gpt-5.6-luna
OpenAI·按量收費
OpenAI 的 gpt-5.6-luna 模型，支持文本、图像输入和文本输出。支持推理、工具调用、结构化输出。
textimagestreamingfunction_callingtoolsstructured_outputjson_modevisionweb_searchcachingreasoningcode_interpretercontext:1050000
- 起始價格
- 輸入 / 輸出 · 1M
- 上下文
- 1.1M
- 最大輸入窗口
- 最大輸出
- 128K
- 單次回應最大 token 數
- 模態
- →
- 知識截止
- Feb 2026
- 發佈於
- Jul 2026
Pricing by Supplier
OpenAI
省40%Openai官方接口
輸入$0.2$0.12/ 1M
輸出$1.2$0.72/ 1M
緩存讀取$0.02$0.012/ 1M
緩存寫入 (5m)$0.25$0.15/ 1M
緩存寫入 (1h)$0.4$0.24/ 1M
Azure
省40%微软云API直连，稳定可靠
輸入$0.2$0.12/ 1M
輸出$1.2$0.72/ 1M
緩存讀取$0.02$0.012/ 1M
緩存寫入 (5m)$0.25$0.15/ 1M
緩存寫入 (1h)$0.4$0.24/ 1M
GPT官+AZ 混合
省40%适合生产环境，az 和官 key 混合渠道
輸入$0.2$0.12/ 1M
輸出$1.2$0.72/ 1M
緩存讀取$0.02$0.012/ 1M
緩存寫入 (5m)$0.25$0.15/ 1M
緩存寫入 (1h)$0.4$0.24/ 1M
GPT特价
省50%适合vibe coding自用，gpt pro 号池
輸入$0.2$0.1/ 1M
輸出$1.2$0.6/ 1M
緩存讀取$0.02$0.01/ 1M
緩存寫入 (5m)$0.25$0.125/ 1M
緩存寫入 (1h)$0.4$0.2/ 1M
能力 / 支援的模態
串流輸出函數呼叫工具結構化輸出JSON 模式視覺網絡搜尋提示詞緩存推理代碼解釋器
輸入
輸出
廠商與數據私隱
效能
API access
呼叫示例
請求POST
/v1/chat/completions請求範例
參數
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度；越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為令牌設定中的 API Key。
身份驗證
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key，可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
支援的參數
Generation parameters
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度；越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
速率限制
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Azure | 720 | 289K | 15K |
| GPT官+AZ 混合 | 880 | 351K | 18K |
| GPT特价 | 440 | 174K | 8.7K |
| OpenAI | 940 | 376K | 19K |
RPM = 每分鐘請求數，TPM = 每分鐘 token 數，RPD = 每日請求數。限制按令牌分組生效。
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