OpenAI 模型

GPT‑6 Luna

主打低延迟、高吞吐、低成本推理。优化日常问答、文案改写、基础数据分析、高频客服场景；长对话与事实幻觉得到改善，适合小程序、C 端应用、大批量高频调用业务。

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OpenAI平台整理目录
流式输出工具调用JSON 模式视觉长上下文
输入价格Starting at $0.1 / 1M tokens
输出价格$0.5 / 1M tokens
上下文长度1M 令牌
最大输出8.2k 令牌
Prompt 区间输入 / 1M输出 / 1M缓存命中 / 1M
≤ 272k$0.1$0.5$0.01
> 272k$0.2$0.75$0.02

GPT‑6 Luna 在 NextModel 中是什么？

GPT‑6 Luna 是 NextModel 目录中的 OpenAI 模型，常用于 图像理解、multimodal chat 工作负载。当前展示价格为 Starting at $0.1 / 1M tokens、输出 $0.5 / 1M tokens，上下文窗口为 1M token。

适用场景

  • 图像理解
  • multimodal chat

OpenAI 兼容调用示例

保持 OpenAI SDK 调用方式不变，把 base_url 改为 NextModel，并使用模型目录 ID openai--gpt-6-luna。

Python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.nextmodel.app/v1"
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6-luna",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello from NextModel"}]
)

print(resp.choices[0].message.content)

相似替代项

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GPT‑6 Sol新

承袭 GPT‑6 系列核心架构，擅长复杂逻辑推演、深度科研分析、全栈代码开发以及智能体多步骤自主任务；兼顾性能与可控调用成本，适合企业研发、专业内容生产、大规模 Agent 业务部署。

Starting at $2 / 1M tokens输入$10 / 1M tokens输出1M上下文
适用场景图像理解, multimodal chat
流式输出工具调用JSON 模式视觉
平台整理由 NextModel 目录整理与维护
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Anthropic目录

Claude Opus 5.5新

Claude Opus 5.5，Anthropic 全新旗舰大模型，支持 1M 超长上下文，强化 Agent 智能体编程、计算机调用与深度知识分析；多数任务性能逼近 Fable 5.1，速度提升、整体业务成本下降，适合复杂企业开发与长流程 Agent 业务。

$4 / 1M tokens输入$20 / 1M tokens输出1M上下文
适用场景图像理解, multimodal chat
流式输出工具调用JSON 模式视觉
平台整理由 NextModel 目录整理与维护
查看详情
Qwen目录

Qwen3.8-Omni-Flash新

Qwen 新一代原生全模态模型，支持 1M 长序列，可直接输入文本、图像、音频与视频，基于 Qwen3.8-Flash-Next 架构。模型面向真实生产力场景中的 Agent 能力：在具备编程、文本知识工作、GUI 操作等 Agentic 能力的同时，在以音视频为核心的Agentic应用例如视频剪辑、音乐视频创作、影视制作与解说、音视频到图文摘要、音视频对话等需要综合处理文本、图像、音频和视频的工作流上取得了显著的效果。

$0.12 / 1M tokens输入$0.4 / 1M tokens输出1M上下文
适用场景图像理解, multimodal chat
流式输出工具调用JSON 模式视觉
平台整理由 NextModel 目录整理与维护
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对比 GPT‑6 Luna

GPT‑6 Luna 对比 GPT‑6 SolGPT‑6 Luna 对比 Claude Opus 5.5GPT‑6 Luna 对比 Qwen3.8-Omni-FlashGPT‑6 Luna 对比 GPT-6.1 SolGPT‑6 Luna 对比 Claude Sonnet 5.5

参考

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常见问题

GPT‑6 Luna API 常见问题

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