज़ और किफ़ायती मॉडल है जो कम विलंबता वाले कार्यों के लिए बनाया गया है।

GPT-5.6 Luna, OpenAI के GPT-5.6 श्रृंखला का सबसे हल्का स्तर है, जिसे कम विलंबता वाले अनुमान, बहुभाषी कार्यभार और बड़े संदर्भ वाले अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित किया गया है। यह 1,000,000 tokens के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है और उपकरण उपयोग तथा बहु-चरणीय कार्यप्रवाहों के साथ काम करता है।

यह मॉडल वास्तविक समय के AI अनुप्रयोगों, संवाद सहायकों, ग्राहक सहायता, सामग्री निर्माण, बहुभाषी अनुभवों, उद्यम खोज, दस्तावेज़ समझ, सारांशीकरण, कार्यप्रवाह स्वचालन और वर्गीकरण, चैट तथा निष्कर्षण जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। उच्च मात्रा और विलंबता-संवेदनशील कार्यों में यह अच्छा प्रदर्शन करता है।

हालाँकि, यह जटिल विश्लेषण या बहु-चरणीय तर्क के लिए उपयुक्त नहीं है और ऐसे कार्यों में Terra और Sol की तुलना में काफ़ी कमज़ोर है। GPT-5.6 नामकरण प्रणाली में संख्या पीढ़ी को दर्शाती है और Sol, Terra तथा Luna क्षमता स्तरों को दर्शाते हैं। Luna सभी API उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है और अगस्त 2026 से मुफ़्त तथा Go उपयोगकर्ताओं के लिए डिफ़ॉल्ट मॉडल बनने वाला है। यह Azure पर सीधे उपलब्ध है।

Playground खोलें ↗API key बनाएँ ↗शुरुआती गाइड →

अपडेट किया गया:

मॉडल ID

gpt-5.6-luna
कॉन्टेक्स्ट
1.05M
अधिकतम आउटपुट
128K
अनुशंसित API
responses
इनपुट
file / image / text
आउटपुट
text

मुख्य बातें

  • 1,000,000 tokens संदर्भ विंडो
  • कम विलंबता वाला अनुमान
  • उपकरण उपयोग और बहु-चरणीय कार्यप्रवाह
  • बहुभाषी कार्यभार के लिए अनुकूलित
  • सुरक्षा उपाय शामिल

प्रदाता

3 प्रदाता

प्रदाताओं के बीच API कीमतों की तुलना करें। सभी शुल्क और शर्तें देखने के लिए किसी प्रदाता को चुनें।

प्रदाता · कीमत का विवरण
$0.2$1.2$0.02
$0.1$0.6$0.01
$0.22$1.32$0.022

$10 में क्या मिलता है

इनपुट
5 क॰ token
आउटपुट
83.3 लाख token

मौजूदा इनपुट और आउटपुट कीमतों से अनुमानित, छूट से पहले।

बेंचमार्क

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    अंक; तुलनीय मॉडल का औसत 13 है

    37

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    GPT-5.6 Luna (Max) की रैंकिंग

    #10

  • Artificial Analysis Speed

    GPT-5.6 Luna (Max) की रैंकिंग

    #2

  • Artificial Analysis Cost-Effectiveness

    GPT-5.6 Luna (Max) की रैंकिंग

    #1

  • Artificial Analysis Agentic Index

    GPT-5.6 Luna (Max) की रैंकिंग

    #12

  • Artificial Analysis Overall

    GPT-5.6 Luna (Max) की रैंकिंग

    #14

स्कोर मॉडल प्रदाता के प्रकाशित आँकड़ों के अनुसार।

रीज़निंग

डिफ़ॉल्ट प्रयास
medium
डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम
हाँ
हमेशा सक्षम
नहीं
उपलब्ध प्रयास स्तर
max / xhigh / high / medium / low / none

त्वरित शुरुआत

Felo API Platform के संगत API के साथ इस मॉडल को कॉल करने के लिए तैयार कोड। कोड लिखने से पहले प्रॉम्प्ट आज़माना हो तो Playground में शुरू करें।

Playground खोलेंAPI key बनाएँ
1

अपनी API key लें

अपने Felo API Platform खाते से एक key बनाएँ और उसे environment variable के रूप में सेट करें।

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

अपना पहला अनुरोध भेजें

इस मॉडल ID को Felo API Platform endpoint के साथ इस्तेमाल करें। X-Request-Id जैसे वैकल्पिक रिक्वेस्ट हेडर समस्या हल करने में मदद कर सकते हैं।

gpt-5.6-luna

यह मॉडल रीज़निंग में सक्षम है। अगर आपका चुना हुआ प्रोटोकॉल और मॉडल रूट रीज़निंग कंट्रोल उपलब्ध कराते हैं, तो बातचीत जारी रखते समय लौटाए गए रीज़निंग मेटाडेटा को सुरक्षित रखें।

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/responses", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "gpt-5.6-luna",
  "input": "Hello"
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

थर्ड-पार्टी SDK इस्तेमाल करना

संगत SDK में baseURL को इस पर सेट करें https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत base URL इस्तेमाल करें। https://openapi.felo.ai/api.

3

स्ट्रीमिंग चालू करें

रिस्पॉन्स को server-sent events के रूप में पाने के लिए stream: true जोड़ें।

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gpt-5.6-luna",
  "input": "Hello",
  "stream": true
}'

Endpoint

Felo API Platform संगत मॉडल-कॉलिंग सतहें उपलब्ध कराता है। वह सतह चुनें जिसे आपका ऐप या एजेंट क्लाइंट पहले से समर्थन करता है।

सतहमेथडURL

Responses

Responses-संगत एजेंट और वर्कफ़्लो अनुरोध।

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/responses

पैरामीटर

नामप्रकारडिफ़ॉल्टविवरण
modelstringgpt-5.6-lunaकॉल करने के लिए सार्वजनिक मॉडल ID।
inputstring | array——
include_reasoning———
max_completion_tokens———
max_tokensinteger—जनरेट किए जाने वाले अधिकतम token।
reasoning———
reasoning_effort———
response_formatobject—समर्थित होने पर स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का अनुरोध करता है।
seed———
structured_outputs———
tool_choicestring or object—नियंत्रित करता है कि कोई tool कॉल किया जाना चाहिए या नहीं।
toolsarray—संगत schema का पालन करने वाली tool calling परिभाषाएँ।
verbosity———

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मॉडल परिचय: GPT-5.6 Luna?

GPT-5.6 Luna, OpenAI के GPT-5.6 श्रृंखला का सबसे हल्का स्तर है, जिसे कम विलंबता वाले अनुमान, बहुभाषी कार्यभार और बड़े संदर्भ वाले अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित किया गया है। यह 1,000,000 tokens के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है और उपकरण उपयोग तथा बहु-चरणीय कार्यप्रवाहों के साथ काम करता है। यह मॉडल वास्तविक समय के AI अनुप्रयोगों, संवाद सहायकों, ग्राहक सहायता, सामग्री निर्माण, बहुभाषी अनुभवों, उद्यम खोज, दस्तावेज़ समझ, सारांशीकरण, कार्यप्रवाह स्वचालन और वर्गीकरण, चैट तथा निष्कर्षण जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। उच्च मात्रा और विलंबता-संवेदनशील कार्यों में यह अच्छा प्रदर्शन करता है। हालाँकि, यह जटिल विश्लेषण या बहु-चरणीय तर्क के लिए उपयुक्त नहीं है और ऐसे कार्यों में Terra और Sol की तुलना में काफ़ी कमज़ोर है। GPT-5.6 नामकरण प्रणाली में संख्या पीढ़ी को दर्शाती है और Sol, Terra तथा Luna क्षमता स्तरों को दर्शाते हैं। Luna सभी API उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है और अगस्त 2026 से मुफ़्त तथा Go उपयोगकर्ताओं के लिए डिफ़ॉल्ट मॉडल बनने वाला है। यह Azure पर सीधे उपलब्ध है।

उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?

आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं।

GPT-5.6 Luna किस प्रकार के इनपुट का समर्थन करता है?

यह पाठ इनपुट और पाठ आउटपुट का समर्थन करता है।

इसका संदर्भ विंडो कितना बड़ा है?

इसका संदर्भ विंडो 1,000,000 tokens है।

क्या यह जटिल विश्लेषण के लिए उपयुक्त है?

नहीं, यह जटिल विश्लेषण या बहु-चरणीय तर्क के लिए उपयुक्त नहीं है और ऐसे कार्यों में Terra तथा Sol की तुलना में कमज़ोर है।

GPT-5.6 Luna और GPT-5.6 Sol में क्या अंतर है?

Luna सबसे हल्का और तेज़ स्तर है जो कम विलंबता वाले कार्यों के लिए है, जबकि Sol जटिल कार्यों के लिए अधिक उपयुक्त है।

क्या यह मॉडल Azure पर उपलब्ध है?

हाँ, यह Azure पर सीधे उपलब्ध है, जिसे Microsoft Foundry के माध्यम से तैनात किया गया है।

संबंधित मॉडल

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1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$4 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$20 / 1M token

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कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$2 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$12 / 1M token

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OpenAIgpt-6.1-sol

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एजेंटिक कोडिंगकंप्यूटर उपयोगदस्तावेज़-भारी कार्यव्यावसायिक वर्कफ़्लो

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$2 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$10 / 1M token

GPT-6.1 Terra

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GPT-6.1 Terra एक संतुलित मॉडल है जो तेज़ और किफायती होने के साथ विज़ुअल रीज़निंग और कंप्यूटर ऑपरेशन में सक्षम है।

प्रस्ताव लिखनातकनीकी चित्र समझनाफ़ॉर्म भरनावीडियो संपादन

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128K

इनपुट token · बेस दर

$1 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$5 / 1M token

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GPT-6 Astra, OpenAI का सबसे बुद्धिमान और सबसे संरेखित मॉडल, जो कंप्यूटर ऑपरेटर के रूप में कार्य करता है।

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1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$10 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$50 / 1M token

GPT-6 Luna

OpenAIgpt-6-luna

GPT-6 Luna, तेज़ और किफ़ायती मॉडल, उच्च-मात्रा वाले कार्यों के लिए OpenAI का कुशल विकल्प।

उच्च-मात्रा तर्क कार्यलेखन और सारांशीकरणदीर्घ-संदर्भ विश्लेषणकंप्यूटर उपयोग

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$0.1 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$0.5 / 1M token