GPT-6 LunaModel OpenAI do zadań masowych za $0,10
GPT-6 Luna to najtańszy poziom generacji GPT-6 od OpenAI, wydany 22 września 2026 razem z GPT-6 Sol. OpenAI pozycjonuje go do pracy masowej o jasno określonym celu: streszczanie, klasyfikacja, ekstrakcja danych i routing. Przy $0,10 za milion tokenów wejściowych kosztuje jedną dwudziestą stawki GPT-6 Sol i połowę ceny wejściowej GPT-5.6 Luna. Działa w Felo AI Search i przez Felo API.
Od 22 września 2026 działa w OpenAI API jako gpt-6-luna, po $0,10 / $0,50 za milion tokenów — połowa ceny wejściowej GPT-5.6 Luna.
Wydany 22 września 2026 · Dostępny w Felo AI Search i przez Felo API
Karta stawek
GPT-6 Luna w skrócie
- Model ID
- gpt-6-luna
- Wydanie
- 22 września 2026
- Wejście
- $0,10 za milion
- Wejście z bufora
- $0,01 za milion
- Wyjście
- $0,50 za milion
- Okno kontekstu
- 1 050 000 tokenów
$0,10 / $0,50
Cena wejścia
Za milion tokenów, stawka standardowa.
$0,01
Wejście z bufora
Jedna dziesiąta stawki wejścia, za milion tokenów.
1,05M
Okno kontekstu
Maksymalnie 922 000 na wejściu i 128 000 na wyjściu.
gpt-6-luna
Model ID w API
Ciąg znaków wysyłany w polu model.
Ile kosztuje milion tokenów
Argument Luna to arytmetyka, nie epitety. Oto cztery opublikowane stawki OpenAI i to, co z nich wychodzi na obciążeniu, które czyta znacznie więcej, niż pisze.
Tabela stawek
Standardowe stawki za milion tokenów, zgodnie z publikacją.
- Wejście
- $0,10
- Wejście z bufora
- $0,01
- Zapis do bufora
- $0,125
- Wyjście
- $0,50
Wejście z bufora rozlicza się po jednej dziesiątej stawki wejścia. Zapis do bufora kosztuje 1,25 razy więcej niż odczyt bez bufora — na tym opiera się rachunek zwrotu poniżej.
Koszt na mieszanym obciążeniu
Większość promptów czyta znacznie więcej, niż pisze, więc nagłówkowa stawka wejścia zawyża koszt obciążenia. Ta kolumna zakłada 20 tokenów wejściowych na każdy token wyjściowy.
Model
Za 1 mln w mieszance
Wobec Luna
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
Wyliczone tutaj z opublikowanych stawek każdego modelu przy proporcji wejście/wyjście 20:1; żaden dostawca tej kolumny nie publikuje. Inna proporcja przesuwa każdą liczbę: przy 1:1 mieszana stawka Luna to $0,30 za milion, a przy 100:1 — około $0,10.
Koszt miliona tokenów przy mieszance 20:1 względem GPT-6 Luna
Każdy słupek to koszt miliona mieszanych tokenów podzielony przez wartość samej Luna. GPT-5.6 Luna to 2,1 razy Luna, GPT-6 Sol — 20 razy, a GPT-6 Astra — 100 razy. Wyliczone z opublikowanych stawek OpenAI; skala zaczyna się od zera.
Źródło: wyliczenie na podstawie cennika OpenAI API dla rodziny GPT-6, wrzesień 2026
Cena za milion tokenów: rodzina GPT-6 i GPT-5.6 Luna
Stawki wejścia i wyjścia za milion tokenów. GPT-6 Luna to $0,10 na wejściu i $0,50 na wyjściu; GPT-5.6 Luna — $0,20 i $1,20; GPT-6 Sol — $2 i $10; GPT-6 Astra — $10 i $50. Skala zaczyna się od zera.
Źródło: cennik OpenAI API, wrzesień 2026
Próg cenowy na 272 000 tokenów
Zapytanie powyżej 272 000 tokenów wejściowych rozlicza się po stawkach długiego kontekstu w całości, a nie tylko za tokeny ponad progiem. Ten próg wypada przy 26% deklarowanego okna Luna.
Stawka
Standard
Powyżej 272 000
Zmiana
Wejście
$0,10
$0,20
2x
Wejście z bufora
$0,01
$0,02
2x
Wyjście
$0,50
$0,75
1,5x
Dlaczego to próg, a nie zbocze
Przy 272 000 tokenów wejściowych zapytanie kosztuje $0,0272. Dodaj jeden token i całe zapytanie jest przeliczane: 272 001 tokenów po $0,20 za milion to $0,0544, więc jeden dodatkowy token dodaje do rachunku $0,0272. Te same 272 000 tokenów rozbite na dwa wywołania, z których każde zostaje poniżej progu, kosztuje $0,0272.
Co z tym zrobić
Trzymaj wejście pojedynczego zapytania poniżej 272 000 tokenów, a obowiązuje stawka standardowa. Wyszukiwanie zwracające 200 000 tokenów albo podział długiego dokumentu na fragmenty zostają w taniej stawce; jedno wywołanie z całym oknem — nie. Tania stawka obejmuje mniej więcej pierwszą czwartą część deklarowanego kontekstu.
Gdzie kończy się stawka standardowa w oknie kontekstu GPT-6 Luna
Okno to 1 050 000 tokenów. Stawka standardowa obowiązuje do 272 000 tokenów wejściowych, czyli około 26% okna; wszystko powyżej rozlicza się po ×2 na wejściu i ×1,5 na wyjściu, a po przekroczeniu progu przeliczane jest całe zapytanie.
Źródło: strona modelu GPT-6 Luna w OpenAI, klauzula o cenniku długiego kontekstu, wrzesień 2026
Kiedy bufor się zwraca
Buforowanie to zakład: raz płacisz 1,25 stawki wejścia za zapis prefiksu, a potem jedną dziesiątą za każdy odczyt. Przy stawkach Luna zakład zwraca się już przy drugim wywołaniu.
Zapis kosztuje o jedną czwartą więcej
Pierwsze zapytanie, które zapisuje prefiks, rozlicza się po $0,125 za milion tokenów zamiast $0,10 — o 25% więcej niż wysłanie tego samego tekstu bez bufora.
Odczyt kosztuje jedną dziesiątą
Każde kolejne zapytanie trafiające w bufor rozlicza się po $0,01 za milion i oszczędza $0,09 wobec stawki bez bufora.
Zwrot przy drugim wywołaniu
Zapis plus jeden odczyt to $0,135 za milion wobec $0,20 za dwa zapytania bez bufora. Przy setnym powtórzeniu ścieżka z buforem kosztuje około 11% wysłania tego samego prefiksu od nowa.
Koszt narastający powtarzania tego samego prefiksu, z buforem i bez
Koszt miliona tokenów powtarzanego prefiksu w 100 zapytaniach. Wysyłanie go za każdym razem od nowa kosztuje $10,00; buforowanie — $1,115. Linie przecinają się między pierwszym a drugim zapytaniem.
Źródło: wyliczenie na podstawie opublikowanych stawek OpenAI za zapis do bufora i wejście z bufora dla GPT-6 Luna, wrzesień 2026
Druga dźwignia na rachunku
Luna przyjmuje pełną, sześciostopniową skalę poziomu rozumowania OpenAI, a to ustawienie decyduje, ile tokenów rozumowania wyda wywołanie. Domyślnie — medium.
none
wywoływanie funkcji
low
medium
domyślnie
high
xhigh
max
Sześć ustawień, jedno domyślne
Luna przyjmuje none, low, medium, high, xhigh i max. Tokeny rozumowania rozliczają się jak wyjściowe, więc ustawienie jest tak samo dźwignią kosztu, jak i jakości: im wyższy poziom, tym więcej model wydaje, zanim odpowie.
Wywoływanie funkcji w Chat Completions wymaga none
W Chat Completions API zapytanie wywołujące narzędzia jest obsługiwane tylko przy poziomie rozumowania none. Dla wbudowanych narzędzi i wywoływania funkcji OpenAI wskazuje Responses API, gdzie skala poziomów jest dostępna razem z narzędziami. Warto sprawdzić, z którego endpointu korzysta integracja, zanim ustawi się tę dźwignię.
Miejsce Luna w rodzinie GPT-6
Trzy poziomy, każde z własnym zadaniem. Właśnie jedna dwudziesta stawki Sol sprawia, że wybór drogi jest prosty.
Model
Wejście
Wyjście
Co tu kierować
GPT-6 Luna
$0,10
$0,50
Praca masowa o jasno określonych zadaniach: streszczanie, ekstrakcja, klasyfikacja, routing i proste pytania.
GPT-6 Sol
$2
$10
Powtarzalna złożona praca: pisanie i przegląd kodu, debugowanie i analiza danych.
GPT-6 Astra
$10
$50
Najtrudniejsze rozumowanie jednokrokowe, praca z komputerem oraz zadania naukowe i matematyczne.
Co OpenAI twierdzi, a co zmierzyła
OpenAI formułuje wobec Luna dwa rodzaje twierdzeń: co daje za swoje pieniądze i czego przestała robić. Jedne i drugie pochodzą od dostawcy i są tak oznaczone.
Praca za dolara
Główne twierdzenie OpenAI o Luna jest znormalizowane kosztowo, a nie jest surowym wynikiem: przy maksymalnym poziomie rozumowania przewyższa GPT-5.6 Sol przy średnim poziomie, przy około jednej dziesiątej kosztu zadania. Relacje z premiery podają też 66,6% na DeepSWE v1.1 — o 5,4 punktu więcej niż GPT-5.6 Luna przy wysokim poziomie, przy 58% niższym koszcie zadania. Luna ma opublikowane wyniki dla znacznie mniejszej liczby benchmarków niż Sol, więc ta strona podaje twierdzenia, a nie tabelę benchmarków.
Wprowadzające w błąd twierdzenia o pracy z kodem
OpenAI podaje, że Luna przenosi pracę Astra nad alignmentem na tani poziom, w tym niższy odsetek twierdzeń wprowadzających w błąd o własnej pracy z kodem. Liczba, co do której zgadza się kilka niezależnych omówień, to odsetek oszukiwania w zadaniach z kodem: 2,8% wobec 9,5% w GPT-5.6 Luna.
Ewaluacja
GPT-5.6 Luna
GPT-6 Luna
Odsetek oszukiwania w zadaniach z kodem (mniej znaczy lepiej)
9,5%
2,8%
Własne ewaluacje OpenAI dotyczące alignmentu, przeprowadzone na celowo trudnych i w większości mało istotnych scenariuszach, bez produkcyjnych zabezpieczeń. OpenAI zastrzega, że nie mierzą one odsetka błędów w zwykłym użyciu, więc to nie jest wskaźnik produkcyjny. Druga liczba z premiery, podawana przez media niespójnie, nie trafia na tę stronę zamiast uśredniania.
Co uruchamiać na Luna
Zadania, pod które OpenAI zbudowała ten poziom — takie, w których koszt wywołania wyznacza sufit tego, co warto budować.
Streszczanie w skali
Dokumenty, wątki i transkrypcje sprowadzone do akapitu, tam gdzie cena za token decyduje, czy zadanie w ogóle się uruchomi.
Ekstrakcja danych
Wyciąganie pól strukturalnych z nieuporządkowanego tekstu — faktur, ofert, formularzy — do postaci, którą może przetworzyć potok.
Klasyfikacja i tagowanie
Sortowanie zgłoszeń, etykietowanie treści i przypisywanie kategorii w całym korpusie, tanim wywołaniem po wywołaniu.
Routing
Ustalenie, czym jest zapytanie i gdzie ma trafić — mała decyzja, która nie powinna kosztować wywołania modelu flagowego.
Szybkie pytania
Krótkie fakty, które produkt podaje w interfejsie, tam gdzie opóźnienie i cena liczą się bardziej niż głębia.
Przetwarzanie wsadowe i Flex
OpenAI rozlicza Batch i Flex po połowie stawki standardowej, co daje wejście Luna po $0,05 za milion dla wszystkiego, co może poczekać.
Gdzie działa GPT-6 Luna
Luna trafiła na wszystkie powierzchnie OpenAI poza głównym czatem, a także na platformy, które dodały ją tego samego dnia. W Felo działa pod identyfikatorem modelu gpt-6-luna.
Felo AI Search
Działa jako gpt-6-luna, obok reszty rodziny GPT-6.
OpenAI API
Chat Completions, Responses i Batch, jako gpt-6-luna.
ChatGPT Work i Codex
Plus, Pro, Business, Enterprise i Edu; w Enterprise wymagane włączenie przez administratora.
Free i Go
Dostępny w aplikacji desktopowej, ale nie w czacie w przeglądarce.
GitHub Copilot
Plany Pro, Pro+, Max, Business i Enterprise.
Amazon Bedrock i OpenRouter
Oba serwisy dodały Luna 22 września 2026, w dniu premiery.
Czego Luna nie obsługuje
Warto to sprawdzić, zanim zbuduje się na niej cokolwiek. Strona modelu OpenAI wymienia te pozycje jako nieobsługiwane w GPT-6 Luna.
- Realtime i Live API
- Assistants API
- Dostrajanie (fine-tuning)
- Embeddingi
- Generowanie i edycja obrazów
- Audio, wideo i moderacja
Specyfikacja
Co OpenAI opublikowała dla GPT-6 Luna.
Cennik
GPT-6 Luna: $0,10 / $0,50 za milion tokenów, wejście z bufora — $0,01, zapis do bufora — $0,125.
Stawki standardowe. Batch i Flex — połowa ceny, Fast mode — podwójna, a zapytania powyżej 272 000 tokenów wejściowych płacą ×2 na wejściu i ×1,5 na wyjściu za całe zapytanie.
Okno kontekstu
1 050 000 tokenów, przy maksymalnym wejściu 922 000 i maksymalnym wyjściu 128 000.
To samo okno co GPT-6 Sol i GPT-6 Astra, ale stawka standardowa obejmuje tylko pierwsze 272 000 tokenów wejściowych.
Data odcięcia wiedzy
18 maja 2026 — najświeższe odcięcie z trzech modeli GPT-6.
Modalności
Tekst i obrazy na wejściu, tekst na wyjściu.
Poziom rozumowania
None, low, medium, high, xhigh i max, domyślnie medium. Wywoływanie funkcji w Chat Completions wymaga none.
Przetwarzanie wsadowe i ceny regionalne
Batch i Flex rozliczają się po 50% stawki standardowej. Przetwarzanie regionalne dodaje 10%, a rezydencja danych w EU wymaga przetwarzania Standard.
Częste pytania
GPT-6 Luna to najtańszy model GPT-6 od OpenAI, wydany 22 września 2026 razem z GPT-6 Sol i umieszczony poniżej Sol oraz flagowego Astra. OpenAI opisuje go jako swój najwydajniejszy model, zbudowany do zadań masowych o jasnym celu: streszczanie dokumentów, wyciąganie informacji, klasyfikacja i odpowiadanie na proste pytania. Kosztuje $0,10 za milion tokenów wejściowych i $0,50 za milion wyjściowych.
Wypróbuj GPT-6 Luna w Felo
Najtańszy model GPT-6 od OpenAI: $0,10 na wejściu i $0,50 na wyjściu za milion tokenów, odczyt z bufora za $0,01 i okno na 1 050 000 tokenów.
Dostępny w Felo AI Search i przez Felo API