O GPT-5.6 Luna é o membro mais rápido e mais acessível da família GPT-5.6 da OpenAI, descrito em sua página de modelo como projetado para cargas de trabalho sensíveis a custo e de alto volume como sumarização, redação de rascunhos e automação rotineira.
- Entrada
- texto imagem $1/M
- Saída
- texto $6/M
- Leitura de cache
- $0.1/M
- Contexto
- 1.1M
- vs GPT-4o
- ~80% mais barato
- Corte de conhecimento
- 2026-02
Benchmarks
Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
O preço em contexto
Posição do preço entre 60 modelos comparáveis
A barra mostra onde fica o preço deste modelo entre todos os modelos do mesmo tipo na Synthorai. Em cada extremidade está o mais barato e o mais caro. São tarifas base; os descontos de lote, região e escrita em cache estão na página de preços.
Especificações e limites
Tokens
| Janela de contexto (especificação do fornecedor) | 1.050.000 |
|---|---|
| Saída máxima (especificação do fornecedor) | 128.000 |
| Corte de conhecimento | 2026-02 |
Cache de prompts
| Modo | automático |
|---|---|
| Prefixo mín. | 1.024 |
| Duração | 5-10 min, até 1 hora |
Raciocínio
| Parâmetro do fornecedor | reasoning.effort |
|---|---|
| Valores aceites | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valor predefinido | medium aplicado quando o pedido nada indica |
| Pode ser desativado | Sim |
| Comportamento do raciocínio | A Responses API também aceita reasoning.mode, standard (o padrão) ou pro; mode e effort são controles independentes. |
| Parâmetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high a superfície de parâmetros do gateway - aplica-se o mapeamento do fornecedor acima |
Modelo
| Modalidades | texto + imagem → texto |
|---|
- Nível GPT-5.6 mais rápido e mais acessível, projetado para cargas de alto volume sensíveis a custo (sucessor do nível nano)
- mantém o contexto completo de 1,05M / saída máxima de 128k da família
- entrada em cache a 10% do preço de tabela, com escritas de cache a 1,25x
- prompts acima de 272k tokens de entrada cobrados a 2x na entrada / 1,5x na saída
conforme documentação oficial da OpenAI ↗
Um prompt, medido pelo gateway
GPT-5.6 Luna passou · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to use substantially more computational steps and generated tokens per request, even when the visible answer is similar. Because our provider charges based largely on token consumption and compute, that increased processing translated into roughly twice the cost. We can control the expense by reserving reasoning for complex tasks, setting token and effort limits, and monitoring cost per successful outcome.
saída 146 tok (+60 pensamento) latência 3.1 s
Cumprimento da instrução (exatamente três frases - contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.
GPT-5.6 Luna passou · 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: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The bug is that `cur` counts equal *transitions* rather than the number of items in the current run, so a single-element run returns `0` and a run of length `n` returns `n - 1`; additionally, `best` is only updated when a run is interrupted, so a run continuing through the final element is not finalized before returning. Initializing the current run to one item, resetting it to one after a change, and taking a final `max` fixes both issues.
saída 356 tok (+161 pensamento) latência 4.7 s
Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.
GPT-5.6 Luna passou · 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"}
saída 227 tok (+181 pensamento) latência 3.6 s
Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.
GPT-5.6 Luna passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, an API gateway feature that caches prompts across providers, helping teams reduce latency, control spend, and deliver consistent results. How much faster could your applications respond when repeated prompts are served from a shared cache instead of being sent upstream? PromptCache supports provider-aware routing, configurable time-to-live policies, encrypted storage, cache invalidation, and usage analytics through one operational layer. It works with language-model providers while preserving your authentication, observability, and fallback workflows. Developers can enable caching by endpoint, model, tenant, or prompt pattern, then monitor hit rates and savings in real time. Built for production workloads, PromptCache gives platform teams controls for performance and cost without requiring application rewrites. […]
saída 948 tok (+778 pensamento) latência 8.0 s
Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.
Use o GPT-5.6 Luna em 30 segundos
Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu 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-5.6-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-5.6-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-5.6-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-5.6-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-5.6-luna")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Sobre o GPT-5.6 Luna
- A orientação de seleção de modelos da OpenAI aponta o Luna para trabalho eficiente e de alto volume, o Terra para desempenho forte a um preço menor, e o Sol quando a capacidade de carro-chefe é o requisito.
- Ele mantém a janela de contexto completa de 1.050.000 tokens da família (especificação do fornecedor) e os 128K tokens de saída máxima, aceita entrada de imagem, suporta tokens de raciocínio e alcança o conjunto de ferramentas hospedadas incluindo busca na web, busca em arquivos, interpretador de código, uso de computador, shell hospedado, apply patch, skills, busca de ferramentas e MCP, com um corte de conhecimento de fevereiro de 2026.
- O esforço de raciocínio omitido de uma requisição resolve para medium em toda esta geração, e a escada alcança o novo nível max para os casos mais difíceis.
- A entrada em cache é cobrada a um décimo do preço de tabela de entrada, com gravações de cache a 1,25x, o que combina com pipelines que reutilizam prompts longos, enquanto prompts acima de 272K tokens de entrada são cobrados a 2x a entrada e 1,5x a saída para a requisição inteira.
- Function calling, streaming, saídas estruturadas e Batch são todos suportados.
- A Synthorai serve o GPT-5.6 Luna pelo mesmo endpoint de chat completions compatível com OpenAI que qualquer modelo GPT.
Perguntas frequentes
A API do GPT-5.6 Luna é gratuita para testar?
Sim. Contas novas recebem 10 chamadas de teste e até $1 em créditos gratuitos, sem precisar de cartão. A $1/M de tokens de entrada, só esse crédito já cobre cerca de 125 requisições de ~8K tokens ao GPT-5.6 Luna.
Em que o GPT-5.6 Luna é melhor?
Nível GPT-5.6 mais rápido e acessível; mantém o contexto completo de 1.050.000 tokens da família; entrada em cache a um décimo do preço de tabela. Veja a seção Sobre para o quadro completo, extraído das notas de lançamento do próprio fornecedor.
Quanto custa o GPT-5.6 Luna?
Na Synthorai, o GPT-5.6 Luna custa $1 por milhão de tokens de entrada e $6 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem margem da plataforma. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.1/M.
O GPT-5.6 Luna suporta cache de prompts?
Sim, automaticamente: prompts servidos pela OpenAI entram em cache sem nenhuma mudança no código. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.1/M, contra $1/M sem cache; os prompts precisam de um prefixo estável de 1,024 tokens para entrar em cache (TTL 5-10 min, até 1 hora). Guia de cache de prompts →
Como obtenho acesso ao GPT-5.6 Luna?
Aponte seu SDK da OpenAI existente para base_url="https://synthorai.io/v1", defina model="gpt-5.6-luna" e pronto. Uma única chave de API cobre todos os modelos do gateway.
Qual é o corte de conhecimento do GPT-5.6 Luna?
O corte de conhecimento do GPT-5.6 Luna é 2026-02, segundo a documentação oficial do fornecedor (verificado em 2026-07-10).
Modelos relacionados
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Cada valor desta página é transcrito da documentação do fornecedor, ligada acima, e traz a data em que foi verificado. Os preços são comparados em todo o catálogo; os valores de especificação que os fornecedores definem de forma diferente são apresentados com a diferença indicada em vez de representados num gráfico. Nada aqui é medido por nós, e nada é pontuado.