Qu’est-ce que GPT-6 Luna ?
GPT-6 Luna est le modèle le plus efficient actuel d'OpenAI, sorti le 22 septembre 2026 en même temps que GPT-6 Sol. Il vise les tâches ciblées et à fort volume. Il lit du texte et des images, écrit du texte, et dispose d'un contexte de 1 050 000 tokens, avec une entrée plafonnée à 922 000 tokens et une sortie à 128 000. Sa date limite de connaissances est le 18 mai 2026.
Le prix de l'API est de 0,10 $ par million de tokens en entrée et 0,50 $ par million en sortie, avec l'entrée en cache à 0,01 $ ; Batch et Flex divisent ces tarifs par deux. Contrairement à Sol et Astra, Luna peut tourner avec le raisonnement désactivé (effort réglé sur none), ce qui garde les réponses rapides ; la valeur par défaut est medium. Les prompts de plus de 272K tokens en entrée sont facturés au double du tarif d'entrée et à 1,5 fois le tarif de sortie pour toute la requête.
Il est disponible via l'API OpenAI, dans ChatGPT Work et Codex pour les utilisateurs payants, et pour les utilisateurs Free et Go via l'application de bureau ChatGPT.
Combien coûte GPT-6 Luna ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| Input | $0.10 per 1M tokens | |
| Output | $0.50 per 1M tokens | |
| Cached input | $0.01 per 1M tokens |
API : 0,10 $ par million de tokens en entrée, 0,50 $ par million de tokens en sortie ; entrée en cache à 0,01 $ ; les longs prompts de plus de 272K coûtent plus cher.
GPT-6 Luna vaut-il le coup ?
Luna est le moins cher des deux modèles économiques qui comptent, pas le meilleur. OpenAI a ramené le prix à 0,10 $/0,50 $, la moitié du tarif d'entrée de GPT-5.6 Luna et environ 58 % de moins en sortie, et a dit à VentureBeat que ce prix était permanent. OpenAI indique qu'à effort élevé Luna égale GPT-5.6 Sol sur la précision factuelle pour environ un centième du coût par tâche, et annonce 66,6 % sur DeepSWE 1.1.
Artificial Analysis chiffre le compromis. À l'effort max, Luna obtient 38 sur son Intelligence Index, 11e sur 174 modèles, à 0,07 $ par tâche et 124 tokens de sortie par seconde. Claude Haiku 5.5 obtient 43 à 0,21 $ par tâche et 237 tokens par seconde, après avoir généré 440M de tokens de sortie contre 140M pour Luna. Le propre tableau d'Anthropic montre un écart plus large sur le travail d'agent, 39,2 % contre 16,4 % sur Terminal-Bench 4.0 et 72,4 % contre 48,9 % sur OSWorld, même si ce sont les chiffres d'un concurrent.
Son vrai avantage, c'est la polyvalence. L'effort va de none à max, si bien qu'un seul modèle peut servir la classification instantanée et le raisonnement plus lent, et changer d'effort n'invalide pas le contexte mis en cache. Les longues entrées restent bon marché : un contrat de 200K tokens coûte environ 0,02 $ à lire sur Luna, contre environ 0,10 $ sur Haiku 5.5, dont le tarif est multiplié par cinq au-delà de 100K tokens.
La tuyauterie a des angles vifs. Dans Chat Completions, l'appel de fonctions ne fonctionne qu'avec l'effort réglé sur none ; les outils à n'importe quel niveau de raisonnement exigent la Responses API, qui stocke les réponses 30 jours par défaut sauf si la non-conservation des données est activée. Il n'y a qu'un seul instantané, gpt-6-luna, et pas d'affinage, si bien que les équipes ne peuvent ni figer une version datée ni adapter les poids.
Là où il fait la différence
Une équipe trust and safety de place de marché qui étiquette 20M d'annonces par mois
Classer chaque annonce par rapport à une politique sans première passe humaine
Faire tourner Luna avec l'effort none et des sorties structurées via la Batch API. À 800 tokens en entrée et 20 en sortie par annonce, un mois coûte environ 900 $ aux tarifs Batch, et les traitements par lots conviennent aux files de nuit.
Une plateforme de support qui envoie 1M de réponses IA par mois
Rédiger les premières réponses aux tickets au coût le plus bas possible
Un prompt de 1 500 tokens et une réponse de 300 tokens coûtent environ 300 $ par mois au prix catalogue, ou environ 210 $ si un prompt système de 1 000 tokens est mis en cache. Les tokens de raisonnement sont facturés en sortie, l'effort medium par défaut ajoute donc du coût ; testez d'abord l'effort low ou none.
Un ingénieur legal ops qui résume des contrats de 200K tokens
Lire des accords entiers en un seul appel sans découpage
Luna facture un prompt de 200K tokens au tarif de base de 0,10 $, environ 0,02 $ d'entrée par contrat, car la majoration long contexte commence à 272K. La même entrée coûte environ 0,10 $ sur Haiku 5.5, qui retarife au-delà de 100K.
Une fintech européenne dont les données doivent rester dans l'UE
Utiliser un modèle OpenAI bon marché sous résidence des données dans l'UE
La résidence des données dans l'UE couvre Luna sur les traitements Standard, Fast, Flex et Batch, avec une majoration régionale de 10 %. La non-conservation des données est disponible pour Chat Completions et Responses, mais pas pour Batch.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Appelez le modèle gpt-6-luna sur Chat Completions, Responses ou Batch avec une clé API OpenAI. Réglez reasoning.effort explicitement, car la valeur par défaut est medium.
- Intégrations
- Streaming, sorties structurées, appel de fonctions, mise en cache des prompts et entrée d'images ; la Responses API ajoute la recherche web, la recherche de fichiers, l'interpréteur de code, l'usage de l'ordinateur, MCP et d'autres outils hébergés, chacun facturé à l'appel.
- Données et confidentialité
- OpenAI ne s'entraîne pas sur les données de l'API sauf accord. Les journaux de surveillance des abus sont conservés jusqu'à 30 jours, les objets de la Responses API sont stockés 30 jours par défaut, et la non-conservation des données est disponible pour Chat Completions et Responses mais pas Batch. La résidence des données dans l'UE est proposée.
- Coût à grande échelle
- 1M de réponses de support de 1 500 tokens en entrée et 300 en sortie coûtent environ 300 $ par mois au prix catalogue ou 150 $ en Batch ou Flex. Les prompts de plus de 272K tokens font passer toute la requête à 0,20 $/0,75 $, et le mode rapide double le prix.
- Limites
- 922K tokens en entrée et 128K en sortie. Les limites par défaut vont de 5 000 requêtes et 2M de tokens par minute au niveau Build à 30 000 requêtes et 180M de tokens au niveau Grow. À l'effort max, Artificial Analysis a mesuré une attente de 90 secondes avant le premier token.
Les points forts
- 0,10 $/0,50 $ par million de tokens ; 0,01 $ en cache ; Batch et Flex à moitié prix
- Le raisonnement peut être désactivé pour des appels à faible latence
- 0,07 $ par tâche d'Artificial Analysis contre 0,21 $ pour Haiku 5.5
- Tarif forfaitaire jusqu'à 272K tokens en entrée, là où Haiku 5.5 augmente à 100K
Les points faibles
- Obtient 38 contre 43 pour Haiku 5.5 sur l'index d'Artificial Analysis
- Appel de fonctions dans Chat Completions uniquement avec l'effort réglé sur none
- Un seul instantané non versionné et pas d'affinage
Idéal pour
Les applications basées sur OpenAI qui font de la classification, de l'extraction ou du chat à très fort volume.
Alternatives à GPT-6 Luna
GPT-6 Luna : questions fréquentes
- GPT-6 Luna vaut-il le coup ?
- Luna obtient cinq points de moins que Claude Haiku 5.5 sur l'index d'Artificial Analysis et coûte un tiers par tâche, ce qui résume toute la décision en une ligne. Nous lui donnons 4.3 sur 5.
- Combien coûte GPT-6 Luna ?
- API : 0,10 $ par million de tokens en entrée, 0,50 $ par million de tokens en sortie ; entrée en cache à 0,01 $ ; les longs prompts de plus de 272K coûtent plus cher.
- Quels sont les inconvénients de GPT-6 Luna ?
- Obtient 38 contre 43 pour Haiku 5.5 sur l'index d'Artificial Analysis; appel de fonctions dans Chat Completions uniquement avec l'effort réglé sur none; un seul instantané non versionné et pas d'affinage.
- À qui s’adresse GPT-6 Luna ?
- Les applications basées sur OpenAI qui font de la classification, de l'extraction ou du chat à très fort volume.
- Combien coûte GPT-6 Luna pour une équipe ou en production ?
- 1M de réponses de support de 1 500 tokens en entrée et 300 en sortie coûtent environ 300 $ par mois au prix catalogue ou 150 $ en Batch ou Flex. Les prompts de plus de 272K tokens font passer toute la requête à 0,20 $/0,75 $, et le mode rapide double le prix.
- GPT-6 Luna est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- OpenAI ne s'entraîne pas sur les données de l'API sauf accord. Les journaux de surveillance des abus sont conservés jusqu'à 30 jours, les objets de la Responses API sont stockés 30 jours par défaut, et la non-conservation des données est disponible pour Chat Completions et Responses mais pas Batch. La résidence des données dans l'UE est proposée.
- Quelles sont les meilleures alternatives à GPT-6 Luna ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Claude Haiku 5.5, Gemini 3.5 Flash-Lite et GPT-6.1 Sol.
Réponses vérifiées le 22 oct. 2026.