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Qu'est-ce que GPT-5.6 Luna ?
GPT-5.6 Luna est le modèle économique d’OpenAI dans la famille GPT-5.6. OpenAI le positionne comme le modèle GPT-5.6 le plus rapide et le plus rentable, conçu pour les charges de travail sensibles aux coûts et à volume élevé et correspondant à peu près au niveau de modèle nano utilisé dans les familles GPT-5 précédentes.
Lancé dans le cadre du lancement de la disponibilité générale de GPT-5.6 le 9 juillet 2026, GPT-5.6 Luna est destiné aux développeurs et aux équipes qui ont besoin d'un raisonnement solide, d'un codage, d'une saisie multimodale et d'une prise en charge de l'utilisation d'outils à un coût par jeton inférieur à celui de GPT-5.6 Terra ou GPT-5.6 Sol.
GPT-5.6 Luna : Spécifications clés
Voici les principales spécifications de GPT-5.6 Luna et leur impact dans des usages réels.
- Fenêtre contextuelle de 1 050 000 jetons : GPT-5.6 Luna peut gérer des invites très volumineuses, des documents longs, le contexte du référentiel ou des ensembles de récupération, ce qui permet de réduire le découpage dans les flux de travail d'analyse à grande échelle.
- 128 000 jetons de sortie maximum : le modèle peut générer de longues réponses structurées, des résumés, des ensembles de données extraits, des rapports et des sorties de transformation lorsqu'une tâche nécessite un texte étendu.
- Saisie de texte et d'images avec sortie de texte : GPT-5.6 Luna peut traiter le contexte écrit et visuel tout en renvoyant du texte, en prenant en charge l'examen de documents, l'analyse de captures d'écran, la classification multimodale et l'extraction de données visuelles.
- Raisonnement élevé avec prise en charge des jetons de raisonnement : GPT-5.6 Luna peut utiliser des jetons de raisonnement pour des tâches plus difficiles, ce qui le rend plus utile pour la classification, le routage, le codage et l'analyse complexes qu'un modèle de texte de base à faible coût.
- 1,00 $ par million de jetons d'entrée, 0,10 $ par 1 million de jetons d'entrée en cache et 6,00 $ par 1 million de jetons de sortie : cette tarification prend en charge les charges de travail de production où le coût par demande est important.
- Outils Streaming, appel de fonctions, sorties structurées et Responses API : GPT-5.6 Luna prend en charge les flux de travail d'automatisation qui utilisent recherche sur le Web, recherche dans les fichiers, génération d’images, interpréteur de code, shell hébergé, application de correctifs, compétences, utilisation de l’ordinateur, MCP et recherche d’outils.
Comparez GPT-5.6 Luna, GPT-5.6 Sol et GPT-5.6 Terra
Un bref aperçu des différences entre les modèles en termes de puissance, vitesse et cas d’usage.
| Fonction | GPT-5.6 Luna | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|---|
| Date limite de connaissances | 16 février 2026 | 16 février 2026 | 16 février 2026 |
| Fenêtre de contexte (tokens) | 1 050 000 jetons | 1 050 000 jetons | 1 050 000 jetons |
| Tokens de sortie max | 128 000 jetons | 128 000 jetons | 128 000 jetons |
| Modalités d’entrée | Texte, image | Texte, image | Texte, image |
| Modalités de sortie | Texte | Texte | Texte |
| Latence (données OpenRouter) | Rapide; la latence réelle varie en fonction de la longueur de l'invite, de la longueur de la sortie, de l'utilisation des outils, de l'effort de raisonnement et des conditions de déploiement. | Rapide; la latence réelle varie en fonction de la longueur de l'invite, de la longueur de la sortie, de l'utilisation des outils, de l'effort de raisonnement et des conditions de déploiement. | Rapide; la latence réelle varie en fonction de la longueur de l'invite, de la longueur de la sortie, de l'utilisation des outils, de l'effort de raisonnement et des conditions de déploiement. |
| Vitesse | Rapide | Rapide | Rapide |
| Coût d'entrée/sortie pour 1M de tokens | Entrée de 1,00 $, entrée en cache de 0,10 $, sortie de 6,00 $ | Entrée de 5,00 $, entrée en cache de 0,50 $, sortie de 30,00 $ | Entrée de 2,50 $, entrée en cache de 0,25 $, sortie de 15,00 $ |
| Performance de raisonnement | Haut. Les évaluations officielles de GPT-5.6 Luna incluent GPQA Diamond 92,3 %, FrontierMath Tier 1-3 v2 78,6 %, FrontierMath Tier 4 v2 58,5 % et Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 score 51,2. | Le plus haut. Les évaluations officielles de GPT-5.6 indiquent Sol à 52,7 % sur Agents' Last Exam, 1 747,8 Elo sur GDPval-AA v2, 58,9 sur Artificial Analysis Intelligence Index v4.1, 90,4 % sur BrowseComp et 62,6 % sur OSWorld 2.0. | Haut. Les évaluations officielles de GPT-5.6 classent Terra à 50,4 % sur Agents' Last Exam, 55 sur Artificial Analysis Intelligence Index v4.1, 57,7 % sur HealthBench Professional et 87,5 % sur BrowseComp. |
| Performance en code (sur SWE-bench Verified) | Solide pour un modèle à moindre coût. Les évaluations officielles incluent le score Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 74,6, SWE-Bench Pro 62,7 %, DeepSWE v1.1 67,2 % et Terminal-Bench 2.1 84,7 %. | Très fort. Les évaluations officielles de GPT-5.6 listent Sol à 80 sur Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1, 64,6% sur SWE-Bench Pro, 72,7% sur DeepSWE v1.1 et 88,8% sur Terminal-Bench 2.1. | Fort. Les évaluations officielles de GPT-5.6 classent Terra à 77,4 sur Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1, 63,4 % sur SWE-Bench Pro, 69,6 % sur DeepSWE v1.1 et 87,4 % sur Terminal-Bench 2.1. |
| Idéal pour | Classification de gros volumes, synthèse, routage, extraction structurée, applications en temps réel, prise en charge du codage et flux de travail d'agent sensibles aux coûts | Raisonnement complexe, codage professionnel, recherche de contexte long, travail de connaissances, cybersécurité, science, utilisation de l’ordinateur, conception et flux de travail d'agent avancé | Codage de production, extraction de données structurées, flux de travail de contenu, agents à usage général, analyse de contexte long et travail de connaissances tenant compte des coûts |
Source : OpenAI Documentation GPT-5.6 Luna
Meilleurs cas d’usage de GPT-5.6 Luna
Meilleurs cas d'utilisation de GPT-5.6 Luna
- des systèmes de classification à grand volume qui nécessitent des décisions rapides et rentables concernant des entrées basées sur du texte, des documents ou des images.
- workflows de synthèse et de routage dans lesquels le modèle condense, étiquette, hiérarchise ou envoie le travail à d'autres modèles ou outils.
- extraction de données structurées à partir de tickets d'assistance, de formulaires, de PDF, de captures d'écran, de documents longs et d'ensembles de contexte augmentés par récupération.
- les applications en temps réel où une latence plus faible et un coût par jeton inférieur sont plus importants que l'utilisation du modèle le plus performant de la famille GPT-5.6.
- prise en charge du codage et sous-étapes d'agent telles que la recherche dans le référentiel, le tri des problèmes, les modifications de code simples, l'interprétation des tests et les flux de travail coordonnés par les outils.
- des assistants d'éducation, de rédaction, de recherche et de productivité qui ont besoin d'un contexte long, d'une saisie d'images et d'une sortie de texte fiable sans prix phare.
Comment accéder à GPT-5.6 Luna
Comment accéder à GPT-5.6 Luna
1. API officielle
OpenAI répertorie GPT-5.6 Luna comme gpt-5.6-luna dans l’API. Il prend en charge les points de terminaison Chat Completions et Responses, la saisie de texte et d'images, la sortie de texte, streaming, appel de fonctions, sorties structurées et les outils Responses API pris en charge.
2. EssayDone AI Chat
EssayDone AI Chat permet d'accéder à ce modèle via une interface de discussion facile à utiliser lorsque le modèle est disponible dans le produit.
Cela peut être utile pour les tâches d'écriture, d'étude, de recherche, de synthèse, d'extraction et de productivité, mais cela ne remplace pas l’API officielle pour les développeurs qui ont besoin d'un contrôle direct sur les points de terminaison, les paramètres, les outils et les paramètres de déploiement.
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19 modèles disponibles
FAQ
Voici quelques questions fréquentes sur GPT-5.6 Luna.
Oui. GPT-5.6 Luna prend en charge les jetons de raisonnement et est répertorié par OpenAI avec une capacité de raisonnement élevée. Il est conçu pour apporter un raisonnement solide aux charges de travail sensibles aux coûts plutôt que pour remplacer le modèle GPT-5.6 Sol, plus performant.
OpenAI répertorie les tarifs de GPT-5.6 Luna API à 1,00 $ par million de jetons d'entrée, 0,10 $ par 1 million de jetons d'entrée en cache et 6,00 $ par 1 million de jetons de sortie. Les invites contenant plus de 272 000 jetons d'entrée sont facturées 2x en entrée et 1,5x en sortie pour la requête complète, et les écritures en cache sont facturées à 1,25x le taux de jetons d'entrée non mis en cache.
GPT-5.6 Luna est optimisé pour les travaux à volume élevé et sensibles aux coûts tels que la classification, la synthèse, le routage, l'extraction structurée, les applications en temps réel, la prise en charge du codage léger et les sous-étapes du flux de travail des agents.
GPT-5.6 Luna prend en charge les entrées de texte et d'image et renvoie la sortie de texte. Il peut gérer des flux de travail multimodaux tels que l'analyse de captures d'écran, l'examen de documents, la classification sensible aux images et l'extraction d'informations visuelles, mais l'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge.
Comparé au GPT-5.6 Terra et au GPT-5.6 Sol, le GPT-5.6 Luna est le modèle le plus rapide et le moins cher de la famille. OpenAI le décrit comme correspondant à peu près au niveau nano précédent, tout en offrant toujours des capacités de contexte, de raisonnement, de codage et d'utilisation d'outils de la famille GPT-5.6.
L'utilisation de GPT-5.6 Luna dans EssayDone AI Chat peut fournir un moyen pratique d'utiliser un modèle OpenAI rapide et rentable pour l'écriture, la recherche, le résumé, l'étude, l'extraction et les tâches de productivité quotidiennes sans configurer l’API.