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GPT-6 Luna API

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

GPT-6 Luna, OpenAI द्वारा 22 सितंबर 2026 को जारी किया गया मॉडल है, जो GPT-5.6 Luna का उत्तराधिकारी है। यह GPT-6 परिवार का तेज़ और किफ़ायती स्तर है, जिसे केंद्रित, उच्च-मात्रा वाले कार्यों के लिए सबसे कुशल मॉडल के रूप में पेश किया गया है। इसका संदर्भ विंडो 1,050,000 टोकन और आउटपुट सीमा 128,000 टोकन है। यह पाठ और छवि इनपुट का समर्थन करता है, लेकिन आउटपुट केवल पाठ में देता है।

यह मॉडल तर्क प्रयास नियंत्रण (none, low, medium, high, xhigh, max) के साथ आता है, जिससे गति और गहराई को संतुलित किया जा सकता है। यह फ़ंक्शन, वेब सर्च, फ़ाइल सर्च और कंप्यूटर उपयोग जैसे टूल-आधारित वर्कफ़्लो का समर्थन करता है। GPT-5.6 Luna की तुलना में, यह बेहतर लेखन गुणवत्ता और कंप्यूटर-उपयोग क्षमताएं प्रदान करता है।

यह मॉडल लेखन, सारांशीकरण, सामग्री निर्माण, दीर्घ-संदर्भ दस्तावेज़ विश्लेषण, बहु-मॉडल विश्लेषण, कोडिंग, डेटा निष्कर्षण, वर्गीकरण और हल्के एजेंटिक कार्यों के लिए उपयुक्त है। हालांकि, यह क्षमता में GPT-6 Sol और GPT-6 Astra से नीचे है।

Playground खोलें ↗API key बनाएँ ↗शुरुआती गाइड →

अपडेट किया गया:

मॉडल ID

gpt-6-luna
कॉन्टेक्स्ट
1.05M
अधिकतम आउटपुट
128K
अनुशंसित API
responses
इनपुट
file / image / text
आउटपुट
text

मुख्य बातें

  • 1,050,000 टोकन संदर्भ विंडो
  • तर्क प्रयास नियंत्रण
  • टूल-आधारित वर्कफ़्लो समर्थन
  • बेहतर लेखन गुणवत्ता
  • कंप्यूटर-उपयोग क्षमताएं
  • उच्च-मात्रा कार्यों के लिए कुशल

प्रदाता

2 प्रदाता

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

प्रदाता · कीमत का विवरण
$0.1$0.5$0.01
$0.1$0.5$0.01

$10 में क्या मिलता है

इनपुट
10 क॰ token
आउटपुट
2 क॰ token

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

बेंचमार्क

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    अंक; 172 मॉडलों में 10वां स्थान

    38

  • AutomationBench

    GPT-5.6 रिलीज़ की तुलना में बेहतर प्रदर्शन

    5.4%

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-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-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-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-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-6 Luna?

GPT-6 Luna, OpenAI द्वारा 22 सितंबर 2026 को जारी किया गया मॉडल है, जो GPT-5.6 Luna का उत्तराधिकारी है। यह GPT-6 परिवार का तेज़ और किफ़ायती स्तर है, जिसे केंद्रित, उच्च-मात्रा वाले कार्यों के लिए सबसे कुशल मॉडल के रूप में पेश किया गया है। इसका संदर्भ विंडो 1,050,000 टोकन और आउटपुट सीमा 128,000 टोकन है। यह पाठ और छवि इनपुट का समर्थन करता है, लेकिन आउटपुट केवल पाठ में देता है। यह मॉडल तर्क प्रयास नियंत्रण (none, low, medium, high, xhigh, max) के साथ आता है, जिससे गति और गहराई को संतुलित किया जा सकता है। यह फ़ंक्शन, वेब सर्च, फ़ाइल सर्च और कंप्यूटर उपयोग जैसे टूल-आधारित वर्कफ़्लो का समर्थन करता है। GPT-5.6 Luna की तुलना में, यह बेहतर लेखन गुणवत्ता और कंप्यूटर-उपयोग क्षमताएं प्रदान करता है। यह मॉडल लेखन, सारांशीकरण, सामग्री निर्माण, दीर्घ-संदर्भ दस्तावेज़ विश्लेषण, बहु-मॉडल विश्लेषण, कोडिंग, डेटा निष्कर्षण, वर्गीकरण और हल्के एजेंटिक कार्यों के लिए उपयुक्त है। हालांकि, यह क्षमता में GPT-6 Sol और GPT-6 Astra से नीचे 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-6 Luna कौन-से इनपुट का समर्थन करता है?

यह पाठ और छवि इनपुट का समर्थन करता है, लेकिन आउटपुट केवल पाठ में देता है।

इसका संदर्भ और आउटपुट सीमा क्या है?

संदर्भ विंडो 1,050,000 टोकन और आउटपुट सीमा 128,000 टोकन है।

GPT-6 Luna किन कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त है?

यह उच्च-मात्रा वाले तर्क और ज्ञान-कार्य, लेखन, सारांशीकरण, दीर्घ-संदर्भ दस्तावेज़ विश्लेषण, कंप्यूटर उपयोग, टूल-आधारित वर्कफ़्लो, बहु-मॉडल विश्लेषण, कोडिंग और हल्के एजेंटिक संचालन के लिए उपयुक्त है।

GPT-6 Luna और GPT-5.6 Luna में क्या अंतर है?

GPT-6 Luna, GPT-5.6 Luna का उत्तराधिकारी है और बेहतर लेखन गुणवत्ता तथा कंप्यूटर-उपयोग क्षमताएं प्रदान करता है।

GPT-6 Luna, GPT-6 परिवार में कहां स्थित है?

यह GPT-6 परिवार का तेज़ और किफ़ायती स्तर है, जो क्षमता में GPT-6 Sol और GPT-6 Astra से नीचे है।

संबंधित मॉडल

GPT-5.6 Luna

OpenAIgpt-5.6-luna

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

वास्तविक समय AI अनुप्रयोगसंवाद सहायकग्राहक सहायतासामग्री निर्माण

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$0.2 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$1.2 / 1M token

GPT-5.6 Sol

OpenAIgpt-5.6-sol

GPT-6.1 Sol एक उन्नत मॉडल है जो कम लागत पर Astra-स्तर के परिणाम देता है और एजेंटिक कार्यों में अधिक विश्वसनीय है।

एजेंटिक कोडिंगकंप्यूटर उपयोगदस्तावेज़-भारी कार्यवर्कफ़्लो ऑटोमेशन

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$4 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$20 / 1M token

GPT-5.6 Terra

OpenAIgpt-5.6-terra

GPT-5.6 Terra एक संतुलित मध्यम श्रेणी का रीज़निंग मॉडल है जो कोडिंग और एजेंटिक कार्यों के लिए उपयुक्त है।

रोज़मर्रा की कोडिंगतर्क और एजेंटिक कार्यकोड जनरेशनव्यावसायिक ऑटोमेशन

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$2 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$12 / 1M token

GPT-6.1 Sol

OpenAIgpt-6.1-sol

GPT-6.1 Sol एक निकट- Astra स्तर का मॉडल है जो एजेंटिक कोडिंग और पेशेवर कार्यों के लिए उपयुक्त है।

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

OpenAIgpt-6.1-terra

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

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$1 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$5 / 1M token

GPT-6 Astra

OpenAIgpt-6-astra

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

जटिल रीज़निंग और निर्णय सहायतासॉफ़्टवेयर विकास और कोडिंगशोध और ज्ञान की खोजदस्तावेज़ और प्रस्तुति निर्माण

कॉन्टेक्स्ट

1.05M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token · बेस दर

$10 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$50 / 1M token