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OpenAI: GPT-6 Luna (batch)
openai/gpt-6-luna:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
El catálogo de OpenRouter describe openai/gpt-6-luna:batch como un endpoint OpenAI GPT-6 Luna para entradas de texto, imagen y archivos con salida de texto, una ventana de contexto, razonamiento opcional en varios niveles de esfuerzo y compatibilidad con herramientas y respuestas estructuradas. El catálogo presenta a Luna como el integrante rápido y rentable de la serie GPT-6, situado por debajo de GPT-6 Sol, y lo asocia con trabajos de gran volumen o sensibles a la latencia. La evidencia procede solo del catálogo; no se proporcionaron una ficha independiente del modelo ni una cobertura amplia de benchmarks.[1]
Puntos fuertes
- Posicionamiento reportado por la fuente: OpenRouter describe a Luna como la opción rápida y rentable de GPT-6, situada por debajo de GPT-6 Sol.[1]
- Acepta entradas de texto, imagen y archivos y produce texto, con una ventana de contexto indicada en el catálogo.[1]
- El razonamiento puede activarse o desactivarse y ajustarse en varios niveles; el endpoint también enumera controles para herramientas, salida estructurada, semilla, formato de respuesta y verbosidad.[1]
Limitaciones
- Solo se proporcionó un registro del catálogo de OpenRouter; este paquete de fuentes no incluía una ficha independiente del modelo.[1]
- La evidencia de benchmarks es escasa: el registro tiene un índice de inteligencia con datos, mientras que los campos de codificación, agentes y design arena están vacíos o son nulos.[1]
- Las fuentes no documentan el comportamiento específico de ejecución por lotes, límites de nivel de servicio, fecha de corte de conocimiento, licencia ni requisitos de despliegue.[1]
Dónde utilizarlo
- Potencialmente adecuado para chat o clasificación de gran volumen cuando importa el perfil de velocidad y costo declarado por el proveedor; valide la calidad en la carga de trabajo objetivo.[1]
- Puede considerarse para flujos que producen texto al inspeccionar texto, imágenes o archivos, sujeto a validar el contexto y el manejo de archivos requeridos.[1]
- Podría admitir aplicaciones ligeras con agentes o salidas estructuradas mediante los controles de herramientas y respuesta, tras probar las opciones de esfuerzo de razonamiento.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-6 Luna (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
GPT-6 Luna is the fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below GPT-6 Sol. It is suited for high-volume and latency-sensitive workloads such as chat, classification, and lightweight agentic...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-6-luna:batch
- ID canónico
- openai/gpt-6-luna-20260922
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 22.09.2026
- 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 $0.050 / salida $0.250
- Corte de conocimiento
- —
- 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 | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | 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 | 27.9 | BB — siguiente 30% 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 | $0.050 | $0.250 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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