GPT 5.6 Luna Batch
Réseau Neuronal
GPT 5.6 Luna est un modèle OpenAI rapide et économique pour le chat, la classification et les agents légers, disponible via l'API BotHub.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 050 000 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 128 000 tokens
- Niveaux de raisonnement
- aucun, faible, moyen, élevé, très élevé, max
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GPT 5.6 Luna Batch?
GPT 5.6 Luna est un modèle de la gamme GPT-5.6 d'OpenAI, conçu pour la vitesse de réponse et l'économie : il est optimisé pour les scénarios à forte charge où les requêtes affluent et où la latence doit être minimale. Son profil : dialogues, classification et chaînes d'agents simples nécessitant un raisonnement précis sans coûts excessifs. Via BotHub, vous l'utilisez depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, en payant avec des cartes russes à l'usage, sans abonnement. Tous les modèles sont regroupés, permettant de comparer les réponses en quelques clics. L'API compatible OpenAI permet de basculer entre les modèles sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés, et pour les entreprises, nous proposons contrats, factures, GED et panneau d'administration avec limites. Idéal pour le support de première ligne, les chatbots à fort trafic, la classification massive d'avis et de tickets, la création d'agents pour tâches routinières, le traitement par lots et pour décharger les modèles plus lourds des tâches préliminaires.Questions fréquentes sur GPT 5.6 Luna Batch
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
gpt-5.6-luna:batch traite texte, images et documents : analyse de fichiers volumineux, réponses sur le contenu, rédaction et refactorisation de code, aide à l'analyse et tâches STEM. Un contexte de 1 050 000 jetons permet d'inclure des bases de code entières et de grands rapports dans un seul dialogue.
La longueur maximale d'une réponse est de 128 000 jetons. Cela suffit pour un document technique volumineux, l'analyse détaillée d'un gros fichier, une longue traduction ou un module de code complet sans découpage. Si la réponse est tronquée, demandez de continuer là où elle s'est arrêtée.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé : le modèle construit une chaîne d'étapes avant de donner le résultat. C'est visible en mathématiques, logique, débogage de code et tâches nécessitant de synthétiser des faits d'un grand document. La réponse prend un peu plus de temps.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée selon votre schéma sont disponibles. Le modèle peut intégrer un agent ou service : il accède à vos outils et renvoie un format prévisible. La connexion se fait via l'API BotHub compatible OpenAI, et changer de modèle ne nécessite pas de réécrire l'intégration.
Vous pouvez soumettre des images et des documents, lus nativement sans reconnaissance séparée : captures d'écran, schémas, diagrammes, tableaux, fichiers mis en page. Il n'y a pas d'indication pour l'audio et la vidéo dans nos données, il est donc plus sûr de tester directement dans l'interface.
Il n'y a pas d'évaluation spécifique de la qualité du russe dans nos données, nous ne ferons donc pas de promesses précises — testez le modèle sur vos tâches dans la version web ou le bot Telegram. Le service lui-même est entièrement en russe : paiement par cartes russes en roubles, accès sans VPN ni carte étrangère.