Modèles
GPT-5.6 Luna
Identifiant du modèle: gpt-5.6-luna
- Agents
- Économique
- Rapide
- Vision
- Multimodal
Palier GPT-5.6 le plus économique d’OpenAI pour le fort volume, le routage, la classification et le clavardage léger.
Idéal pour
les aides à fort débit, le triage et les petits agents sensibles au coût.
- Fournisseur
- OpenAI
- Fenêtre de contexte
- 1 050 000
- Date de sortie
- 2026-07-09
- Effort de raisonnement
- nonelowmediumhighxhighmaxPar défaut : medium
Tarif
Requête
0,3085 $ / 1 M
Requête en cache
0,0308 $ / 1 M
Réponse
1,8508 $ / 1 M
Écriture en cache
0,3856 $ / 1 M
Tarif long contexte (au-delà de 272 000 jetons)
Requête
0,6169 $ / 1 M
Réponse
2,7762 $ / 1 M
Requête en cache
0,0617 $ / 1 M
Écriture en cache
0,7712 $ / 1 M
Recherche web
Par recherche réussie
0,0154 $ / recherche
Facturé en plus des jetons quand le modèle utilise la recherche web.
Montants en dollars canadiens, convertis au taux indicatif de la Banque du Canada (2026-09-21).
Performance
Mesure
7 derniers jours
Pas assez de données pour afficher le graphique.
Activité
Jetons
—
—
—
—
—
Top 5 des outils · 7 derniers jours
Pas assez de données pour afficher l’activité par outil.
Disponibilité
Disponibilité (%)
7 derniers jours
- Sondes opérationnelles
- 99,98 % sur 7 jours
- Échantillons
- 9 213
Démarrage rapide
Appelez l'API avec une clé tonia_ et l'identifiant exact ci-dessous.
curl
curl https://pass.tonia.ca:8443/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $TONIA_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-luna",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Bonjour"
}
]
}'Python (OpenAI SDK)
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://pass.tonia.ca:8443/v1",
api_key=os.environ["TONIA_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-luna",
messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour"}],
)TypeScript (OpenAI SDK)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://pass.tonia.ca:8443/v1",
apiKey: process.env.TONIA_API_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.6-luna",
messages: [{ role: "user", content: "Bonjour" }],
});