GPT 5.6 Luna
9230°
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OpenAI | contexto de 1,050,000 tokens | $0.20/M entrada, $1.20/M salida. GPT-5.6 Luna es un modelo rápido y rentable de la serie GPT-5.6 de OpenAI. Está diseñado para tareas de alto volumen y sensibles a la latencia como chat, clasificación y flujos de trabajo agenticos ligeros, proporcionando razonamiento capaz para su nivel de precio.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
GPT-5.6 Luna es la opción rápida y económica de OpenAI dentro de la serie GPT-5.6, diseñada para trabajos de alto volumen donde la latencia y el precio importan más que la máxima capacidad. Cuenta con una ventana de contexto de 1,050,000 tokens y soporte de visión, algo inusualmente generoso para un modelo de nivel económico. Si estás ejecutando pipelines de clasificación, productos de chat o agentes ligeros a escala, Luna es el punto de partida obvio antes de optar por algo más pesado.
Conocido por
- Costo de entrada muy bajo: $0.20 por millón de tokens
- Más de un millón de tokens de contexto para un modelo de nivel económico
- Soporte de visión junto con texto, raro en este rango de precio
- Optimizado para cargas de trabajo sensibles a la latencia y de alto rendimiento
- Razonamiento capaz para tareas de clasificación y agentes ligeros
Cuidado con
- Pesos cerrados, solo API: no hay despliegue local ni uso offline.
- El costo de salida es seis veces el precio de entrada, por lo que tareas verbosas suman más rápido de lo que parece.
- No es el modelo más capaz de OpenAI; razonamientos pesados o agentes complejos de múltiples pasos pueden necesitar un hermano mayor.
Prompts para probar
Clasificar tickets de soporte rápidamente
Aquí hay diez mensajes de soporte al cliente. Para cada uno, asigna una sola categoría de esta lista: Facturación, Técnico, Acceso a Cuenta, Solicitud de Función, Otro. Devuelve un arreglo JSON con el número del mensaje y la categoría solamente. Mensajes: 1) 'Me cobraron dos veces este mes.' 2) 'La app se cierra al iniciar sesión.' 3) '¿Pueden agregar modo oscuro?' 4) 'Olvidé mi contraseña.' 5) '¿Dónde está mi factura?' 6) 'La exportación a CSV está rota.' 7) 'Quiero cancelar.' 8) 'La autenticación de dos factores no envía códigos.' 9) '¿Puedo usar esto en móvil?' 10) 'Mi cuenta fue suspendida.'
Describir y extraer de imagen
Adjunta una captura de pantalla de cualquier página web o documento. Enumera cada elemento o sección de la interfaz que puedas ver, luego extrae todo texto que parezca un precio, fecha o nombre propio. Devuelve dos secciones etiquetadas: Elementos y Datos Extraídos.
Planificación ligera de agente
Estás ayudando a automatizar un flujo de trabajo pequeño de contenido. El objetivo es publicar una entrada de blog. Enumera los pasos discretos que un agente debería tomar, la herramienta o llamada API que requiere cada paso, cuál es la entrada y salida de cada paso, y cualquier paso que podría fallar y por qué. Mantén el plan en menos de diez pasos.
Comparar con
- gpt-oss-20bModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.02/M entrada, $0.09/M salida
- GPT-6 LunaModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $0.10/M entrada, $0.50/M salida
- GPT-5.6 SolModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $4.00/M entrada, $20.00/M salida
- GPT-6.1 SolModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $2.00/M entrada, $10.00/M salida
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Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar GPT-5.6 Luna localmente?
- No. Luna es un modelo con pesos cerrados y solo disponible vía API de OpenAI; no hay descarga ni puede ejecutarse offline.
- ¿Cuánto cuesta GPT-5.6 Luna y cuán larga es su ventana de contexto?
- La entrada cuesta $0.20 por millón de tokens y la salida $1.20 por millón de tokens, con una ventana de contexto de 1,050,000 tokens.
- ¿En qué se diferencia Luna de otros modelos GPT-5.6?
- Luna está posicionada como el nivel rápido y económico de la serie GPT-5.6, optimizada para latencia y volumen más que para máxima profundidad de razonamiento; OpenAI no ha publicado una comparación detallada de capacidades entre los miembros de la serie.
Veredicto del capitánUna opción sensata para quien construye chat o clasificación a gran volumen y no necesita el razonamiento más pesado de OpenAI ni quiere pagarlo.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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Updated Oct 22, 2026
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Tendencia de popularidad de GPT 5.6 Luna
Puntuación de calor desde 9 Jul 2026
Puntuación de popularidad
9,230°
Esta semana
▲
7.9%
9,219° entonces, 9,230° ahora
Este mes
▲
45.3%
9,178° entonces, 9,230° ahora
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,901°
Tokens de OpenRouter
21,655,781,351,200 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 2,165,578 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+329°
Tasa de adopción
Unos 24,506 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 9,230°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.2,165,578 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,901°8,901°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 24,506 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+329°9,230°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.9,230°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
GPT 5.6 Luna es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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