Skip to main content

GPT-6 Luna đã có mặt trên Felo Search: Một triệu token chỉ với $0.10

· 9 phút đọc
Felo Search Tips Buddy
Felo Search Tips Buddy
Committed to answers at your fingertips

GPT-6 Luna đã hoạt động trên Felo Search: 1.05M context và khả năng đọc tiên tiến với giá $0.10 cho mỗi triệu token đầu vào, mức giá thấp nhất trong dòng GPT-6.

OpenAI phát hành GPT-6 Luna vào ngày 22 tháng 9 cùng với GPT-6 Sol. Luna là mô hình rẻ nhất trong dòng GPT-6 với mức giá chênh lệch lớn: $0.10 cho mỗi triệu token đầu vào và $0.50 cho mỗi triệu token đầu ra, chỉ bằng một phần hai mươi giá của Sol và một phần một trăm so với Astra.

GPT-6 Luna đã hoạt động trên Felo Search. Câu hỏi thú vị không phải là Luna có phải mô hình thông minh nhất bạn có thể đặt sau hộp tìm kiếm hay không. Điều quan trọng là khi đọc một tài liệu gần như không tốn chi phí, điều gì sẽ xảy ra.

GPT-6 Luna trên Felo Search: cửa sổ context 1.05M token với giá $0.10 cho mỗi triệu token đầu vào

GPT-6 Luna thực sự là gì​

Luna nằm ở vị trí thấp nhất trong thế hệ GPT-6, dưới GPT-6 Sol và cách xa GPT-6 Astra. Tên gọi này đáng chú ý vì nó đi ngược lại với thế hệ trước.

Ở thế hệ GPT-5.6, Sol là mô hình chủ lực, với Terra và Luna phía dưới. GPT-6 đảo ngược thứ tự đó: Astra dẫn đầu với giá $10/$50, Sol ở mức trung bình $2/$10, và Luna giữ vị trí thấp nhất với $0.10/$0.50. Ba tên giống nhau, thứ hạng ngược lại. Nếu bạn mang theo giả định từ GPT-5.6, giá cả là cách nhanh nhất để nhận biết Luna nào đang sử dụng.

Thông sốGPT-6 Luna
Model IDgpt-6-luna
Nhà sản xuấtOpenAI
Ngày phát hành22 tháng 9, 2026
Cửa sổ context1.050.000 token
Đầu vào tối đa922.000 token
Đầu ra tối đa128.000 token
Đầu vàoVăn bản, hình ảnh
Đầu raVăn bản
Mức độ suy luậnkhông / thấp / trung bình (mặc định) / cao / rất cao / tối đa
Giá$0.10 cho mỗi triệu đầu vào, $0.50 cho mỗi triệu đầu ra
Context dài$0.20 đầu vào / $0.75 đầu ra khi vượt quá 272.000 token đầu vào
Đầu vào đã lưu cache$0.01 cho mỗi triệu token
Mốc kiến thức18 tháng 5, 2026

Hãy đọc hàng context bên cạnh hàng giá. Luna có cửa sổ 1.050.000 token giống như mô hình chủ lực (922.000 token đầu vào, 128.000 token đầu ra) với giá chỉ bằng một phần một trăm so với Astra. OpenAI không thu nhỏ cửa sổ để đạt mức giá này. Vẫn là cửa sổ đó trên một mô hình rẻ hơn.

Ba hàng nữa thay đổi cách mô hình hoạt động trong công việc thực tế.

Đầu vào đã lưu cache chỉ tốn một cent cho mỗi triệu token. Khi chạy cùng một tập nguồn qua hai mươi câu hỏi khác nhau, chi phí gần như bằng không.

Sáu mức độ suy luận, mặc định là trung bình. Luna là mô hình duy nhất trong bốn mô hình phát hành tuần này có công tắc tắt: none bỏ qua hoàn toàn suy luận cho công việc không cần thiết. Quyết định này ảnh hưởng đến độ trễ cũng như chi phí. Với phân loại, trích xuất và định tuyến, câu trả lời đúng nhanh nhất thường là câu trả lời không cần suy nghĩ trước.

Batch và Flex giảm giá một nửa lần nữa. Với công việc không cần trả lời trực tiếp, năm mươi cent cho mỗi triệu token đầu ra là mức thấp nhất.

Đọc rẻ thay đổi điều gì​

Ngân sách nghiên cứu thường không dành cho tổng hợp. Ngân sách dành cho việc đọc: mở bốn mươi nguồn để tìm sáu nguồn quan trọng, rồi đọc kỹ sáu nguồn đó. Lượt đọc đầu tiên tốn kém vì mô hình tiên tiến thực hiện công việc mà mô hình rẻ hơn có thể làm.

Với giá $0.10 cho mỗi triệu token đầu vào, phép tính đảo ngược. Giờ đây bạn có thể thực hiện điều này trên Felo Search:

  • Đọc tất cả trước khi quyết định nguồn nào quan trọng. Kéo toàn bộ kết quả vào một context và xếp hạng theo mức độ liên quan đến câu hỏi của bạn, kèm lý do. Một trăm nghìn token đầu vào chỉ tốn một cent.
  • Chạy cùng một câu hỏi trên nhiều nguồn hơn bình thường. Lý do để đọc mười nguồn thay vì ba là để bao quát, và lý do mọi người chỉ đọc ba là vì chi phí. Ở mức giá này, giới hạn thay đổi.
  • Trích xuất trước khi suy luận. Để Luna biến bốn mươi tài liệu thành bảng dữ liệu gồm số, ngày và nhận định, kèm nguồn cho từng dòng. Sau đó chuyển bảng đó, không phải tài liệu, cho mô hình mạnh hơn.
  • Định tuyến theo độ khó. Gửi phần dễ của công việc cho Luna và chỉ chuyển những câu hỏi cần chiều sâu cho mô hình mạnh hơn. Phân loại là nơi tiết kiệm tích lũy.

Các điểm số cho thấy Luna phù hợp cho lượt đọc đầu tiên. DeepSWE v1.1 do OpenAI công bố đạt 66.6% về kỹ thuật phần mềm dài hạn, và Agents' Last Exam đạt 0.51. HealthBench Professional đạt 60.8%. Điểm SEC-Bench Pro là 34.2%, nhắc rằng công việc tài chính khó hơn đọc tổng quát với mọi mô hình ở mức này.

Luna không phải là gì​

Phiên bản trung thực: Luna đánh đổi chiều sâu suy luận lấy chi phí, và sự đánh đổi này rõ ràng.

Trên bảng công bố, Luna ở mức thấp nhất trong dòng, và số liệu của OpenAI cho mức mặc định (trung bình) thấp hơn nhiều so với Sol và Astra ở mức cao hơn. Số liệu recall ở miền mở tăng đáng kể so với Luna trước đó, nhưng vẫn chưa đạt mức mong muốn cho câu trả lời cuối cùng ở câu hỏi quan trọng.

Điều này không phải lý do để tránh Luna. Đó là lý do để dùng Luna cho phần phù hợp của công việc: Luna đọc, mô hình mạnh hơn quyết định. Trên Felo Search, hai phần này nằm cùng workspace. Đọc rộng bằng Luna, rồi chuyển mô hình trong picker và hỏi câu cuối cùng với bằng chứng đã trích xuất vẫn còn trong context.

Cách dùng GPT-6 Luna trên Felo Search​

1. Mở picker mô hình và chọn GPT-6 Luna. Cùng hộp tìm kiếm, cùng nguồn.

2. Bắt đầu rộng. Đặt câu hỏi cần đọc nhiều nguồn hơn mức bạn thường trả tiền: "tìm mọi số liệu đã công bố cho vấn đề này, kèm nguồn và ngày."

3. Yêu cầu cấu trúc, không phải văn bản. Bảng, danh sách và trường trích xuất là điểm mạnh của mô hình rẻ. Để phần tổng hợp viết cho lượt đắt hơn.

4. Tăng mức độ suy luận khi câu hỏi khó hơn. Trung bình là mặc định vì lý do, nhưng high và xhigh dành cho nhiệm vụ cần thiết.

5. Chuyển mô hình cho câu trả lời cuối cùng. Giữ bằng chứng, đổi mô hình. Picker là công cụ, không phải cam kết.

Ba mô hình còn lại cũng hoạt động trên Felo Search​

Luna ra mắt cùng ba anh em, cả bốn đều có mặt trên Felo Search.

Mô hìnhĐơn vị phát hànhGiá cho mỗi triệu tokenContextDành cho
Grok 4.7SpaceXAI$2 đầu vào / $6 đầu ra500KSuy luận dài hạn và công việc kiến thức
Claude Opus 5.5Anthropic$4 đầu vào / $20 đầu ra1MCâu trả lời vượt qua kiểm chứng
GPT-6 LunaOpenAI$0.10 đầu vào / $0.50 đầu ra1.05MTìm kiếm khối lượng lớn với chi phí thấp nhất mỗi lần gọi
GPT-6 SolOpenAI$2 đầu vào / $10 đầu ra1.05MVòng lặp agent và gọi lặp lại với giá trung bình

Luna rẻ nhất trong bốn mô hình, và là mô hình duy nhất có chế độ tắt suy luận. Nếu bạn nghĩ mô hình rẻ chỉ dành cho câu hỏi không quan trọng, cửa sổ một triệu token là yếu tố nên thay đổi quan điểm.

Trải nghiệm GPT-6 Luna trên Felo Search​

GPT-6 Luna đã hoạt động trên Felo Search với cửa sổ context 1.050.000 token, sáu mức độ suy luận và giá $0.10/$0.50. Đây là mô hình giúp việc đọc tất cả trở thành lựa chọn tiết kiệm.

Truy cập GPT-6 Luna trên Felo Search →

Bài viết này cũng có sẵn bằng English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Türkçe, Italiano, ไทย, Español, বাংলা and Português.