GPT 6 Luna
Rede Neural
GPT-6 Luna — modelo rápido da série GPT-6 da OpenAI para chat, classificação e tarefas de agente leves em grandes volumes.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GPT 6 Luna?
GPT-6 Luna é um modelo rápido e econômico da linha GPT-6 da OpenAI, posicionado abaixo do GPT-6 Sol: o foco aqui não é a profundidade máxima, mas a velocidade de resposta e um alto fluxo de solicitações. Seus pontos fortes são: diálogos, classificação e cadeias de agentes leves, onde a baixa latência e o custo previsível são essenciais, e o modo batch é conveniente para processamento em lote. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento em rublos por tokens, sem assinatura. Mais de 250 modelos estão disponíveis na mesma janela com alternância direta no chat, e uma API compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever a integração; as conversas são criptografadas, e para empresas há contrato, fatura e painel administrativo com limites. O Luna é usado para: suporte de primeira linha e chatbots, categorização de solicitações e avaliações, extração de dados de documentos, rascunhos de e-mails e descrições, e como camada de rotina em sistemas multiagentes, onde tarefas complexas são delegadas a modelos superiores.Perguntas frequentes sobre GPT 6 Luna
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O modelo trabalha com texto, aceita imagens e documentos, raciocina antes de responder e chama funções. A janela de contexto é de 1.050.000 tokens, sendo ideal para analisar documentos extensos e bases de código, análise, depuração e refatoração, além de cenários de agentes com ferramentas externas.
Em uma única resposta, o modelo gera até 128.000 tokens: o suficiente para um grande capítulo de documentação, um relatório detalhado ou um arquivo de código inteiro. Se a tarefa for maior, divida-a em partes — a janela de contexto de 1.050.000 tokens permite manter todo o histórico de trabalho no diálogo.
Sim, isso é confirmado pelos nossos dados: o modelo constrói uma cadeia de raciocínio antes de dar a resposta. A diferença é perceptível em tarefas de STEM, matemática, lógica e análise de código em várias etapas, onde é importante não apenas adivinhar o resultado, mas chegar a ele de forma sequencial.
Sim, ambos. O modelo chama funções e retorna JSON estruturado, facilitando a integração em agentes e pipelines de trabalho. No BotHub, isso está disponível através de uma API compatível com OpenAI: você pode alternar para outro modelo sem reescrever a integração.
O modelo aceita imagens e documentos, incluindo suporte nativo para documentos sem reconhecimento prévio. Áudio e vídeo não estão listados em nossos dados, por isso não recomendamos incluí-los no cenário antecipadamente: é mais fácil testar com seu próprio arquivo diretamente na interface do BotHub.
Não temos dados específicos sobre idiomas, portanto não podemos prometer precisão em russo — verifique com seu próprio prompt. O BotHub opera a partir da Rússia: a interface do site e do bot do Telegram está em russo, com pagamento via cartões russos, sem necessidade de VPN ou cartão estrangeiro.