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  • 1M context
  • Multimodal
  • Reasoning
  • Responses API

GPT-6 Luna QuickSilver Pro पर

gpt-6-luna
OpenAIलाइव उपलब्धता—

OpenAI-संगत API के ज़रिए GPT-6 Luna का उपयोग करें। क्षमताएँ: टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, इमेज इनपुट, स्ट्रीमिंग, तर्क, टूल कॉलिंग और JSON Schema।

  • 1M context
  • अधिकतम 128K output
  • Vision
  • Tools
  • Reasoning · डिफ़ॉल्ट रूप से चालू
  • Streaming
  • JSON Schema output

आप चुकाते हैं · input / output प्रति 1M

$0.10 / $0.50

200K tokens से लंबे prompts: $0.20 / $0.75

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

एक नज़र में

Context
1M tokens
Input / 1M
$0.10
Output / 1M
$0.50
Default में सोचता है
हाँ
अधिकतम output
128K
Latency · लाइव
—

बड़ी मात्रा में चैट और हल्के एजेंट वर्कफ़्लो।

GPT-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-6 Luna चुनें: टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, इमेज इनपुट, स्ट्रीमिंग, तर्क, 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
  • Images वाले prompts
  • कई चरणों वाला reasoning, डिफ़ॉल्ट रूप से चालू

कब कोई और model चुनें

यदि आपके वर्कफ़्लो को यहाँ दी गई क्षमताओं से अधिक की ज़रूरत है, तो दूसरा मॉडल चुनें। मॉडल चुनने से पहले अपने कार्यभार पर परीक्षण करें।

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-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-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-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-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-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। 200K prompt tokens से ऊपर request का बिल $0.20 input / $0.75 output प्रति 1M पर बनता है।
max_tokens
128K output tokens तक।
  • /v1/chat/completions: समर्थित
  • /v1/responses: समर्थित
  • streaming: समर्थित
  • tools: समर्थित
  • image input: समर्थित
  • JSON Schema: समर्थित
  • reasoning: समर्थित

क़ीमत कहाँ से आती है

Catalog v70 · 200K prompt tokens से ऊपर long-context tier

Provider reference
इस मॉडल के लिए provider की लिस्ट प्राइस से तुलना नहीं की जाती।openai.com/api/pricing
Catalog में सत्यापित
Prompt cache · तुलना नहीं
$0.01 read · $0.125 5m write
Long-context tier
200K से ऊपर $0.20 / $0.75

usage.cost = prompt_tokens × $0.10/1M + completion_tokens × $0.50/1M

/pricing.json

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

FAQ

सामान्य प्रश्न

प्रति दस लाख इनपुट टोकन $0.10 / आउटपुट टोकन $0.50।

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna को double credits के साथ आज़माएँ — $50 तक bonus credits

मुफ़्त आज़माएँ

$0.10 / $0.50input / output प्रति 1M tokens

आज़माएंमुफ़्त आज़माएँ