gpt-6-lunaGPT-6 Luna는 OpenAI GPT-6 제품군의 효율 티어로, OpenAI 스스로 「집중된 대량 작업을 위한 가장 효율적인 모델」이라고 설명합니다. 2026년 9월 GPT-6 Sol과 함께 공개되었습니다. APIMODELS에서는 입력 100만 토큰당 $0.09, 출력 100만 토큰당 $0.45로 OpenAI 정가 $0.10 / $0.50보다 10% 저렴하며 캐시 입력은 $0.009입니다. 사양은 Sol, Astra와 같아 1,050,000 토큰 컨텍스트, 최대 출력 128,000, 텍스트와 이미지 입력, 지식 기준일 2026년 5월 18일입니다. reasoning_effort는 none / low / medium(기본) / high / xhigh / max를 받고, 추론 토큰은 출력으로 과금되며 max_tokens에도 포함됩니다. 분류, 추출 같은 대량 작업에서는 low나 none으로 두세요. 이 티어가 제값을 하는 곳이 바로 거기입니다. 입력이 272K 토큰을 넘으면 입력과 캐시 입력은 2배, 출력은 1.5배로 과금되며 제품군 공통의 장문 컨텍스트 구간입니다. OpenAI 호환 /v1/chat/completions 또는 /v1/responses를 키 하나로 호출합니다. 함수 호출은 두 엔드포인트 모두에서 동작합니다. /v1/chat/completions에서 기본 reasoning_effort 그대로 tool_calls가 돌아오는 것을 확인했으므로 OpenAI 문서의 「reasoning_effort를 none으로」 요구는 여기서는 적용되지 않습니다. 실패한 요청은 과금되지 않습니다.
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
100만 토큰당 $0.09 / $0.45, 정가는 $0.10 / $0.50. 캐시 입력 $0.009
OpenAI: 집중된 대량 작업을 위한 가장 효율적인 모델. 분류, 추출, 라우팅
Sol, Astra와 같은 사양. 텍스트와 이미지 입력. 지식 기준일 2026년 5월 18일
추론 토큰은 출력으로 과금되고 max_tokens에 포함됨. 대량 작업은 low나 none으로
GPT-6 Luna은(는) OpenAI의 대규모 언어 모델 API입니다. GPT-6 Luna는 OpenAI GPT-6 제품군의 효율 티어로, OpenAI 스스로 「집중된 대량 작업을 위한 가장 효율적인 모델」이라고 설명합니다. 2026년 9월 GPT-6 Sol과 함께 공개되었습니다. APIMODELS에서는 입력 100만 토큰당 $0.09, 출력 100만 토큰당 $0.45로 OpenAI 정가 $0.10 / $0.50보다 10% 저렴하며 캐시 입력은 $0.009입니다. 사양은 Sol, Astra와 같아 1,050,000 토큰 컨텍스트, 최대 출력 128,000, 텍스트와 이미지 입력, 지식 기준일 2026년 5월 18일입니다. reasoning_effort는 none / low / medium(기본) / high / xhigh / max를 받고, 추론 토큰은 출력으로 과금되며 max_tokens에도 포함됩니다. 분류, 추출 같은 대량 작업에서는 low나 none으로 두세요. 이 티어가 제값을 하는 곳이 바로 거기입니다. 입력이 272K 토큰을 넘으면 입력과 캐시 입력은 2배, 출력은 1.5배로 과금되며 제품군 공통의 장문 컨텍스트 구간입니다. OpenAI 호환 /v1/chat/completions 또는 /v1/responses를 키 하나로 호출합니다. 함수 호출은 두 엔드포인트 모두에서 동작합니다. /v1/chat/completions에서 기본 reasoning_effort 그대로 tool_calls가 돌아오는 것을 확인했으므로 OpenAI 문서의 「reasoning_effort를 none으로」 요구는 여기서는 적용되지 않습니다. 실패한 요청은 과금되지 않습니다. APIMODELS 플랫폼을 거치면 통합 API와 투명한 종량 과금으로 이 모델을 호출할 수 있습니다. 현재 가격: Input: $0.09, Output: $0.45 per 1M tokens.
문의에 자동으로 답하는 대화 시스템을 만들어 응대 효율을 높입니다.
기사와 이메일, 광고 카피 같은 글을 자동으로 써서 작업량을 줄입니다.
코드 작성과 디버깅, 리뷰를 도와 개발 속도를 올립니다.
비정형 데이터를 읽어내 핵심을 뽑고 요약 리포트로 정리합니다.
GPT-6 Luna은(는) APIMODELS를 통해 Input: $0.09, Output: $0.45 per 1M tokens에 이용할 수 있습니다. 과금은 종량제라서 생성한 만큼만 냅니다.
APIMODELS에 가입해 API 키를 받고 통합 엔드포인트를 호출하면 됩니다. cURL / Python / Node.js 예제를 담은 상세 문서를 제공합니다.
APIMODELS는 같은 GPT-6 Luna을(를) 집약 플랫폼을 통해 제공합니다. API 인터페이스가 통합되어 있어 공급자마다 계정을 만들 필요가 없고, 키 하나로 모든 모델에 닿습니다.
입력 100만 토큰당 $0.09, 출력 100만 토큰당 $0.45, 캐시 입력 $0.009로 OpenAI 정가 $0.10 / $0.50 / $0.01의 90%입니다. 한 요청의 입력이 272K 토큰을 넘으면 입력과 캐시 입력은 2배, 출력은 1.5배로 과금되며 OpenAI의 장문 컨텍스트 구간과 같습니다. 실제 토큰 수로 과금하고 추론 토큰은 출력에 포함되며 실패한 요청은 무료입니다.
OpenAI는 Luna를 「집중된 대량 작업을 위한 가장 효율적인 모델」로, Sol을 주력 티어로 설명합니다. 여기서는 Luna가 $0.09 / $0.45, Sol이 $1.00 / $5.00으로 열 배 넘게 차이 납니다. 분류, 추출, 라우팅, 요약, 로그 분류처럼 양은 많고 건당 난도는 낮은 일에는 Luna를, 더 강한 추론이나 긴 에이전트 실행이 필요한 일에는 Sol을 쓰세요. 사양은 같아서 컨텍스트 105만, 출력 128K, 텍스트와 이미지 입력입니다.
GPT-6 Luna의 reasoning_effort 기본값은 medium이고 추론 토큰이 max_tokens에 포함됩니다. 저희 테스트에서 max_tokens 300일 때 300 토큰 전부가 추론에 쓰여 보이는 텍스트가 하나도 돌아오지 않았습니다. 대량 작업에서는 reasoning_effort를 low나 none으로 두거나 max_tokens에 추론 여유를 충분히 남기세요.
POST https://api.apimodels.app/v1/chat/completions 또는 /v1/responses에 model을 gpt-6-luna로, Authorization: Bearer에 apimodels 키를 넣어 보냅니다. OpenAI SDK는 base_url만 바꾸면 됩니다. 스트리밍, 함수 호출, JSON 출력, 이미지 입력이 모두 됩니다. /v1/chat/completions에서 기본 reasoning_effort 그대로 tool_calls가 돌아오는 것을 확인했으므로 OpenAI 문서의 「reasoning_effort를 none으로」 요구는 여기서는 적용되지 않습니다.
APIMODELS에서는 GPT-6 Luna이(가) 60개가 넘는 모델과 같은 API 키, 같은 잔액 위에 나란히 놓입니다. 그래서 선택은 궁합의 문제이지 종속의 문제가 아닙니다. 10% Below Official、High Volume、1.05M Context、Reasoning Effort을(를) 지원하며 다른 대규모 언어 모델 모델과 가격·성능을 나란히 놓고 따져볼 수 있습니다. 갈아타기는 모델 이름 문자열 하나만 바꾸면 되고 새 계정도 추가 작업도 필요 없습니다. 대규모 언어 모델 선택지와 실시간 가격은 apimodels.app/models에서 볼 수 있습니다.
GPT-6 Luna은(는) 다음을 지원합니다: 10% Below Official、High Volume、1.05M Context、Reasoning Effort. 전체 파라미터와 호출 예제는 APIMODELS 문서를 참고하세요.
네. APIMODELS는 GPT-6 Luna을(를) 하나의 통합 API와 키 한 개로 제공합니다. 공급자별 계정도 필요 없고, 각 공급자의 지역별 네트워크 경로를 직접 챙길 필요도 없습니다.
Stripe(Visa, Mastercard 등 해외 카드)와 Alipay를 지원합니다. 결제 후 잔액은 즉시 반영됩니다.