gpt-6-lunaGPT-6 Luna は OpenAI の GPT-6 ファミリーの効率ティアで、OpenAI 自身は「焦点を絞った大量処理タスク向けの最も効率的なモデル」と説明しています。2026 年 9 月に GPT-6 Sol と同時に公開されました。APIMODELS では入力 100 万トークン $0.09、出力 100 万トークン $0.45 で、OpenAI の定価 $0.10 / $0.50 より 10% 安く、キャッシュ入力は $0.009 です。仕様は Sol や Astra と同じで、コンテキスト 1,050,000 トークン、最大出力 128,000、テキストと画像の入力、知識カットオフは 2026 年 5 月 18 日です。reasoning_effort は none / low / medium(既定)/ high / xhigh / max を受け付け、推論トークンは出力として課金され max_tokens にも含まれます。分類や抽出などの大量処理では low か none にしてください。このティアが真価を発揮するのはそこです。入力が 272K トークンを超えると入力とキャッシュ入力は 2 倍、出力は 1.5 倍で課金され、これはファミリー共通の長文コンテキスト段階です。OpenAI 互換の /v1/chat/completions または /v1/responses をキー 1 つで呼べます。関数呼び出しはどちらのエンドポイントでも使えます。/v1/chat/completions で既定の reasoning_effort のまま tool_calls が返ることを確認済みで、OpenAI ドキュメントの「reasoning_effort を none にする必要がある」という条件はここでは当てはまりません。失敗したリクエストは課金されません。
View complete API reference with all parameters and examples.
Enable real-time streaming responses with Server-Sent Events.
{
"model": "gpt-6-luna",
"stream": true,
"messages": [...]
}Enable the model to use tools and call functions.
{
"model": "gpt-6-luna",
"tools": [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get current weather for a location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "City name"}
},
"required": ["location"]
}
}
}],
"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather in Tokyo?"}]
}Get structured JSON responses from the model.
{
"model": "gpt-6-luna",
"response_format": {"type": "json_object"},
"messages": [{"role": "user", "content": "Extract info as JSON: John is 30 years old"}]
}| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| model | string | Yes | Model identifier (e.g., gpt-6-luna) |
| messages | array | Yes | Array of message objects with role and content |
| max_tokens | integer | No | Maximum tokens in the response |
| stream | boolean | No | Enable streaming responses (SSE) |
| temperature | number | No | Sampling temperature (0.0 - 2.0) |
| top_p | number | No | Nucleus sampling threshold (0.0 - 1.0) |
| tools | array | No | Function calling tools definition |
| response_format | object | No | Output format (e.g., json_object) |
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Billing: Cost = (input_tokens * input_price + output_tokens * output_price) / 1,000,000
100 万トークン $0.09 / $0.45、定価は $0.10 / $0.50。キャッシュ入力 $0.009
OpenAI:焦点を絞った大量処理タスク向けの最も効率的なモデル。分類、抽出、ルーティング
Sol・Astra と同じ仕様。テキストと画像の入力。知識カットオフ 2026 年 5 月 18 日
推論トークンは出力として課金され max_tokens に含まれる。大量処理は low か none で
GPT-6 Luna は OpenAI の大規模言語モデル API です。GPT-6 Luna は OpenAI の GPT-6 ファミリーの効率ティアで、OpenAI 自身は「焦点を絞った大量処理タスク向けの最も効率的なモデル」と説明しています。2026 年 9 月に GPT-6 Sol と同時に公開されました。APIMODELS では入力 100 万トークン $0.09、出力 100 万トークン $0.45 で、OpenAI の定価 $0.10 / $0.50 より 10% 安く、キャッシュ入力は $0.009 です。仕様は Sol や Astra と同じで、コンテキスト 1,050,000 トークン、最大出力 128,000、テキストと画像の入力、知識カットオフは 2026 年 5 月 18 日です。reasoning_effort は none / low / medium(既定)/ high / xhigh / max を受け付け、推論トークンは出力として課金され max_tokens にも含まれます。分類や抽出などの大量処理では low か none にしてください。このティアが真価を発揮するのはそこです。入力が 272K トークンを超えると入力とキャッシュ入力は 2 倍、出力は 1.5 倍で課金され、これはファミリー共通の長文コンテキスト段階です。OpenAI 互換の /v1/chat/completions または /v1/responses をキー 1 つで呼べます。関数呼び出しはどちらのエンドポイントでも使えます。/v1/chat/completions で既定の reasoning_effort のまま tool_calls が返ることを確認済みで、OpenAI ドキュメントの「reasoning_effort を none にする必要がある」という条件はここでは当てはまりません。失敗したリクエストは課金されません。 APIMODELS のプラットフォーム経由なら、統一 API と明朗な従量課金でこのモデルを呼び出せます。 現在の料金: Input: $0.09, Output: $0.45 per 1M tokens。
問い合わせに自動で答える対話システムを構築し、対応の効率を上げます。
記事、メール、広告コピーなどの文章を自動で書き、制作の手数を減らします。
コードの記述、デバッグ、レビューを補助し、開発を前に進めます。
非構造化データを読み解き、要点を抽出して要約レポートにまとめます。
GPT-6 Luna は APIMODELS 経由で Input: $0.09, Output: $0.45 per 1M tokens で利用できます。課金は従量制で、生成した分だけの支払いです。
APIMODELS に登録して API キーを取得し、統一エンドポイントを呼ぶだけです。cURL / Python / Node.js のサンプルを含む詳しいドキュメントを用意しています。
APIMODELS は同じ GPT-6 Luna を集約プラットフォーム経由で提供します。統一された API インターフェースなので、プロバイダごとにアカウントを作る必要はありません。キー 1 本ですべてのモデルに届きます。
入力 100 万トークン $0.09、出力 100 万トークン $0.45、キャッシュ入力 $0.009 で、OpenAI の定価 $0.10 / $0.50 / $0.01 の 9 割です。1 回のリクエストの入力が 272K トークンを超えると、入力とキャッシュ入力は 2 倍、出力は 1.5 倍で課金され、OpenAI の長文コンテキスト段階と同じです。実際のトークン数で課金し、推論トークンは出力に含まれ、失敗したリクエストは無料です。
OpenAI は Luna を「焦点を絞った大量処理タスク向けの最も効率的なモデル」、Sol を主力ティアと説明しています。当サイトでは Luna が $0.09 / $0.45、Sol が $1.00 / $5.00 で、10 倍以上の差があります。分類、抽出、ルーティング、要約、ログの振り分けなど、件数が多く 1 件あたりは難しくない作業には Luna を、より強い推論や長いエージェント実行が必要な作業には Sol を使ってください。仕様は同じで、コンテキスト 105 万、出力 128K、テキストと画像の入力です。
GPT-6 Luna の reasoning_effort は既定で medium で、推論トークンは max_tokens に含まれます。私たちのテストでは max_tokens 300 のとき 300 トークンすべてが推論に使われ、目に見えるテキストは返りませんでした。大量処理では reasoning_effort を low か none にするか、max_tokens に推論分の余裕を持たせてください。
POST https://api.apimodels.app/v1/chat/completions または /v1/responses に、model を gpt-6-luna、Authorization: Bearer に apimodels のキーを付けて送ります。OpenAI SDK は base_url を変えるだけです。ストリーミング、関数呼び出し、JSON 出力、画像入力が使えます。/v1/chat/completions で既定の reasoning_effort のまま tool_calls が返ることを確認済みで、OpenAI ドキュメントの「reasoning_effort を none にする必要がある」という条件はここでは当てはまりません。
APIMODELS では GPT-6 Luna が 60 以上のモデルと同じ API キー・同じ残高の上に並んでいるので、選択は「相性」の問題であって「囲い込み」の問題ではありません。10% Below Official、High Volume、1.05M Context、Reasoning Effort に対応しており、他の大規模言語モデルモデルと価格・機能を並べて評価できます。乗り換えはモデル名の文字列を 1 つ書き換えるだけ。新しいアカウントも追加の実装も要りません。大規模言語モデルの選択肢と最新価格は apimodels.app/models で確認できます。
GPT-6 Luna は次に対応しています: 10% Below Official、High Volume、1.05M Context、Reasoning Effort。パラメータの全一覧と呼び出し例は APIMODELS のドキュメントをご覧ください。
はい。APIMODELS は GPT-6 Luna を単一の統一 API とキー 1 本で提供します。プロバイダごとのアカウントも、各社の地域ごとのネットワーク経路を自分で面倒みる必要もありません。
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