GPT-6 Luna è il livello leggero della famiglia GPT-6 di OpenAI, rilasciato il 22 settembre 2026 insieme a GPT-6 Sol.
- Input
- testo immagine $0.1/M
- Output
- testo $0.5/M
- Lettura cache
- $0.01/M
- Contesto
- 1.1M
- vs GPT-4o
- ~98% più economico
- Knowledge cutoff
- 2026-05
Prezzi per lunghezza in ingresso
L’intera richiesta usa la tariffa della fascia di lunghezza in ingresso. Prezzi in USD per milione di token.
| Token in ingresso | Input | Output | Input (modalità ragionamento) |
|---|---|---|---|
| 0 - 272.000 | $0.1 | $0.5 | - |
| 272.001 - 1.050.000 | $0.2 | $0.75 | - |
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 79 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 1.050.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 128.000 |
| Knowledge cutoff | 2026-05 |
Prompt caching
| Modalità | automatico + esplicito |
|---|---|
| Prefisso min. | 1.024 |
| Durata | almeno 30 min predefinito, 12 ore opzionali con l'API Responses |
| Costo di scrittura | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) |
Ragionamento
| Parametro del provider | reasoning.effort |
|---|---|
| Valori accettati | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valore di default | medium applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | Sì |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high parametri esposti dal gateway: vale la mappatura del provider indicata sopra |
Modello
| Modalità | testo + immagine → testo |
|---|
OpenAI's most efficient GPT-6 model for focused, high-volume tasks and the lowest-cost option in the family. 1.05M context of which up to 922K can be input, 128K max output. Prompts over 272K input tokens move the whole request onto the long-context rate (2x input and cache, 1.5x output). On Chat Completions, function calling works only with reasoning_effort set to none.
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
GPT-6 Luna superato · 3 sentences
Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.
out 117 tok (+48 ragionamento) latenza 3.4 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
GPT-6 Luna superato · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.
out 514 tok (+356 ragionamento) latenza 6.9 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
GPT-6 Luna superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
out 161 tok (+119 ragionamento) latenza 21.7 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
GPT-6 Luna superato · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.
out 959 tok (+813 ragionamento) latenza 14.6 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa GPT-6 Luna in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-luna",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6-luna",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-luna",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-6-luna",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-6-luna")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Informazioni su GPT-6 Luna
- OpenAI lo definisce il suo modello più efficiente per attività mirate ad alto volume e l'opzione più economica della famiglia GPT-6, il che lo rende la scelta naturale per riassunto, estrazione, classificazione e instradamento su larga scala.
- Non rinuncia per questo ai limiti della famiglia: mantiene la finestra di contesto di 1.050.000 token, di cui fino a 922.000 di input, 128K token di output massimo, input di testo e immagini, output strutturati, streaming, uso di strumenti e caching dei prompt, con un limite di conoscenza a maggio 2026.
- L'effort di ragionamento va da none a max con medium come default, così un deployment ad alto volume può abbassarlo per singola richiesta invece di cambiare modello.
- I prompt oltre 272K token di input spostano l'intera richiesta sulla tariffa di contesto lungo, con input al doppio e output a 1,5 volte.
- Come per il resto di GPT-6, il function calling su Chat Completions funziona solo con reasoning_effort a none; usa la Responses API quando servono strumenti e ragionamento insieme.
- Synthorai offre GPT-6 Luna tramite la stessa API compatibile con OpenAI del resto del catalogo.
FAQ
L'API di GPT-6 Luna si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $0.1/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 1,250 richieste da ~8K token a GPT-6 Luna.
In cosa eccelle GPT-6 Luna?
Il modello più economico della famiglia GPT-6; pensato per attività mirate ad alto volume; mantiene l'intero contesto di 1,05M e 128K di output. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa GPT-6 Luna?
Su Synthorai GPT-6 Luna costa $0.1 per milione di token di input e $0.5 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.01/M.
Qual è la finestra di contesto di GPT-6 Luna?
GPT-6 Luna ha una finestra di contesto di 1.1M token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 128,000 token.
GPT-6 Luna supporta il prompt caching?
Sì: il caching automatico è attivo di default, e una modalità esplicita permette di scegliere cosa mettere in cache. I token di input letti dalla cache costano $0.01/M, contro $0.1/M senza cache; per andare in cache un prompt deve avere un prefisso stabile di 1,024 token (TTL almeno 30 min predefinito, 12 ore opzionali con l'API Responses). Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a GPT-6 Luna?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="gpt-6-luna" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
Qual è il knowledge cutoff di GPT-6 Luna?
Il knowledge cutoff di GPT-6 Luna è 2026-05, secondo la documentazione ufficiale del provider (dato aggiornato al 2026-09-23).
Modelli correlati
Confronta
Le specifiche e i benchmark dei fornitori rimandano alle rispettive fonti. Il supporto del gateway descrive l’implementazione di Synthorai. Gli esempi archiviati sono singole richieste e non garantiscono le prestazioni generali del modello. I prezzi provengono dal servizio pubblico o dalla sua istantanea usata durante la compilazione.