GPT-6 Luna API

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna 是 OpenAI 面向目标明确、高频文本任务推出的 GPT-6 模型，可将原文整理为摘要、分类标签、提取信息和修改后的草稿。按顺序提交原文、要求与历史回复，能够围绕同一份材料继续追问和修订。通过系统指令指定任务、语气和回复格式，再选择 Chat Completions 或 Responses 将文本处理流程接入应用。

为什么选择 GPT-6 Luna？

• 适合重复执行的明确任务使用 GPT-6 系列中的高效模型处理客服消息分流、文档摘要和短文本改写，将同一套任务要求用于连续的文本处理。

• 保留追问所需的上下文将原文、用户要求与已有回复组成有序对话，在补充摘要细节或修订草稿时继续围绕同一份材料展开。

• 明确控制回复范围通过系统指令、采样设置和输出 token 预算，分别组织简短标签、事实摘要或较长解释，让回复范围匹配当前任务。

参数说明

使用步骤

1. 01

   提供待处理文本粘贴需要处理的文档段落、客户消息或草稿。

2. 02

   定义目标结果在 System Prompt 或 Instructions 中写明分类标签、摘要长度、提取字段或写作风格。

3. 03

   设置回复预算选择协议并设置 Max Tokens 或 Max Output Tokens，使用 Ctrl 或 ⌘ + Enter 发送消息。

4. 04

   结合上下文修订阅读回复后，继续补充指令，对同一份材料进行扩写、精简或修改。

用量与计费

以下单价均按每百万 tokens 计算，输入、输出、缓存读取和缓存写入分别按用量结算积分。

适用场景

• 客服消息分类按预设分类整理收到的消息，供后续审核和分流。

• 摘要与信息提取压缩原文内容，或提取指定的人名、日期、行动项和事实。

• 草稿与文本改写按指定语气和长度修改简短回复、产品描述与内部记录。

• 小型代码任务解释函数、审阅短代码片段，或围绕明确要求提出局部修改建议。

使用建议

• 分类任务先给出固定标签集，并为每个类别提供一个示例。
• 提取任务写清字段名称，并规定文本答案中空值的表示方式。
• 摘要任务明确读者、目标长度，以及需要保留的事实。
• 要求修订时，将原文保留在当前对话中。

使用说明

• 模型规格为 1,050,000 tokens 上下文窗口，最大输出 128,000 tokens。
• 体验区输出预算范围为 1–65,536 tokens，默认 4,096；Temperature 和 Top P 均默认为 1。
• 同一公开模型标识可用于 /v1/chat/completions 和 /v1/responses。