GPT-6 LunaOpenAI का $0.10 वाला हाई-वॉल्यूम मॉडल
GPT-6 Luna, OpenAI की GPT-6 पीढ़ी का सबसे सस्ता स्तर है, जो 22 सितंबर 2026 को GPT-6 Sol के साथ जारी हुआ। OpenAI इसे एक तय मक़सद के साथ हाई-वॉल्यूम काम के लिए रखती है: सारांश बनाना, वर्गीकरण, जानकारी निकालना और रूटिंग। प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.10 पर यह GPT-6 Sol की दर का बीसवाँ हिस्सा और GPT-5.6 Luna की इनपुट क़ीमत का आधा पड़ता है। यह Felo AI Search और Felo API पर चलता है।
OpenAI API पर gpt-6-luna के रूप में 22 सितंबर 2026 से उपलब्ध, प्रति मिलियन टोकन $0.10 / $0.50 — यानी GPT-5.6 Luna की इनपुट क़ीमत का आधा।
22 सितंबर 2026 को जारी · अब Felo AI Search और Felo API पर उपलब्ध
टैरिफ़ कार्ड
GPT-6 Luna एक नज़र में
- मॉडल ID
- gpt-6-luna
- जारी
- 22 सितंबर 2026
- इनपुट
- प्रति मिलियन $0.10
- कैश्ड इनपुट
- प्रति मिलियन $0.01
- आउटपुट
- प्रति मिलियन $0.50
- कॉन्टेक्स्ट विंडो
- 1,050,000 टोकन
$0.10 / $0.50
इनपुट क़ीमत
प्रति मिलियन टोकन, मानक दर।
$0.01
कैश्ड इनपुट
इनपुट दर का दसवाँ हिस्सा, प्रति मिलियन टोकन।
1.05M
कॉन्टेक्स्ट विंडो
अधिकतम 922,000 इनपुट, 128,000 आउटपुट।
gpt-6-luna
API मॉडल ID
model फ़ील्ड में भेजने के लिए स्ट्रिंग।
एक मिलियन टोकन पर कितना ख़र्च आता है
Luna का पक्ष विशेषणों का नहीं, गणित का है। नीचे OpenAI की चारों प्रकाशित दरें हैं, और यह कि लिखने से कहीं ज़्यादा पढ़ने वाले वर्कलोड पर वे कितनी बैठती हैं।
टैरिफ़ कार्ड
प्रति मिलियन टोकन मानक दरें, जैसी प्रकाशित हुई हैं।
- इनपुट
- $0.10
- कैश्ड इनपुट
- $0.01
- कैश राइट
- $0.125
- आउटपुट
- $0.50
कैश्ड इनपुट, इनपुट दर के दसवें हिस्से पर बिल होता है। कैश राइट की क़ीमत बिना कैश वाली रीड की 1.25 गुना है, और नीचे का भुगतान-हिसाब इसी पर टिका है।
मिले-जुले वर्कलोड पर लागत
ज़्यादातर प्रॉम्प्ट लिखने से कहीं ज़्यादा पढ़ते हैं, इसलिए सुर्ख़ियों वाली इनपुट दर किसी वर्कलोड की असली लागत बढ़ा-चढ़ा कर बताती है। यह कॉलम हर आउटपुट टोकन पर 20 इनपुट टोकन मानता है।
मॉडल
प्रति 1M मिला-जुला
Luna के मुक़ाबले
GPT-6 Luna
$0.12
1x
GPT-5.6 Luna
$0.25
2.1x
GPT-6 Sol
$2.38
20x
GPT-6 Astra
$11.90
100x
यह कॉलम हर मॉडल की प्रकाशित दरों से, 20:1 इनपुट-आउटपुट अनुपात पर यहीं गिना गया है; इसे कोई विक्रेता प्रकाशित नहीं करता। अनुपात बदलते ही हर आँकड़ा बदल जाता है — 1:1 पर Luna की मिली-जुली दर $0.30 प्रति मिलियन है, और 100:1 पर करीब $0.10।
20:1 मिश्रण पर प्रति मिलियन टोकन लागत, GPT-6 Luna के मुक़ाबले
हर बार एक मिलियन मिले-जुले टोकन की लागत को Luna के अपने आँकड़े से बाँटकर निकाला गया है। GPT-5.6 Luna, Luna का 2.1 गुना है, GPT-6 Sol 20 गुना, और GPT-6 Astra 100 गुना। OpenAI की प्रकाशित दरों से गणना; बार शून्य से शुरू होते हैं।
स्रोत: GPT-6 परिवार के लिए OpenAI API क़ीमतों से गणना, सितंबर 2026
प्रति मिलियन टोकन क़ीमत: GPT-6 परिवार और GPT-5.6 Luna
प्रति मिलियन टोकन इनपुट और आउटपुट दरें। GPT-6 Luna $0.10 इनपुट और $0.50 आउटपुट; GPT-5.6 Luna $0.20 और $1.20; GPT-6 Sol $2 और $10; GPT-6 Astra $10 और $50। बार शून्य से शुरू होते हैं।
स्रोत: OpenAI API क़ीमतें, सितंबर 2026
272,000 टोकन पर प्राइसिंग क्लिफ़
272,000 इनपुट टोकन से बड़ी रिक्वेस्ट का बिल पूरी रिक्वेस्ट पर लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट दरों से बनता है, सिर्फ़ लाइन पार करने वाले टोकन पर नहीं। यह सीमा Luna की बताई गई विंडो के 26% पर पड़ती है।
दर
मानक
272,000 से ऊपर
बदलाव
इनपुट
$0.10
$0.20
2x
कैश्ड इनपुट
$0.01
$0.02
2x
आउटपुट
$0.50
$0.75
1.5x
यह क्लिफ़ क्यों है, ढलान क्यों नहीं
272,000 इनपुट टोकन पर एक रिक्वेस्ट का बिल $0.0272 बनता है। एक टोकन और जोड़िए और पूरी रिक्वेस्ट की क़ीमत बदल जाती है: 272,001 टोकन $0.20 प्रति मिलियन पर $0.0544 होते हैं, यानी एक अतिरिक्त टोकन बिल में $0.0272 जोड़ देता है। वही 272,000 टोकन दो कॉल में बाँट दें, जिनमें हर एक सीमा के नीचे रहे, तो बिल $0.0272 ही बनता है।
इसका क्या करें
एक रिक्वेस्ट का इनपुट 272,000 टोकन से नीचे रखिए और मानक दर लागू रहती है। 200,000 टोकन लौटाने वाली रिट्रीवल, या लंबे दस्तावेज़ को बाँटने वाला चंकिंग पास, सस्ते स्तर के अंदर रहता है; पूरी विंडो एक ही कॉल में ढोना नहीं रहता। सस्ता स्तर बताई गई विंडो के लगभग पहले चौथाई हिस्से तक चलता है।
GPT-6 Luna की कॉन्टेक्स्ट विंडो में मानक दर कहाँ ख़त्म होती है
विंडो 1,050,000 टोकन की है। मानक दर 272,000 इनपुट टोकन तक, यानी इसके करीब 26% तक लागू होती है; उससे ऊपर सब कुछ इनपुट पर 2x और आउटपुट पर 1.5x बिल होता है, और लाइन पार करते ही पूरी रिक्वेस्ट की क़ीमत बदल जाती है।
स्रोत: OpenAI का GPT-6 Luna मॉडल पेज, लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट प्राइसिंग क्लॉज़, सितंबर 2026
कैशिंग कब अपनी लागत निकालती है
कैशिंग एक दाँव है: प्रीफ़िक्स लिखने के लिए इनपुट दर का 1.25 गुना एक बार चुकाइए, फिर हर अगली रीड पर उसका दसवाँ हिस्सा। Luna की दरों पर यह दाँव दूसरी कॉल में ही निकल आता है।
राइट पर एक चौथाई ज़्यादा
प्रीफ़िक्स लिखने वाली पहली रिक्वेस्ट का बिल $0.10 के बजाय $0.125 प्रति मिलियन टोकन बनता है — यानी वही टेक्स्ट बिना कैश भेजने से 25% ज़्यादा।
रीड पर दसवाँ हिस्सा
कैश पर लगने वाली हर अगली रिक्वेस्ट $0.01 प्रति मिलियन पर बिल होती है, और हर बार बिना कैश वाली दर के मुक़ाबले $0.09 बचाती है।
दूसरी कॉल पर बराबरी
एक राइट और एक रीड मिलाकर $0.135 प्रति मिलियन बनते हैं, जबकि दो बिना-कैश रिक्वेस्ट $0.20 के पड़ते हैं। सौवीं बार तक कैश वाला रास्ता वही प्रीफ़िक्स नए सिरे से भेजने की लागत का करीब 11% रह जाता है।
एक ही प्रीफ़िक्स दोहराने की संचयी लागत, कैश के साथ और बिना
100 रिक्वेस्ट में दोहराए गए प्रीफ़िक्स की प्रति मिलियन टोकन लागत। हर बार नए सिरे से भेजने पर $10.00; कैश करने पर $1.115। दोनों लाइनें पहली और दूसरी रिक्वेस्ट के बीच कटती हैं।
स्रोत: GPT-6 Luna के लिए OpenAI की प्रकाशित कैश राइट और कैश्ड इनपुट दरों से गणना, सितंबर 2026
बिल पर दूसरा कंट्रोल
Luna, OpenAI का पूरा छह-स्तरीय रीज़निंग-स्तर स्केल लेता है, और यह सेटिंग तय करती है कि एक कॉल कितने रीज़निंग टोकन ख़र्च करेगी। डिफ़ॉल्ट medium है।
none
फ़ंक्शन कॉलिंग
low
medium
डिफ़ॉल्ट
high
xhigh
max
छह सेटिंग, एक डिफ़ॉल्ट
Luna none, low, medium, high, xhigh और max स्वीकार करता है। रीज़निंग टोकन आउटपुट की तरह बिल होते हैं, इसलिए यह सेटिंग जितनी क्वालिटी का डायल है उतनी ही लागत का भी: स्तर जितना ऊँचा, मॉडल जवाब देने से पहले उतना ज़्यादा ख़र्च करता है।
Chat Completions पर टूल कॉल के लिए none ज़रूरी
Chat Completions API पर टूल कॉल करने वाली रिक्वेस्ट तभी हैंडल होती है जब रीज़निंग स्तर none हो। बिल्ट-इन टूल और फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए OpenAI Responses API की ओर इशारा करती है, जहाँ टूल के साथ-साथ स्तर का स्केल भी उपलब्ध है। डायल घुमाने से पहले यह देख लेना ठीक है कि कोई इंटीग्रेशन कौन-सा एंडपॉइंट इस्तेमाल करता है।
GPT-6 परिवार में Luna की जगह
तीन स्तर, हर एक का अपना काम। Sol की दर का बीसवाँ हिस्सा ही रूटिंग का फ़ैसला आसान बनाता है।
मॉडल
इनपुट
आउटपुट
यहाँ क्या भेजें
GPT-6 Luna
$0.10
$0.50
हाई-वॉल्यूम, साफ़ तय काम: सारांश, जानकारी निकालना, वर्गीकरण, रूटिंग और सीधे सवाल।
GPT-6 Sol
$2
$10
बार-बार आने वाला जटिल काम: कोड लिखना और रिव्यू करना, डीबगिंग और डेटा विश्लेषण।
GPT-6 Astra
$10
$50
सबसे कठिन एक-बार वाली रीज़निंग, कंप्यूटर इस्तेमाल, और वैज्ञानिक या गणितीय काम।
OpenAI क्या दावा करती है, और क्या नापा
OpenAI, Luna के बारे में दो तरह के दावे करती है: पैसे के बदले यह क्या करता है, और इसने क्या करना बंद कर दिया। दोनों विक्रेता के आँकड़े हैं, और दोनों को वैसे ही चिह्नित किया गया है।
प्रति डॉलर किया गया काम
Luna के लिए OpenAI का मुख्य दावा कोई कच्चा स्कोर नहीं, लागत के हिसाब से सामान्यीकृत तुलना है: सबसे ऊँचे स्तर पर यह मध्यम स्तर वाले GPT-5.6 Sol से आगे निकल जाता है, और प्रति कार्य लागत करीब दसवें हिस्से की रहती है। लॉन्च कवरेज में DeepSWE v1.1 पर 66.6% भी बताया गया है, जो ऊँचे स्तर वाले GPT-5.6 Luna से 5.4 अंक ऊपर है और प्रति कार्य 58% कम लागत पर। Luna के प्रकाशित आँकड़े Sol के मुक़ाबले बहुत कम बेंचमार्क पर हैं, इसलिए यह पेज बेंचमार्क तालिका की जगह दावे दर्ज करता है।
कोडिंग के काम को लेकर भ्रामक दावे
OpenAI बताती है कि Luna, Astra का alignment काम सस्ते स्तर तक ले आता है, जिसमें अपने ही कोडिंग काम को लेकर भ्रामक दावों की दर भी कम होती है। कई स्वतंत्र रिपोर्टों में जिस आँकड़े पर सहमति है वह कोडिंग-धोखे की दर है: 2.8%, जो GPT-5.6 Luna में 9.5% थी।
मूल्यांकन
GPT-5.6 Luna
GPT-6 Luna
कोडिंग-धोखे की दर (कम बेहतर)
9.5%
2.8%
OpenAI के अपने alignment मूल्यांकन, जो जान-बूझकर कठिन और ज़्यादातर कम-जोखिम वाले परिदृश्यों पर, बिना प्रोडक्शन safeguards के चलाए गए। OpenAI साफ़ कहती है कि ये आम इस्तेमाल में विफलता दरें नहीं नापते, इसलिए यह कोई प्रोडक्शन दर नहीं है। एक दूसरा लॉन्च आँकड़ा, जिसे मीडिया ने असंगत तरीक़े से छापा, औसत निकालने के बजाय इस पेज से हटा दिया गया है।
Luna पर क्या चलाएँ
वे काम जिनके लिए OpenAI ने यह स्तर बनाया, और जहाँ प्रति कॉल लागत तय करती है कि क्या बनाना बनता है।
बड़े पैमाने पर सारांश
दस्तावेज़, थ्रेड और ट्रांसक्रिप्ट एक पैराग्राफ़ में सिमट जाते हैं, जहाँ प्रति-टोकन क़ीमत तय करती है कि काम चलेगा भी या नहीं।
जानकारी निकालना
बिना ढाँचे वाले टेक्स्ट — इनवॉइस, लिस्टिंग, फ़ॉर्म — से ढाँचे में बँधे फ़ील्ड निकालना, ऐसे रूप में जिसे कोई पाइपलाइन आगे ले जा सके।
वर्गीकरण और टैगिंग
टिकट छाँटना, कॉन्टेंट पर लेबल लगाना और पूरे कॉर्पस पर श्रेणियाँ लागू करना, हर बार एक सस्ती कॉल में।
रूटिंग
यह तय करना कि रिक्वेस्ट क्या है और उसे कहाँ जाना चाहिए; यह छोटा-सा फ़ैसला है जिस पर फ़्लैगशिप कॉल की क़ीमत नहीं लगनी चाहिए।
छोटे सवाल
वे छोटी तथ्य-खोजें जिनका जवाब कोई प्रोडक्ट पेज के भीतर ही देता है, जहाँ गहराई से ज़्यादा लेटेंसी और क़ीमत मायने रखती हैं।
Batch और Flex का काम
OpenAI, Batch और Flex का बिल मानक दर के आधे पर बनाती है, जिससे जो भी इंतज़ार कर सकता है उसके लिए Luna का इनपुट $0.05 प्रति मिलियन पर आ जाता है।
GPT-6 Luna कहाँ चलता है
Luna, मुख्य चैट को छोड़कर OpenAI की हर सतह पर आया, और साथ में उन प्लेटफ़ॉर्मों पर भी जिन्होंने उसे उसी दिन सूचीबद्ध किया। Felo पर यह gpt-6-luna मॉडल ID से चलता है।
Felo AI Search
gpt-6-luna के रूप में, GPT-6 परिवार के बाक़ी मॉडलों के साथ उपलब्ध।
OpenAI API
Chat Completions, Responses और Batch, gpt-6-luna के रूप में।
ChatGPT Work और Codex
Plus, Pro, Business, Enterprise और Edu, Enterprise पर एडमिन सक्षम करने के साथ।
Free और Go
डेस्कटॉप ऐप में पहुँच है, ब्राउज़र वाली चैट में नहीं।
GitHub Copilot
Pro, Pro+, Max, Business और Enterprise प्लान।
Amazon Bedrock और OpenRouter
दोनों ने Luna को 22 सितंबर 2026 को, जिस दिन वह आया, सूचीबद्ध किया।
Luna क्या सपोर्ट नहीं करता
इसके ऊपर कुछ बनाने से पहले देख लेना ठीक है। OpenAI का मॉडल पेज इन्हें GPT-6 Luna पर असमर्थित बताता है।
- Realtime और Live API
- Assistants API
- फ़ाइन-ट्यूनिंग
- Embeddings
- इमेज जनरेशन और एडिटिंग
- ऑडियो, वीडियो और मॉडरेशन
तकनीकी विवरण
OpenAI ने GPT-6 Luna के लिए जो प्रकाशित किया है।
क़ीमत
GPT-6 Luna: प्रति मिलियन टोकन $0.10 / $0.50, कैश्ड इनपुट $0.01 पर और कैश राइट $0.125 पर।
मानक दरें। Batch और Flex आधी क़ीमत पर, Fast mode दोगुनी पर बिल होते हैं, और 272,000 इनपुट टोकन से बड़ी रिक्वेस्ट पूरी रिक्वेस्ट पर इनपुट 2x और आउटपुट 1.5x चुकाती है।
कॉन्टेक्स्ट विंडो
1,050,000 टोकन, अधिकतम 922,000 इनपुट और 128,000 आउटपुट के साथ।
विंडो GPT-6 Sol और GPT-6 Astra जितनी ही है, लेकिन मानक दर सिर्फ़ पहले 272,000 इनपुट टोकन तक चलती है।
ज्ञान कटऑफ़
18 मई 2026, जो तीनों GPT-6 मॉडलों में सबसे नया कटऑफ़ है।
मोडैलिटी
इनपुट में टेक्स्ट और इमेज, आउटपुट में टेक्स्ट।
रीज़निंग स्तर
None, low, medium, high, xhigh और max, डिफ़ॉल्ट medium के साथ। Chat Completions पर फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए none ज़रूरी है।
Batch और क्षेत्रीय क़ीमत
Batch और Flex का बिल मानक का 50% बनता है। क्षेत्रीय प्रोसेसिंग 10% जोड़ती है, और EU डेटा रेज़िडेंसी के लिए Standard प्रोसेसिंग ज़रूरी है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
GPT-6 Luna, OpenAI का सबसे सस्ता GPT-6 मॉडल है, जो 22 सितंबर 2026 को GPT-6 Sol के साथ जारी हुआ और Sol तथा फ़्लैगशिप Astra से नीचे रखा गया है। OpenAI इसे अपना सबसे कुशल मॉडल बताती है, जो साफ़ मक़सद वाले हाई-वॉल्यूम कामों के लिए बना है: दस्तावेज़ों का सारांश, जानकारी निकालना, वर्गीकरण और सीधे सवालों के जवाब। इसकी क़ीमत $0.10 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.50 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है।
Felo पर GPT-6 Luna आज़माएँ
OpenAI का सबसे सस्ता GPT-6 मॉडल: प्रति मिलियन टोकन $0.10 इनपुट और $0.50 आउटपुट, $0.01 की कैश्ड रीड, और 1,050,000 टोकन की विंडो।
Felo AI Search और Felo API पर उपलब्ध