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  • 1M context
  • Responses API

GPT-5.6 Luna QuickSilver Pro पर

gpt-5.6-luna
OpenAIलाइव उपलब्धता—

OpenAI-संगत API के ज़रिए GPT-5.6 Luna का उपयोग करें। क्षमताएँ: टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, स्ट्रीमिंग, टूल कॉलिंग और JSON Schema।

  • 1M context
  • अधिकतम 131K output
  • Tools
  • Streaming
  • JSON Schema output

आप चुकाते हैं · input / output प्रति 1M

$0.16 / $0.96

OpenAI लिस्ट प्राइस का स्रोत: openai.com/api/pricing

एक नज़र में

Context
1M tokens
Input / 1M
$0.16
Output / 1M
$0.96
Default में सोचता है
नहीं
अधिकतम output
131K
Latency · लाइव
—
AA Intelligence Index
43

तेज़, किफ़ायती GPT-5.6 कार्यभार।

GPT-5.6 Luna कब सही चुनाव है?

catalog की क्षमताओं और प्रकाशित क़ीमतों से तैयार, benchmark से नहीं।

कब इस्तेमाल करें

जब आपके ऐप को इन क्षमताओं की ज़रूरत हो, तब GPT-5.6 Luna चुनें: टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, स्ट्रीमिंग, टूल कॉलिंग और JSON Schema।

  • लंबे दस्तावेज़ और codebases, 1M tokens तक के context के साथ
  • Tools call करने वाले agents, strict JSON Schema output के साथ
  • Chat Completions के साथ Responses API clients भी

Models में विकल्पों की तुलना करें

Quickstart (curl)

API key पाएँ →
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-luna",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-luna",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.quicksilverpro.io/v1",
  apiKey: process.env.QSP_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.6-luna",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-luna",
    "input": "Hello!"
  }'
python (OpenAI SDK)
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-luna",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।

Gateway का व्यवहार

इस मॉडल के लिए compatibility नोट्स।

prompt
1M tokens तक के prompts।
max_tokens
131K output tokens तक।
  • /v1/chat/completions: समर्थित
  • /v1/responses: समर्थित
  • streaming: समर्थित
  • tools: समर्थित
  • image input: इस मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं
  • JSON Schema: समर्थित
  • reasoning: इस मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं

क़ीमत कहाँ से आती है

Catalog v70 · कोई अलग long-context tier नहीं

Provider reference
$0.20 / $1.20openai.com/api/pricing
Catalog में सत्यापित
Prompt cache · तुलना नहीं
$0.016 read · $0.20 5m write

usage.cost = prompt_tokens × $0.16/1M + completion_tokens × $0.96/1M

/pricing.json

Base दरें; cached prompt tokens ऊपर दी गई cache दरों पर बिल होते हैं।

FAQ

सामान्य प्रश्न

प्रति दस लाख इनपुट टोकन $0.16 / आउटपुट टोकन $0.96।

GPT-5.6 Luna

GPT-5.6 Luna को double credits के साथ आज़माएँ — $50 तक bonus credits

API Key पाएँ

$0.16 / $0.96input / output प्रति 1M tokens

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