GPT 6 Luna
Red Neuronal
GPT-6 Luna es un modelo rápido de la serie GPT-6 de OpenAI para chat, clasificación y tareas de agentes ligeras a gran escala.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GPT 6 Luna?
GPT-6 Luna es un modelo rápido y económico de la línea GPT-6 de OpenAI, un escalón por debajo de GPT-6 Sol: la apuesta aquí no es la profundidad máxima, sino la velocidad de respuesta y un gran flujo de solicitudes. Sus puntos fuertes son: diálogos, clasificación, cadenas de agentes ligeras donde la baja latencia y un coste de llamada predecible son importantes, y el modo batch es conveniente para el procesamiento por lotes. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera, con pago en rublos mediante tarjetas rusas por uso de tokens, sin suscripción. En la misma ventana hay más de 250 modelos con cambio directo en el diálogo, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración; la correspondencia está cifrada, y para empresas hay contrato, factura y panel de administración con límites. Luna se utiliza para: primera línea de soporte y chatbots, categorización de consultas y reseñas, extracción de datos de documentos, borradores de correos y descripciones, y como capa rutinaria en sistemas multiagente donde los pasos pesados se derivan a modelos superiores.Preguntas frecuentes sobre GPT 6 Luna
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo trabaja con texto, acepta imágenes y documentos, razona antes de responder y llama a funciones. La ventana de contexto es de 1 050 000 tokens, por lo que es adecuado para analizar documentos extensos y bases de código, analítica, depuración y refactorización, así como para escenarios de agentes con herramientas externas.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 128 000 tokens: suficiente para un capítulo grande de documentación, un informe detallado o un archivo de código completo. Si la tarea es más extensa, divídala en partes; la ventana de contexto de 1 050 000 tokens permite mantener todo el historial de trabajo en el diálogo.
Sí, esto está confirmado por nuestros datos: el modelo construye una cadena de razonamiento antes de dar una respuesta. La diferencia es notable en tareas de STEM, matemáticas, lógica y análisis de código de varios pasos, donde es importante no adivinar el resultado, sino llegar a él de forma secuencial.
Sí, ambos. El modelo llama a funciones y devuelve JSON estructurado, por lo que es fácil integrarlo en agentes y flujos de trabajo. En BotHub, esto está disponible a través de una API única compatible con OpenAI: puede cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.
El modelo acepta imágenes y documentos, incluyendo el trabajo nativo con documentos sin reconocimiento previo. El audio y el video no están marcados en nuestros datos, por lo que no recomendamos incluirlos en el escenario de antemano: es más fácil probarlo con su propio archivo directamente en la interfaz de BotHub.
No tenemos datos específicos sobre idiomas, por lo que no prometemos precisión en ruso; verifíquelo con su propio prompt. BotHub funciona desde Rusia: la interfaz del sitio y del bot de Telegram está en ruso, el pago se realiza con tarjetas rusas, sin VPN ni tarjeta extranjera.