Kan jag köra GPT-5.6 Luna Pro lokalt?

Nej. Vikterna är inte publicerade; du når den endast via OpenAIs API.

Vad kostar den och hur långt är kontextfönstret?

Priset är $0,20 per miljon inmatningstoken och $1,20 per miljon utdata-token, med ett kontextfönster på 1 050 000 token. Eftersom pro-resonemangsläget genererar många extra interna token per förfrågan är den verkliga kostnaden för en komplex uppgift vanligtvis flera gånger högre än dessa grundpriser antyder.

När bör jag använda Luna Pro istället för GPT-5.6 Luna?

OpenAI rekommenderar Luna Pro endast för svåra, höginsatsproblem där extra noggrannhet motiverar kostnad och fördröjning; för vardaglig kodning, agentpipelines eller chatt är standard GPT-5.6 Luna det bättre valet.

▲

6.5%

den här veckan

GPT 5.6 Luna Pro

8247°

#llm #openai #vision #resonemang #forskning #lång kontext

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

OpenAI | 1 050 000 tokens kontext | $0.20/M indata, $1.20/M utdata. GPT-5.6 Luna Pro är samma underliggande modell som GPT-5.6 Luna, serverad med reasoning.mode satt till pro för högre kvalitet på svar vid komplexa uppgifter. Kostnadsnotering: pro-läget använder betydligt fler resonemangstokens per förfrågan, så en typisk förfrågan kostar flera gånger mer än samma förfrågan på GPT-5.6 Luna och tar mycket längre tid att slutföra. Den är avsedd för svåra, höginsatsproblem där extra noggrannhet motiverar kostnaden. För vardaglig kodning, agent- och chattuppgifter, använd istället GPT-5.6 Luna. Läs mer i OpenAIs dokumentation: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

Guider för denna modell

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Hur du väljer en AI-modell i oktober 2026: nyheter om stängd källkod och öppna vikter värda att ladda ner

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

GPT-5.6 Luna Pro är OpenAIs GPT-5.6 Luna med resonemangsläget satt till pro, vilket innebär att den använder betydligt mer beräkningskraft per förfrågan i utbyte mot högre noggrannhet på svåra problem. Kontextfönstret är över en miljon token och den stödjer syn. Den riktar sig mot uppgifter med höga insatser där ett felaktigt svar är dyrt, inte vardagliga arbetsbelastningar.

Känd för

Pro-resonemangsläget byter hastighet och kostnad mot högre noggrannhet på komplexa uppgifter.
Över en miljon token i kontext för mycket långa dokument eller konversationer.
Synförmåga tillsammans med textresonemang.
Samma underliggande modell som GPT-5.6 Luna, så kvalitetsnivån är densamma.

Se upp för

Pro-läget förbrukar betydligt fler resonemangstoken per förfrågan; ett typiskt anrop kostar flera gånger mer än GPT-5.6 Luna.
Svar tar märkbart längre tid att generera än standardvarianten Luna.
Vikterna är inte tillgängliga; du kör den endast via OpenAIs API.

Bäst för

Promptar att prova

Granska ett tekniskt argument

En kollega hävdar att sharding av en PostgreSQL-databas över tre noder kommer att minska frågelatensen med ungefär en tredjedel för alla frågetyper. Gå igenom de fall där detta stämmer, de där det inte gör det, och identifiera den mest sannolika bristen i deras resonemang.

Analysera ett långt dokument

Jag klistrar in ett långt kontrakt nedan. Identifiera varje klausul som skapar en skyldighet för licenstagaren, markera eventuella konflikter och sammanfatta de tre mest riskfyllda bestämmelserna på enkelt språk. [klistra in kontraktstext här]

Krävande flerstegsplanering

Ett litet ingenjörsteam behöver migrera en live-monolit till mikrotjänster över sex månader utan driftstopp, med ett strikt stopp för nya funktioner de första två månaderna. Ta fram en fasindelad plan, peka ut de tre mest sannolika felpunkterna och föreslå konkreta åtgärder för var och en.

Jämför med

gpt oss 120b Turbo
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.15/M indata, $0.60/M utdata
GPT-6 Luna
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $0.10/M indata, $0.50/M utdata
GPT-5.6 Sol
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $4.00/M indata, $20.00/M utdata
GPT-6.1 Sol
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $2.00/M indata, $10.00/M utdata

Fler textmodeller från openai

Vanliga frågor

Kan jag köra GPT-5.6 Luna Pro lokalt?: Nej. Vikterna är inte publicerade; du når den endast via OpenAIs API.
Vad kostar den och hur långt är kontextfönstret?: Priset är $0,20 per miljon inmatningstoken och $1,20 per miljon utdata-token, med ett kontextfönster på 1 050 000 token. Eftersom pro-resonemangsläget genererar många extra interna token per förfrågan är den verkliga kostnaden för en komplex uppgift vanligtvis flera gånger högre än dessa grundpriser antyder.
När bör jag använda Luna Pro istället för GPT-5.6 Luna?: OpenAI rekommenderar Luna Pro endast för svåra, höginsatsproblem där extra noggrannhet motiverar kostnad och fördröjning; för vardaglig kodning, agentpipelines eller chatt är standard GPT-5.6 Luna det bättre valet.

Kaptens omdöme
Välj Luna Pro när ett fel verkligen är dyrt; för allt annat sparar standard Luna både pengar och tid.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #66 Hottest Text / LLM model · #66 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Popularitetstrend för GPT 5.6 Luna Pro

Värmenpoäng sedan 9 Jul 2026

Värmescore

8,247°

Den här veckan

▲

6.5%

8,238° då, 8,247° nu

Den här månaden

▲

36.5%

8,203° då, 8,247° nu

Senaste året

n/a

Inte släppt/spårad än

7,000°

Golvet

Skalan går från 0° till 9 999°. Allt under 7,000° är reserverat för modeller som ingen källa rapporterat om än, som får ett tillfälligt nummer där så listorna förblir kompletta. 7,000° är där mätta data börjar: en modell med riktiga data men nästan inga nedladdningar ligger på golvet, och mätningarna fyller graderna ovanför. Golvet säger inget om modellen; det gör bara graderna ovanför, och det är de som skiljer en modell från en annan.

+1,247°

OpenRouter-token

143,550,259,765 token som denna modell bearbetat via OpenRouter de senaste 30 dagarna, både prompts och svar. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning i nedladdningsterm, totalt 14,355; token från senaste dagen räknas in i användningstakten. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Visa detaljerad uppdelning

Varje siffra på den här sidan kan kontrolleras. Den här modellens heat-poäng är 8,247°, och här byggs den upp en ingrediens i taget, med löpande total efter varje: golvet, graderna varje källa lägger till, bonusen för modelltypen och vad vikternas ålder drar bort. Färgerna är banden i diagrammet ovan. Ordlistan i slutet förklarar varje term.

1
Börja vid golvet.
Varför 7,000° och inte noll: skalan går från 0° till 9 999°, och delen under 7,000° är reserverad för modeller som ingen källa rapporterat om än, som får ett tillfälligt nummer där så listorna förblir kompletta och aldrig rankas högre än en modell med data. 7,000° är där mätta data börjar. En modell med riktiga data men nästan inga nedladdningar ligger här; allt som följer är mätning, och utrymmet ovanför golvet rymmer tio tiofaldiga steg i nedladdningar på 300° vardera. Golvet är detsamma för varje modell, så det avgör inget; det gör graderna ovanför.
7,000°
löpande total
2
Lägg till nedladdningarna.
14,355 nedladdnings-ekvivalenter totalt, från OpenRouter-token. Tio gånger nedladdningarna ger samma 300°, så storlek spelar roll men tar aldrig över poängen.
+1,247°
8,247°
löpande total
=
Heat-poängen.
Var den här modellen står på varje lista på den här sidan. Ingenting annat ändrar den.
8,247°

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Hur den här modellens popularitet har rört sig jämfört med resten av katalogen: dess tillväxt i nedladdningar, gillningar och användning under varje period, mätt mot en typisk modells tillväxt under samma period, med dess heat-poäng vid den tiden. Över den typiska tillväxten ses som en uppgång, under som en nedgång. Det förflutna rekonstrueras från dagens totalsummor, modellens första dag och dess uppmätta nedladdningshastighet där två mätningar finns; en modell som inte fanns i början av en period visar n/a.

Liknande modeller

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

GPT 5.6 Luna Pro är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm openai vision resonemang forskning lång kontext

Bläddra efter modellfamilj