GPT-6 Luna

GPT-6 Luna 是 OpenAI 面向聚焦、高并发任务的最高效 GPT-6 模型。使用模型 ID gpt-6-luna，可调用 OpenAI 兼容的 Responses API POST /v1/responses 或 Chat Completions API POST /v1/chat/completions。

内置工具、带推理的函数调用、图像输入、结构化输出和提示缓存建议使用 Responses API。Chat Completions 仅在 reasoning_effort 为 none 时支持函数调用。

模型规格

属性	值
模型 ID	`gpt-6-luna`
推荐接口	Responses API
输入	文本、图像
输出	文本
上下文窗口（官方规格）	1,050,000 tokens
最大输出	128,000 tokens
知识截止时间	2026 年 5 月 18 日
推理强度	`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`
默认推理强度	`medium`
微调	不支持

适用场景

聚焦、高并发的文本处理
分类、抽取和结构化输出
对成本和吞吐敏感的智能体工作流
大上下文摘要与分析
结合文本与图像输入的视觉任务
日常编码和自动化任务

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Responses API
Chat Completions

cURL

curl https://www.anyfast.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "input": "对这条客服工单分类，并返回简短的路由原因。",
    "reasoning": {
      "effort": "medium",
      "summary": "auto"
    },
    "max_output_tokens": 1024
  }'

cURL

curl https://www.anyfast.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "用三个要点总结这份事故报告。" }
    ],
    "reasoning_effort": "medium",
    "max_completion_tokens": 1024
  }'

工具调用

模型需要推理并调用工具时，使用 Responses API：

cURL

curl https://www.anyfast.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "input": "查询订单 AF-1024 的状态。",
    "reasoning": { "effort": "medium" },
    "tools": [{
      "type": "function",
      "name": "get_order_status",
      "description": "返回订单的当前状态。",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "order_id": { "type": "string" }
        },
        "required": ["order_id"],
        "additionalProperties": false
      },
      "strict": true
    }],
    "tool_choice": "auto"
  }'

Chat Completions 的函数调用要求 reasoning_effort: "none"。需要在 low、medium、high、xhigh 或 max 推理强度下调用工具时，请使用 Responses API。

Chat Completions 需要将每个函数定义放在 function 对象内：

{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "get_order_status",
    "description": "返回订单的当前状态。",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "order_id": { "type": "string" }
      },
      "required": ["order_id"],
      "additionalProperties": false
    },
    "strict": true
  }
}

内置工具

OpenAI 为 GPT-6 Luna 列出的 Responses API 工具包括：Web search、File search、Image generation、Code Interpreter、Hosted shell、Apply patch、Skills、Computer use、MCP 和 Tool search。不同工具具有各自的请求字段，并可能需要文件、向量存储、远程服务器或计算机操作循环等配套资源。

推理与采样规则

推理强度	典型用途
`none`	最低延迟、需要采样参数，或使用 Chat Completions 函数调用
`low`	轻量推理的日常任务
`medium`	通用分析和自动化；默认值
`high`	复杂多步骤任务
`xhigh`	高难度专业任务
`max`	最大推理深度

当推理强度不是 none 时，请移除 temperature、top_p 和 top_logprobs。Chat Completions 还需移除 logprobs；Responses 的 include 中不要请求 message.output_text.logprobs。

核心参数

参数	接口	说明
`model`	两者	必须为 `gpt-6-luna`
`input`	Responses	文本或有序输入项
`messages`	Chat Completions	有序会话消息
`reasoning.effort`	Responses	`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh` 或 `max`
`reasoning_effort`	Chat Completions	与 Responses 相同的推理强度
`max_output_tokens`	Responses	可见输出和推理 token 的上限，最高 128,000
`max_completion_tokens`	Chat Completions	补全和推理 token 的上限
`tools`	两者	工具定义；Chat Completions 要求 `reasoning_effort: "none"`
`text.format`	Responses	文本或严格 JSON Schema 输出配置
`stream`	两者	流式返回响应事件

解析 Responses API 原始 JSON 时，应从消息项的 output[].content[].text 读取生成文本。部分官方 SDK 会提供聚合后的 output_text 便利属性，但调用方不应依赖原始 HTTP 响应一定包含顶层 output_text 字段。

API 参考

查看 GPT-6 Luna API 参考。

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