GPT 6 Luna
нейросеть
GPT-6 Luna — быстрая модель серии GPT-6 от OpenAI для чата, классификации и лёгких агентских задач в больших объёмах.
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает GPT 6 Luna?
GPT-6 Luna — быстрая и экономичная модель линейки GPT-6 от OpenAI, стоящая ступенью ниже GPT-6 Sol: ставка здесь не на предельную глубину, а на скорость отклика и большой поток запросов. Отсюда сильные стороны: диалоги, классификация, лёгкие агентские цепочки, где важны низкая задержка и предсказуемая стоимость вызова, а режим batch удобен для пакетной обработки очередями. В BotHub модель доступна без VPN и зарубежной карты, оплата российскими картами в рублях по факту за токены, без подписки. В том же окне ждут более 250 моделей с переключением прямо в диалоге, а единый OpenAI-совместимый API даёт сменить модель без переписывания интеграции; переписка шифруется, для компаний есть договор, счёт и админ-панель с лимитами. Применяют Luna так: первая линия поддержки и чат-боты, категоризация обращений и отзывов, извлечение данных из документов, черновики писем и описаний, рутинный слой в мультиагентной системе, где тяжёлые шаги уходят к старшим моделям.Частые вопросы о GPT 6 Luna
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Модель работает с текстом, принимает на вход изображения и документы, рассуждает перед ответом и вызывает функции. Контекстное окно — 1 050 000 токенов, поэтому она подойдёт для разбора объёмных документов и кодовых баз, аналитики, отладки и рефакторинга, а также для агентных сценариев с внешними инструментами.
За один ответ модель выдаёт до 128 000 токенов: этого хватает на крупную главу документации, подробный отчёт или большой файл кода целиком. Если задача объёмнее, разбейте её на части — контекстное окно в 1 050 000 токенов позволяет держать в диалоге всю историю работы.
Да, это подтверждено нашими данными: модель строит цепочку рассуждений до того, как дать ответ. Разница заметна на задачах со STEM, математикой, логикой и многошаговым разбором кода, где важно не угадать результат, а прийти к нему последовательно.
Да, и то и другое. Модель вызывает функции и возвращает структурированный JSON, так что её удобно встраивать в агентов и рабочие пайплайны. В BotHub это доступно через единый OpenAI-совместимый API: переключиться на другую модель можно без переписывания интеграции.
Изображения и документы модель принимает на вход, включая нативную работу с документами, без предварительного распознавания. Аудио и видео в наших данных не отмечены, поэтому закладывать их в сценарий заранее не советуем: проще проверить на своём файле прямо в интерфейсе BotHub.
Отдельных данных о языках у нас нет, поэтому обещать точность на русском не будем — проверьте на своём промпте. Сам BotHub работает из России: интерфейс сайта и Telegram-бота на русском, оплата российскими картами, без VPN и зарубежной карты.