GPT 6 Luna
9265°
Modell ausführen
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OpenAI | 1.050.000 Token Kontext | $0,10/M Eingabe, $0,50/M Ausgabe. GPT-6 Luna ist das schnelle, kosteneffiziente Modell in OpenAI's GPT-6-Serie, positioniert unter GPT-6 Sol. Es eignet sich für volumenstarke und latenzsensible Workloads wie Chat, Klassifikation und leichte agentische Aufgaben und kann bei höherem Reasoning-Aufwand komplexe Software-Engineering- und Computer-Nutzungsaufgaben übernehmen, die zuvor ein Sol-Modell erforderten. Es teilt die Verbesserungen der GPT-6-Familie in faktischer Zuverlässigkeit und klarer, prägnanter Kommunikationsweise.
Anleitungen zu diesem Modell
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Captain's Notizen
Notizen vom 2026-10-13
GPT-6 Luna ist OpenAIs schnelle, kosteneffiziente Stufe in der GPT-6-Familie, unterhalb von GPT-6 Sol angesiedelt und für volumenstarke, latenzsensitive Aufgaben gebaut. Sein Kontextfenster umfasst etwas mehr als eine Million Tokens, und bei höherem Reasoning-Aufwand kann es komplexe Software-Engineering- und Computeranwendungsaufgaben bewältigen, die früher an Sol weitergeleitet wurden. Wenn Sie Geschwindigkeit und niedrige Token-Kosten wollen, ohne auf die Verbesserungen der GPT-6-Generation in faktischer Zuverlässigkeit zu verzichten, ist Luna der praktische Alltagsfahrer.
Bekannt für
- Niedrige Latenz, geeignet für Chat, Klassifikation und leichte agentische Pipelines
- Kontextfenster von über einer Million Tokens
- Skaliert bei höherem Reasoning-Aufwand zu komplexem Coding und Computeranwendungen
- Klarere, prägnantere Ausgabe als frühere GPT-Generationen
- Vision-Fähigkeit neben Text enthalten
Achte auf
- Geschlossene Gewichte, nur API: keine lokale Bereitstellung oder Selbsthosting.
- Für die anspruchsvollsten Reasoning-Aufgaben bleibt GPT-6 Sol die stärkere Wahl in dieser Familie.
- Ausgabe-Tokens kosten das Fünffache der Eingabe; achten Sie auf dieses Verhältnis bei ausführlichen Aufgaben.
Prompts zum Ausprobieren
Million-Token-Dokument-Triage
Ich füge unten einen großen Codebestand ein. Identifizieren Sie jede Funktion, die auf die Datenbankebene zugreift, fassen Sie zusammen, was jede tut, und markieren Sie alle, die ein SQL-Injection-Risiko darstellen könnten. Listen Sie sie als Tabelle mit den Spalten: Funktionsname, Datei, Zusammenfassung, Risiko.
Agentische Aufgabenplanung
Sie helfen bei der Automatisierung eines Kunden-Support-Workflows. Ein Nutzer sendet per E-Mail eine Rückerstattungsanfrage. Erstellen Sie einen schrittweisen Agentenplan: Welche Daten abzurufen sind, welche Prüfungen durchzuführen sind, welche Aktionen zu ergreifen sind und wann an einen Menschen eskaliert wird. Seien Sie spezifisch bei Entscheidungs- und Fehlerpunkten.
Vision-basierte UI-Prüfung
Fügen Sie einen Screenshot einer Webseite an, die Sie überprüfen möchten. Listen Sie jedes Barrierefreiheitsproblem auf, das Sie erkennen: fehlender Alt-Text, geringer Kontrast, nicht beschriftete Formularfelder, Tastaturfallen-Risiken. Für jedes Problem geben Sie das Element, das Problem und eine Ein-Zeilen-Lösung an.
Vergleichen mit
- gpt-oss-20bModell mit offenen Gewichten131,072 Token Kontext · $0.02/M Eingabe, $0.09/M Ausgabe
- gpt oss 120b UltraModell mit offenen Gewichten131,072 Token Kontext · $0.20/M Eingabe, $0.95/M Ausgabe
- GPT-5.6 LunaNur API-Modell1,050,000 Token Kontext · $0.20/M Eingabe, $1.20/M Ausgabe
- GPT-5.6 SolNur API-Modell1,050,000 Token Kontext · $4.00/M Eingabe, $20.00/M Ausgabe
Mehr Textmodelle von openai
Häufig gestellte Fragen
- Kann ich GPT-6 Luna lokal ausführen?
- Nein. OpenAI hat keine Gewichte für GPT-6-Modelle veröffentlicht; Luna ist nur über API verfügbar.
- Was kostet GPT-6 Luna und wie lang ist sein Kontext?
- Die Preise betragen 0,10 $ pro Million Eingabe-Tokens und 0,50 $ pro Million Ausgabe-Tokens, mit einem Kontextfenster von 1.050.000 Tokens.
- Worin unterscheidet sich GPT-6 Luna von GPT-6 Sol?
- Luna ist die schnellere, günstigere Stufe, optimiert für volumenstarke und latenzsensitive Aufgaben; Sol steht darüber für schwerere Reasoning-Aufgaben, obwohl Luna bei höherem Reasoning-Aufwand einige Lücken schließen kann.
Captain's UrteilEine sinnvolle Standardwahl für produktive Workloads, bei denen Kosten und Geschwindigkeit zählen und Sol-Leistung meist überdimensioniert ist.
Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.
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Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #8 Hottest Text / LLM model · #8 Hottest Text / LLM text model
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Beliebtheitstrend von GPT 6 Luna
Heat-Score seit 22 Sep 2026
Heat-Score
9,265°
Diese Woche
▲
46.2%
9,214° damals, 9,265° jetzt
Diesen Monat
n/a
Noch nicht veröffentlicht/erfasst
Vergangenes Jahr
n/a
Noch nicht veröffentlicht/erfasst
7,000°
Grundwert
Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.
+1,891°
OpenRouter Tokens
20,031,855,808,199 Tokens hat dieses Modell in den letzten 30 Tagen über OpenRouter verarbeitet, Eingaben und Antworten zusammen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download im Download-Zeitraum, insgesamt 2,003,185; die Tokens des letzten Tages fließen in die Adoptionsrate ein. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+374°
Verbreitungsrate
Etwa 96,945 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Abfragen der Quellen, nie geschätzt aus einem Durchschnitt über die gesamte Lebenszeit. Die Geschwindigkeit zählt ein Viertel des Download-Werts, sodass ein frischer Anstieg sichtbar wird, ohne dass ein eintägiger Spitzenwert jahrelange Nutzung übertrumpft.
Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen
Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 9,265°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.
- 1Starte beim Grundwert.Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.7,000°laufende Summe
- 2Füge die Downloads hinzu.2,003,185 Download-Äquivalente insgesamt, von OpenRouter Tokens. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.+1,891°8,891°laufende Summe
- 3Füge die Verbreitungsrate hinzu.Momentan etwa 96,945 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.+374°9,265°laufende Summe
- =Der Heat-Score.Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.9,265°
Glossar: die hier verwendeten Begriffe
- Heat-Score
- Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
- Grundwert
- Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
- Download-Äquivalente
- Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
- Logarithmische Skala
- Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
- Likes
- Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
- Verbreitungsrate
- Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
- Gemessen und geschätzt
- Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
- Seeder
- Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
- AI Horde
- Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
- Generierungsseiten
- Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
- OpenRouter Tokens
- Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Vollständiges Modell (Checkpoint)
- Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
- LoRA und Embedding
- Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
- Familie und Gewichte
- Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
- Alter
- Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
- Familien-Boost
- Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
- Stand-in-Wert
- Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
- Neu! (Schonfrist)
- Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
- Trend
- Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
- Typisches Modell
- Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.
Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.
GPT 6 Luna ist ein Textmodell für die Familie Text / LLM und wird auf ModelTrends.ai gelistet, einem reinen Lesekatalog für Open-Source-KI-Modelle für Bild, Video und Text. Vergleiche es mit anderen Text / LLM-Modellen und prüfe den Hitzewert, um den Trend zu sehen.
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