VM0 पर GPT 5.6 Luna। तेज़, इकोनॉमी GPT-5.6 टियर
OpenAI की GPT-5.6 प्रीव्यू फ़ैमिली का इकोनॉमी टियर। तेज़, सस्ता और मल्टीमोडल — उच्च-मात्रा टूल-यूज़, बल्क काम और लेटेंसी-संवेदनशील उत्तरों के लिए बना।
400K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
GPT 5.6 Luna, OpenAI की GPT-5.6 प्रीव्यू पीढ़ी का इकोनॉमी टियर है — फ़ैमिली का तेज़, सस्ता सदस्य जो उच्च-मात्रा टूल-यूज़, बल्क क्लासिफ़िकेशन और एक्सट्रैक्शन, और लेटेंसी-संवेदनशील चैट के लिए बना है, जहाँ फ्रंटियर रीज़निंग गहराई से अधिक गति और लागत मायने रखती है।
वेंडर लिस्ट प्राइस $1 / $6 प्रति 1M टोकन है, कैश्ड इनपुट $0.10 / 1M पर — GPT-5.6 फ़ैमिली में सबसे कम। यह VM0 के इकोनॉमी क्रेडिट बैंड में बैठता है, जो इसे नियमित काम के विस्तृत आधार के लिए चुनने योग्य टियर बनाता है, जबकि GPT 5.6 Terra रोज़मर्रा एजेंट संभालता है और Sol केवल सबसे कठिन चरण लेता है। GPT-5.6 फ़िलहाल एक प्रीव्यू फ़ैमिली है; जब तक यह ग्रैजुएट नहीं हो जाती, GPT-5.5 ही डिफ़ॉल्ट OpenAI मॉडल बना रहता है।
GPT 5.6 Luna क्या है?
जुलाई 2026 प्रीव्यू (GPT-5.6 फ़ैमिली का इकोनॉमी टियर) · GPT-5.6 फ़ैमिली का इकोनॉमी टियर, Sol और Terra से नीचे। उच्च-मात्रा और लेटेंसी-संवेदनशील काम के लिए तेज़, कम-लागत वाला विकल्प।
GPT-5.6 जुलाई 2026 में तीन-टियर फ़ैमिली — Sol, Terra और Luna — के रूप में शिप हुआ। Luna इकोनॉमी टियर है: OpenAI इसे एजेंट के वर्कलोड के उच्च-मात्रा, लेटेंसी-संवेदनशील आधार के लिए स्थापित करता है, वह भूमिका जो पिछली पीढ़ी में GPT-5.4 Mini ने निभाई। यह फ़ैमिली की 400K-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो और reasoning_effort पैरामीटर बनाए रखता है, इसलिए यह मौजूदा Codex एजेंटों में बिना बदलाव के फिट हो जाता है।
Luna, गति और लागत के बदले टॉप-एंड रीज़निंग छोड़ देता है। $1 / $6 प्रति 1M टोकन पर यह Sol की कीमत का एक अंश है और VM0 पर सबसे सस्ता समर्थित GPT-5.6 टियर है। OpenAI की प्रीव्यू सामग्री में यह सीधे-सादे टूल-यूज़, क्लासिफ़िकेशन और एक्सट्रैक्शन पर अच्छा टिकता है, और केवल उन कठिन रीज़निंग और लंबे-लूप कामों पर सार्थक रूप से पीछे रहता है जो वैसे भी Terra या Sol के लायक हैं।
बाकी प्रीव्यू फ़ैमिली की तरह नंबर शुरुआती और दिशासूचक हैं। जो स्थिर है वह Luna की भूमिका है: यह वह टियर है जिसे आप पाइपलाइन के विस्तृत आधार पर चलाते हैं — कई सस्ते, तेज़ कॉल — जबकि वास्तव में कठिन चरणों के छोटे अंश को Terra और Sol में प्रमोट करते हैं। यही परतबंदी GPT-5.6 एजेंट को सक्षम और किफ़ायती दोनों बनाए रखती है।
GPT 5.6 Luna में क्या उल्लेखनीय है
मुख्य architecture और capability विशेषताएँ।
GPT 5.6 Luna, 400K-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो बनाए रखता है, जिसका बिल पूरी विंडो में मानक इनपुट प्राइसिंग पर होता है। यह reasoning_effort पैरामीटर, प्रॉम्प्ट कैशिंग (जहाँ कैश्ड इनपुट का बिल इनपुट दर का दसवाँ हिस्सा — $0.10 / 1M — प्लस कैश-राइट शुल्क ($1.25 / 1M) होता है), और Responses API सतह का समर्थन करता है जिसे codex CLI डिफ़ॉल्ट रूप से इस्तेमाल करता है। टूल-यूज़, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और कंप्यूटर-यूज़ बाकी GPT-5.6 फ़ैमिली से मेल खाते हैं। इनपुट टेक्स्ट, विज़न और कोड में मल्टीमोडल हैं; कोई नेटिव इमेज जनरेशन नहीं है।
एक नज़र में specs
GPT 5.6 Luna benchmarks
OpenAI की GPT-5.6 सामग्री से प्रीव्यू आँकड़े, सार्वजनिक GPT-5.4 Mini नंबरों के मुकाबले दिखाए गए जिनका Luna उत्तराधिकारी है। सभी प्रतिशतों को दिशासूचक मानें: फ़ैमिली प्रीव्यू में है और OpenAI ने फ्रंटियर मॉडलों में SWE-bench Verified संदूषण चिह्नित किया है।
GPT 5.6 Luna pricing
Provider सूची मूल्य, प्रति 1M tokens।
GPT 5.6 Luna व्यवहार में कैसा प्रदर्शन करता है
Production agent runs से देखा गया व्यवहार।
स्पीड
GPT-5.6 फ़ैमिली का सबसे तेज़ टियर — शुरुआती परीक्षण में मीडियम एफ़र्ट पर लगभग 130 tokens/sec। यही Luna को चुनने का कारण है: इंटरैक्टिव उत्तर और उच्च-थ्रूपुट पाइपलाइनें उत्तरदायी बनी रहती हैं।
टूल रूटिंग
सीधे-सादे और मध्यम-संरचित टूल कॉल पर विश्वसनीय। यह कंडीशनल चयन पर Terra से और लंबी रीज़निंग के बाद डिस्पैच किए गए टूल कॉल पर Sol से पिछड़ता है — उन चरणों को ऊँचे टियरों पर रखें।
बल्क क्लासिफ़िकेशन और एक्सट्रैक्शन
हज़ारों आइटमों में एक ही स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट चलाने के लिए सही टियर। मल्टीमोडल इनपुट का अर्थ है कि यह केवल टेक्स्ट नहीं, बल्कि स्क्रीनशॉट- और डॉक्युमेंट-आधारित एक्सट्रैक्शन भी संभालता है।
रीज़निंग गहराई
कठिन मल्टी-स्टेप रीज़निंग और लंबे एजेंटिक लूप्स पर Terra और Sol से हल्का। इसे गहराई नहीं, बल्कि विस्तार के लिए उपयोग करें: कई सस्ते तेज़ कॉल, कठिन चरणों को ऊपर की ओर प्रमोट करते हुए।
लागत प्रोफ़ाइल
$1 / $6 प्रति 1M और इकोनॉमी क्रेडिट बैंड Luna को सबसे सस्ता GPT-5.6 टियर बनाते हैं — वह मॉडल जिसे आप पाइपलाइन के विस्तृत आधार पर चलाते हैं जहाँ बिल फ्रंटियर रीज़निंग नहीं बल्कि मात्रा से चलता है।
GPT 5.6 Luna के लिए सर्वश्रेष्ठ agent tasks
उच्च-मात्रा क्लासिफ़िकेशन और टैगिंग
हज़ारों टिकट, ईमेल या डॉक्युमेंट में लेबल करने, रूट करने या फ़ील्ड निकालने के लिए Luna चलाएँ। $1 / $6 पर प्रति-आइटम लागत कम रहती है, और मल्टीमोडल इनपुट स्क्रीनशॉट- और PDF-आधारित कामों को कवर करता है।
लेटेंसी-संवेदनशील चैट उत्तर
ऐसे यूज़र-सामने वाले असिस्टेंट के लिए जहाँ प्रतिक्रिया समय सीधे महसूस होता है, Luna का ~130 tokens/sec उत्तरों को तेज़ रखता है जबकि टूल कॉल और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट भी संभालता है।
Terra और Sol के अधीन आधार परत
एक परतबद्ध एजेंट में, Luna कई सस्ते, तेज़ चरण संभालता है — फ़ेचिंग, फ़ॉर्मेटिंग, सरल टूल कॉल — जबकि Terra रोज़मर्रा का लॉजिक चलाता है और Sol सबसे कठिन प्लानिंग लेता है। यह परतबंदी पूरी पाइपलाइन को किफ़ायती रखती है।
ड्राफ़्ट-फिर-रिफ़ाइन लूप्स
Luna को तेज़ पहले ड्राफ़्ट बनाने दें — आउटलाइन, उम्मीदवार कोड, सारांश — और केवल उन्हीं को Terra या Sol में प्रमोट करें जिन्हें निखार की ज़रूरत हो। आप फ्रंटियर दर मात्रा के एक अंश पर ही चुकाते हैं।
GPT 5.6 Luna को कब छोड़ें
Luna को सबसे कठिन मल्टी-फ़ाइल रीफ़ैक्टर, लंबे ऑर्केस्ट्रेशन लूप्स और ग्रैजुएट-स्तरीय रीज़निंग पर छोड़ दें, जहाँ Terra और खासकर Sol काफ़ी बेहतर करते हैं। जब पहले-प्रयास वाली पैच गुणवत्ता या गहन रीज़निंग ही मुद्दा हो, तो इकोनॉमी टियर एक झूठी किफ़ायत है।
GPT 5.6 Luna बनाम अन्य models
GPT 5.6 Luna बनाम GPT 5.6 Terra
Terra संतुलित रोज़मर्रा डिफ़ॉल्ट है; Luna उसके नीचे इकोनॉमी टियर है। Luna तेज़ है और Terra की लिस्ट प्राइस का लगभग एक-तिहाई, लेकिन रीज़निंग गहराई और कठिन टूल-रूटिंग छोड़ देता है। मात्रा और लेटेंसी के लिए Luna चलाएँ; जिस क्षण किसी काम को वास्तविक रीज़निंग की ज़रूरत हो, Terra पर बढ़ें।
GPT 5.6 Luna बनाम GPT-5.4 Mini
Luna, इकोनॉमी स्लॉट में GPT-5.4 Mini का GPT-5.6 उत्तराधिकारी है, नई पीढ़ी के टूल-यूज़ व्यवहार और मल्टीमोडल इनपुट के साथ। इसकी लिस्ट प्राइस थोड़ी ऊँची है ($1 / $6 बनाम $0.75 / $4.50) लेकिन यह GPT-5.6 सुधार सस्ते, तेज़ टियर तक लाता है।
GPT 5.6 Luna बनाम Claude Sonnet 4.6
अलग फ़ैमिलियाँ, ओवरलैपिंग इकोनॉमी-से-संतुलित भूमिका। Sonnet 4.6, 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो और Anthropic का इकोसिस्टम लाता है; Luna, Codex फ्रेमवर्क, तेज़ जनरेशन और कम कीमत लाता है। फ्रेमवर्क, कॉन्टेक्स्ट लंबाई और आप रीज़निंग गहराई की तुलना में गति को कितना महत्व देते हैं, के आधार पर चुनें।
निष्कर्ष: क्या आपको GPT 5.6 Luna इस्तेमाल करना चाहिए?
GPT 5.6 Luna, GPT-5.6 फ़ैमिली का तेज़, सस्ता आधार है: इसे उच्च-मात्रा और लेटेंसी-संवेदनशील काम के लिए चलाएँ, और वास्तव में कठिन चरणों को Terra और Sol में प्रमोट करें।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
GPT 5.6 Luna की कॉन्टेक्स्ट विंडो क्या है?
400,000 टोकन, प्रति उत्तर 128K तक टोकन आउटपुट के साथ। पूरी विंडो मानक दरों पर बिल होती है।
मुझे Terra के बजाय Luna कब उपयोग करना चाहिए?
जब रीज़निंग गहराई से अधिक गति और लागत मायने रखती हो: उच्च-मात्रा क्लासिफ़िकेशन और एक्सट्रैक्शन, लेटेंसी-संवेदनशील चैट, और परतबद्ध एजेंट की सस्ती आधार परत। जिस क्षण किसी काम को वास्तविक मल्टी-स्टेप रीज़निंग या कठिन टूल-रूटिंग की ज़रूरत हो, Terra पर बढ़ें।
क्या GPT-5.6 VM0 पर आम तौर पर उपलब्ध है?
यह प्रीव्यू में है। तीनों टियर चुनने योग्य हैं, लेकिन जब तक GPT-5.6 फ़ैमिली ग्रैजुएट नहीं हो जाती, GPT-5.5 डिफ़ॉल्ट OpenAI मॉडल बना रहता है, और प्रीव्यू बेंचमार्क नंबर शुरुआती हैं।
क्या GPT 5.6 Luna प्रॉम्प्ट कैशिंग का समर्थन करता है?
हाँ। कैश्ड इनपुट $0.10 प्रति 1M टोकन पर बिल होता है, जिसमें $1.25 प्रति 1M का कैश-राइट शुल्क होता है — फ़ैमिली में सबसे सस्ती कैशिंग। किसी भी स्थिर प्रिफ़िक्स वाले एजेंट पर इसे सक्षम करना उपयोगी है।
GPT 5.6 Luna, VM0 पर कौन-सा फ्रेमवर्क इस्तेमाल करता है?
Codex। VM0, GPT-5.6 को Codex फ्रेमवर्क की Responses API सतह के ज़रिए रूट करता है। Claude Code-फ्रेमवर्क एजेंट VM0 पर GPT-5 मॉडलों के साथ संगत नहीं हैं।
विकल्प
VM0 पर GPT 5.6 Luna का उपयोग
VM0 पर GPT 5.6 Luna तक पहुँचने के दो तरीके
VM0, GPT 5.6 Luna को VM0 credits में बिल किए जाने वाले एक Built-in model के रूप में, और OpenAI API key के साथ bring-your-own के ज़रिए समर्थन करता है। Built-in रास्ता VM0 Managed routing और नीचे समझाए गए credit multiplier का उपयोग करता है; bring-your-own रास्ता आपको सीधे upstream vendor के साथ बिल करता है और VM0 credit conversion को पूरी तरह छोड़ देता है।
VM0 की सिफ़ारिश
VM0, GPT 5.6 Luna को एक core agent model के बजाय एक cost-saving विकल्प के रूप में रखता है। इसका उपयोग गैर-core काम पर unit cost को optimise करने के लिए करें, जैसे bulk classification, pre-filters, latency-critical छोटे जवाब, या pinned legacy agents, जबकि जो steps run तय करते हैं उन पर Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, या Claude Sonnet 4.6 को बनाए रखें।
Credits और ×0.4 multiplier
VM0 पर हर Built-in model की कीमत Claude Sonnet 4.6 के एक गुणक के रूप में तय की जाती है, जो ×1 credit baseline पर है। GPT 5.6 Luna, ×0.4 credits पर बिल करता है। Multiplier ही वह है जो आपके VM0 invoice पर दिखता है; ऊपर pricing table में vendor सूची मूल्य वह है जो VM0 द्वारा इसे credits में बदलने से पहले upstream provider वसूलता है।
GPT 5.6 Luna, ×0.4 पर बिल करता है, जिसका मतलब है कि यहाँ एक step की लागत Sonnet 4.6 (×1 baseline) पर समकक्ष step के केवल 0.4× credits है। यह इसे credit baseline से काफ़ी नीचे रखता है और इसे उच्च-मात्रा वाले background काम के लिए स्वाभाविक विकल्प बनाता है जहाँ peak reasoning गुणवत्ता से ज़्यादा cost-per-step मायने रखता है।
July 2026 (preview) से VM0 पर उपलब्ध।