GPT-6 Luna теперь в Felo Search: миллион токенов за $0.10
GPT-6 Luna доступна в Felo Search: 1,05 млн контекста и передовое чтение за $0.10 за миллион входных токенов — самая низкая цена в семействе GPT-6.
OpenAI выпустила GPT-6 Luna 22 сентября вместе с GPT-6 Sol. Luna — самая доступная модель в семействе GPT-6: $0.10 за миллион входных токенов и $0.50 за миллион выходных, примерно в двадцать раз дешевле Sol и в сто раз дешевле флагманской Astra.
Сейчас она работает в Felo Search. Важный вопрос — не самая ли умная это модель для поиска, а что становится возможным, когда чтение документа почти ничего не стоит.
Что такое GPT-6 Luna
Luna занимает нижнюю позицию в поколении GPT-6, ниже GPT-6 Sol и значительно ниже GPT-6 Astra. Названия заслуживают внимания, потому что они противоположны предыдущему поколению.
В поколении GPT-5.6 Sol была флагманом, а Terra и Luna шли за ней. В GPT-6 порядок обратный: Astra лидирует за $10/$50, Sol занимает средний уровень за $2/$10, а Luna закрепляет семейство за $0.10/$0.50. Те же три имени, противоположная иерархия. Если вы переносите ожидания с GPT-5.6, цена — самый быстрый способ понять, о какой Luna идет речь.
| Характеристика | GPT-6 Luna |
|---|---|
| Model ID | gpt-6-luna |
| Maker | OpenAI |
| Released | September 22, 2026 |
| Context window | 1,050,000 tokens |
| Max input | 922,000 tokens |
| Max output | 128,000 tokens |
| Input | Text, image |
| Output | Text |
| Reasoning effort | none / low / medium (default) / high / xhigh / max |
| Price | $0.10 per million input, $0.50 per million output |
| Long context | $0.20 in / $0.75 out above 272,000 input tokens |
| Cached input | $0.01 per million tokens |
| Knowledge cutoff | May 18, 2026 |
Посмотрите на строку контекста рядом со строкой цены. Luna использует то же окно в 1,050,000 токенов, что и флагман (922,000 токенов на вход, 128,000 на выход) за сотую часть цены Astra. OpenAI не уменьшила окно ради цены. Это то же окно на более доступной модели.
Еще три строки меняют работу модели на практике.
Кэшированный ввод стоит цент за миллион токенов. Прогонять один и тот же набор источников через двадцать разных вопросов по такой цене — бесплатно.
Шесть уровней усилия рассуждения, по умолчанию — средний. Luna — единственная из четырех моделей, выпущенных на этой неделе, у которой есть выключатель: none полностью пропускает рассуждение для задач, где оно не нужно. Это решение по задержке так же, как и по стоимости. Для классификации, извлечения и маршрутизации самый быстрый правильный ответ — тот, который не требует размышлений.
Batch и Flex снижают цену еще вдвое. Для задач, где не нужен мгновенный ответ, пятьдесят центов за миллион выходных токенов — минимальная цена.
Что меняет дешевое чтение
Большинство исследовательских бюджетов уходит не на синтез, а на чтение: открыть сорок источников, чтобы найти шесть важных, а затем внимательно изучить эти шесть. Первый проход дорогой, потому что работу выполняет передовая модель, хотя могла бы и более простая.
За $0.10 за миллион входных токенов ситуация меняется. Теперь в Felo Search можно делать следующее:
- Прочитать все перед выбором важного. Собрать все результаты в один контекст и ранжировать их по релевантности вашему вопросу с объяснением. Сто тысяч токенов на входе стоят один цент.
- Задать один и тот же вопрос большему числу источников. Причина читать десять источников вместо трех — охват, а три выбирают из-за стоимости. При такой цене ограничение исчезает.
- Сначала извлекать, потом рассуждать. Пусть Luna превратит сорок документов в структурированную таблицу с числами, датами и утверждениями, где к каждой строке прикреплен источник. Затем передайте эту таблицу, а не документы, более сильной модели.
- Маршрутизировать по сложности. Отправьте простую часть задачи в Luna, а сложные вопросы — на доработку. На этапе сортировки экономия накапливается.
Результаты подтверждают использование Luna для первого прохода. По данным OpenAI, DeepSWE v1.1 дает 66,6% по задачам долгосрочного программирования, Agents' Last Exam — 0,51. HealthBench Professional показывает 60,8%. Показатель SEC-Bench Pro — 34,2% — напоминает, что задачи в финансах сложнее обычного чтения для всех моделей этого уровня.
Чем Luna не является
Честно: Luna меняет глубину рассуждения на стоимость, и это реальный компромисс.
В опубликованных таблицах она занимает нижний уровень семейства, а собственные данные OpenAI для стандартного режима (среднее усилие) заметно ниже, чем у Sol и Astra на высоких настройках. Показатели открытого поиска выросли по сравнению с предыдущей Luna, но это все еще не те значения, которые нужны для финального ответа в ответственных задачах.
Это не причина отказываться от нее. Это причина использовать ее для первой части работы: Luna читает, сильная модель решает. В Felo Search обе части находятся в одном рабочем пространстве. Проведите широкий проход на Luna, затем смените модель в переключателе и задайте финальный вопрос с уже извлеченными доказательствами в контексте.
Как использовать GPT-6 Luna в Felo Search
1. Откройте выбор модели и выберите GPT-6 Luna. Та же строка поиска, те же источники.
2. Начните широко. Задайте вопрос, для которого нужно прочитать больше источников, чем обычно: «найди все опубликованные значения для этого, с источником и датой».
3. Просите структуру, а не текст. Таблицы, списки и извлеченные поля — сильная сторона доступной модели. Синтезируйте текст на дорогой модели.
4. Повышайте уровень усилия, когда задача усложняется. Средний уровень выбран не случайно, но high и xhigh пригодятся для сложных задач.
5. Меняйте модель для финального ответа. Оставьте доказательства, смените модель. Переключатель — инструмент, а не обязательство.
Остальные три модели тоже работают в Felo Search
Luna вышла вместе с тремя «сестрами», и все четыре доступны в Felo Search.
| Модель | Разработчик | Цена за миллион токенов | Контекст | Для чего создана |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.7 | SpaceXAI | $2 in / $6 out | 500K | Долгосрочное рассуждение и работа с знаниями |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | $4 in / $20 out | 1M | Ответы, проходящие верификацию |
| GPT-6 Luna | OpenAI | $0.10 in / $0.50 out | 1.05M | Массовый поиск с минимальной ценой за вызов |
| GPT-6 Sol | OpenAI | $2 in / $10 out | 1.05M | Агентные циклы и повторные вызовы по средней цене |
Luna дешевле остальных в разы и единственная с возможностью отключить рассуждение. Если вы считаете, что доступные модели подходят только для простых вопросов, миллионное окно контекста должно изменить это мнение.
Попробуйте GPT-6 Luna в Felo Search
GPT-6 Luna работает в Felo Search с окном контекста 1,050,000 токенов, шестью уровнями усилия рассуждения и ценой $0.10/$0.50. Эта модель делает чтение всех источников самым доступным вариантом.
Открыть GPT-6 Luna в Felo Search →
Эта статья также доступна на следующих языках: English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, ไทย, Español, বাংলা and Português.