GPT 6 Luna
Réseau Neuronal
GPT-6 Luna est un modèle rapide de la série GPT-6 d'OpenAI pour le chat, la classification et les tâches d'agent à grand volume.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GPT 6 Luna?
GPT-6 Luna est un modèle rapide et économique de la gamme GPT-6 d'OpenAI, situé juste en dessous de GPT-6 Sol : l'accent est mis non pas sur une profondeur extrême, mais sur la vitesse de réponse et un flux important de requêtes. Ses points forts sont donc : les dialogues, la classification, les chaînes d'agents légères où une faible latence et un coût d'appel prévisible sont importants, et le mode batch est pratique pour le traitement par lots. Dans BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère, le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes, à l'usage, sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre avec une commutation directe dans le dialogue, et une API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration ; les échanges sont chiffrés, et pour les entreprises, il existe un contrat, une facture et un panneau d'administration avec des limites. Luna est utilisée pour : le support de première ligne et les chatbots, la catégorisation des demandes et des avis, l'extraction de données de documents, les brouillons d'e-mails et de descriptions, et comme couche de routine dans un système multi-agents où les étapes lourdes sont confiées à des modèles plus puissants.Questions fréquentes sur GPT 6 Luna
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.
Le modèle traite le texte, accepte des images et des documents en entrée, raisonne avant de répondre et appelle des fonctions. Avec une fenêtre contextuelle de 1 050 000 jetons, il convient à l'analyse de documents volumineux et de bases de code, à l'analytique, au débogage et au refactoring, ainsi qu'aux scénarios d'agents avec des outils externes.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 128 000 jetons : cela suffit pour un grand chapitre de documentation, un rapport détaillé ou un fichier de code entier. Si la tâche est plus volumineuse, divisez-la en parties — la fenêtre contextuelle de 1 050 000 jetons permet de conserver tout l'historique de travail dans le dialogue.
Oui, cela est confirmé par nos données : le modèle construit une chaîne de raisonnement avant de donner une réponse. La différence est notable sur les tâches STEM, les mathématiques, la logique et l'analyse de code en plusieurs étapes, où il est important non pas de deviner le résultat, mais d'y parvenir de manière séquentielle.
Oui, les deux. Le modèle appelle des fonctions et renvoie du JSON structuré, ce qui le rend facile à intégrer dans des agents et des pipelines de travail. Dans BotHub, cela est disponible via une API unique compatible OpenAI : vous pouvez passer à un autre modèle sans réécrire l'intégration.
Le modèle accepte des images et des documents en entrée, y compris le traitement natif des documents, sans reconnaissance préalable. L'audio et la vidéo ne sont pas mentionnés dans nos données, nous ne conseillons donc pas de les inclure dans le scénario à l'avance : il est plus simple de tester avec votre propre fichier directement dans l'interface BotHub.
Nous n'avons pas de données spécifiques sur les langues, nous ne promettons donc pas de précision en russe — vérifiez avec votre propre prompt. BotHub fonctionne depuis la Russie : l'interface du site et du bot Telegram est en russe, le paiement se fait avec des cartes russes, sans VPN ni carte étrangère.