GPT-6 Lunaは、OpenAIのGPT-6シリーズにおいて高速でコスト効率の高いモデルであり、GPT-6 Solの下位に位置付けられています。チャット、分類、軽量なエージェントタスクなど、大量処理や低遅延が求められるワークロードに適しています。マルチモーダル入力（テキスト、画像、ファイル）、1.05Mトークンのコンテキスト、設定可能な推論エフォート、ツール、構造化出力。
GPT-6 Lunaは、OpenAIのGPT-6シリーズの中で高速かつコスト効率に優れたモデルであり、GPT-6 SolとフラッグシップのGPT-6 Astraの下に位置します。大量処理や低レイテンシーが求められるワークロード——チャット、分類、抽出、軽量なエージェントタスク——を対象としています。
テキスト出力を伴うマルチモーダル入力(テキスト、画像、ファイル)、約1.05Mトークンのコンテキストウィンドウ、最大128K出力トークン。設定可能な推論エフォート、関数呼び出し/ツール、構造化(JSON)出力、シード付きサンプリングをサポート。モデルはプロバイダーによってモデレートされます。
料金はプロンプトサイズに応じた段階制です。標準料金は入力トークン272Kまで適用され、それを超えると段階的に上がります。キャッシュされた入力の読み取りは割引料金で請求されます。最新の数値については、このページの料金をご覧ください。
OrcaRouter の API キーを使って、モデル openai/gpt-6-luna に対して POST /v1/chat/completions を実行します — ベース URL を OrcaRouter に設定するだけで、あらゆる OpenAI SDK が動作します。tools / function calling、構造化出力のための response_format、推論の深さを調整する reasoning_effort をサポートします。エラーは OpenAI のエラーエンベロープ形式を使用します。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-6-luna",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetools| 階層 | 入力 / 1M tokens | 出力 / 1M tokens | キャッシュ読み取り / 1M | キャッシュ書き込み / 1M |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $0.100 | $0.500 | $0.010 | $0.125 |
| ≤ ∞ | $0.200 | $0.750 | $0.020 | $0.250 |
| 階層はリクエストごとの入力トークン数で決定されます | ||||
表示価格に基づく概算
段階制料金 — この見積もりは基本ティアの料金を使用しています。
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
今週の開発者の声
@misc{orcarouter_gpt_6_luna,
title = {GPT-6 Luna API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-6-luna}
}OpenAI. (2026). GPT-6 Luna API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-6-luna