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OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Según el catálogo de OpenRouter, openai/gpt-5.6-luna es un modelo de OpenAI que acepta texto, imágenes y archivos y devuelve texto. La ficha lo presenta como una opción rápida y económica dentro de la serie GPT-5.6 para trabajos de gran volumen sensibles a la latencia; además enumera controles configurables de razonamiento, uso de herramientas, salidas estructuradas, semilla y verbosidad. OpenRouter aporta valores de índices de referencia, pero este paquete no incluye una ficha independiente, por lo que esas mediciones y las capacidades declaradas deben validarse con la carga de trabajo prevista.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo combina una amplia ventana de contexto con entradas de texto, imágenes y archivos, y salida de texto.[1]
- Su ficha anuncia esfuerzo de razonamiento configurable y controles de API para herramientas, salidas estructuradas, semilla, verbosidad y límites de tokens.[1]
- OpenRouter lo describe como rápido y económico para tareas de gran volumen sensibles a la latencia; es una afirmación del catálogo, no una prueba de carga de trabajo.[1]
Limitaciones
- La única evidencia es el catálogo de OpenRouter; este paquete no incluía una ficha de modelo independiente.[1]
- Los valores de los índices de referencia del catálogo carecen aquí de metodología y detalle por tarea, por lo que no bastan para predecir resultados en una carga concreta.[1]
- El paquete no documenta licencias, comportamiento de seguridad, restricciones de despliegue ni fallos observados; siguen siendo desconocidos, no debilidades confirmadas.[1]
Dónde utilizarlo
- Puede ser útil para chat o clasificación de gran volumen cuando importan la latencia y el costo, pendiente de pruebas a nivel de aplicación.[1]
- Podría ajustarse a flujos agenticos ligeros que usen llamadas a herramientas y razonamiento ajustable, sujeto a comprobaciones de fiabilidad.[1]
- Conviene evaluarlo para solicitudes que combinen texto, imágenes o archivos cuando solo se necesite salida de texto.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.6 LunaFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
GPT-5.6 Luna is a fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-5.6 series. It is suited for high-volume, latency-sensitive tasks such as chat, classification, and lightweight agentic workflows, providing capable reasoning for...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-5.6-luna
- ID canónico
- openai/gpt-5.6-luna-20260709
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 09.07.2026
- Longitud de contexto
- 1,050,000
- Modalidad
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- file, image, text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.200 / salida $1.2
- Corte de conocimiento
- 16.02.2026
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | BB — siguiente 30% de la cohorte | razonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: max, xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | AA — siguiente 20% de la cohorte | — |
| Agentes | AA — siguiente 20% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: max, xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 23.8 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 71.4 | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 42.1 | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 1,050,000 | $0.100 | $0.600 | — | — | 100% |
| Amazon Bedrock | 1,050,000 | $0.200 | $1.2 | — | — | 100% |
| Azure | 1,050,000 | $0.200 | $1.2 | — | — | 100% |
| OpenAI | 1,050,000 | $0.200 | $1.2 | — | — | 100% |
| Azure | 1,050,000 | $0.220 | $1.32 | — | — | 100% |
| Amazon Bedrock | 1,050,000 | $0.220 | $1.32 | — | — | 100% |
| Azure | 1,050,000 | $0.220 | $1.32 | — | — | 100% |
| OpenAI | 1,050,000 | $0.400 | $2.4 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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