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EvoLink.AIEvoLink.AI

GPT-6 Luna API

Accede a GPT-6 Luna de OpenAI —también buscado como GPT 6 Luna / gpt-6-luna— a través de la API de chat unificada de EvoLink. Prueba el enrutado de baja latencia, la salida estructurada, el uso de herramientas antes de integrar.

OpenAIGeneración de textoDisponible
desde $0.092 / 1M tokens de entrada$0.100 precio oficial-9%
Documentación API
Chat CompletionsResponses APIEsfuerzo de razonamientoCaché de promptsSalidas estructuradas
Ruta de producciónLive
Contexto
1.05M de contexto · 128K de salida máx.
Ideal para
Clasificación, extracción, enrutado y subagentes a gran volumen
Entrada
Texto + imágenes
Salida
Texto · JSON (salida estructurada) · llamadas a herramientas
ModelosPreciosReadmeAPI

Elegir GPT-6 Luna

Un único ID de modelo exacto en la integración compatible con OpenAI. Las tarifas de contexto corto y largo de los cuatro roles de token aparecen en la tarjeta.

GPT-6 Luna

El modelo GPT-6 más eficiente de OpenAI para tareas específicas de gran volumen.

Seleccionado
ID del modelo
gpt-6-luna
Ideal para

Clasificación, extracción, enrutamiento y llamadas a subagentes de gran volumen, donde la latencia y el coste son lo que más importa

< 272K
Entrada
$0.092 / 1M-9%
6.2 cr / 1M$0.100precio oficial
Lectura de caché
$0.0089 / 1M-12%
0.6 cr / 1M$0.010precio oficial
Escritura de caché
$0.114 / 1M-9%
7.7 cr / 1M$0.125precio oficial
Salida
$0.450 / 1M-10%
30.6 cr / 1M$0.500precio oficial
≥ 272K
Entrada
$0.183 / 1M-9%
12.4 cr / 1M$0.200precio oficial
Lectura de caché
$0.018 / 1M-12%
1.2 cr / 1M$0.020precio oficial
Escritura de caché
$0.227 / 1M-9%
15.4 cr / 1M$0.250precio oficial
Salida
$0.675 / 1M-10%
45.9 cr / 1M$0.750precio oficial

Todas las tarifas son por 1M de tokens, en USD y créditos, y reflejan los precios actuales de tu cuenta. A partir de 272K tokens de prompt se aplica el nivel de contexto largo: ×2 para la entrada y los roles de caché, ×1.5 para la salida.

Precios de GPT-6 Luna

Estima el coste de una solicitud de GPT-6 Luna antes de integrar. La calculadora usa las tarifas actuales de tu cuenta; los precios oficiales sirven de referencia.

Calculadora de solicitud

Introduce la combinación de tokens de una solicitud y el número de llamadas a herramientas exitosas.

Coste estimado por solicitud

GPT-6 Luna
Tarifa de contexto corto
USD$0.0003
Créditos0.0156

Estimación oficial $0.0003 · ahorras $0.0001 (9%)

Tokens de entrada0.0062 cr
Tokens de lectura de caché0.0002 cr
Tokens de escritura de caché0 cr
Tokens de salida0.0092 cr

Cargo mínimo: 0.01 créditos por solicitud. A partir de 272K tokens de prompt, la entrada y los roles de caché se facturan ×2 y la salida ×1.5. Las llamadas a herramientas no se multiplican.

Guía de presupuesto

Solicitudes aproximadas con la combinación actual de tokens.
Añadir créditos
$10
Unas 41666 solicitudes

Para pruebas rápidas

$50
Unas 217948 solicitudes

Para el desarrollo habitual

$100
Unas 435897 solicitudes

Para la evaluación en producción

Tarifas de herramientas del servidor

Solo las llamadas exitosas del lado del servidor se facturan por llamada; los intentos fallidos no tienen tarifa de herramienta, pero los tokens sí se cobran.
  • Búsqueda web$0.010/ llamada0.68 cr / llamada

API de GPT-6 Luna

El modelo GPT-6 más eficiente de OpenAI para tareas específicas de gran volumen — clasificación, extracción, enrutamiento y subagentes — disponible con una sola clave API de EvoLink mediante Chat Completions y Responses.

GPT-6 Luna se sirve en EvoLink con el ID de modelo gpt-6-luna mediante Chat Completions · Responses, con la misma clave API y saldo que usas para cualquier otro modelo. Ofrece una ventana de contexto de 1.05M y hasta 128K tokens de salida, además de el enrutado de baja latencia, la salida estructurada, el uso de herramientas.

GPT-6 Luna

Especificaciones y capacidades de GPT-6 Luna

Las cifras proceden de la configuración de ruta de EvoLink; las capacidades son las que la API expone hoy.

Ventana de contexto
1.05M tokens
Salida máx.
128K tokens
Entrada
Texto + imágenes
Salida
Texto · JSON (salida estructurada) · llamadas a herramientas
Razonamiento
Esfuerzo de razonamiento configurable
Uso de herramientas
Llamadas a funciones con secuencias de herramientas de varios pasos
Caché de prompts
Tarifas de escritura + lectura de caché
Nivel de contexto largo
×2 entrada / ×1.5 salida a partir de 272K tokens de prompt
Protocolos
Chat Completions · Responses
ID del modelo
gpt-6-luna

Para qué es mejor GPT-6 Luna

Un único ID de modelo exacto para llamadas específicas y repetibles a gran escala; deja las tareas abiertas de programación y de agentes a GPT-6 Sol o GPT-6 Astra. OpenAI reporta que con esfuerzo alto iguala la factualidad de GPT-5.6 Sol a aproximadamente una centésima del coste por tarea, con una tasa de engaño del 2,8 % frente al 9,5 % de GPT-5.6 Luna (cifras del proveedor).

Clasificar y enrutar a gran escala

Etiquetar tickets, intenciones y documentos con prompts cortos; reasoning_effort none mantiene bajos la latencia y los tokens de salida.

Extraer datos estructurados

Convertir correos, formularios y registros en JSON con salidas estructuradas, y validar el esquema antes de escribir en tus sistemas.

Ejecutar subagentes bajo un modelo mayor

Delegar a Luna subtareas específicas de GPT-6 Sol o GPT-6 Astra, y mantener la planificación y la orquestación en el modelo más potente.

Reutilizar prompts largos con caché

Mantener las instrucciones estables y los ejemplos al inicio del prompt para que las llamadas repetidas se facturen como lecturas de caché en lugar de entrada a precio completo.

Dos formas de usar GPT-6 Luna: API de EvoLink o Agente

Usa la API de EvoLink para backends de producto y trabajos por lotes, o llama a GPT-6 Luna desde Codex, Claude o Gemini para flujos de código y análisis. Ambas vías comparten la misma clave API de EvoLink, saldo, ID de modelo e historial de solicitudes.

Opción 1

Integrar con la API de EvoLink

Ideal para: backends de producto, trabajos por lotes, pipelines automatizados

Envía a EvoLink solicitudes Chat Completions compatibles con OpenAI (o Anthropic Messages) y controla el ID de modelo, el prompt de sistema, el presupuesto de salida, las herramientas y la salida estructurada.

  1. 1Crea una clave API de EvoLink en la consola
  2. 2Apunta tu SDK de OpenAI o Anthropic a la URL base de EvoLink y selecciona el ID de modelo mostrado arriba
  3. 3Envía una solicitud representativa y lee el campo usage para tokens de entrada, en caché y de salida
  4. 4Define max_tokens y reintentos por tarea; conserva los ID y resultados de llamadas a herramientas entre turnos
Crear clave API de EvoLink
Opción 2

Llamarlo con un Agente

Ideal para: tareas de código, revisión y análisis en Codex, Claude y Gemini

Dale al Agente la tarea, las entradas a incluir y los criterios de aceptación. Él arma la solicitud, llama a GPT-6 Luna a través de EvoLink y devuelve la respuesta con el uso de tokens.

  1. 1Define EVOLINK_API_KEY en tu entorno local; nunca en código ni en un prompt
  2. 2Describe la tarea, las entradas a incluir y el formato de salida esperado
  3. 3Pide al Agente que llame a GPT-6 Luna a través de EvoLink y muestre la solicitud antes de enviarla
  4. 4Deja que el Agente informe la respuesta, el uso de tokens y cualquier cuerpo de error

Ejemplo de código de la API de GPT-6 Luna y manejo de errores

Este ejemplo muestra la solicitud ejecutable más corta: una llamada Chat Completions compatible con OpenAI con prompt de sistema, mensaje de usuario y presupuesto de salida. Abre la pestaña API para la referencia completa de parámetros y respuestas.

Ver documentación completa de la API
cURL
curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "Classify the support ticket as billing, bug, or how-to. Reply with JSON only." },
      { "role": "user", "content": "My invoice shows two charges for the same month." }
    ],
    "reasoning_effort": "none",
    "response_format": { "type": "json_object" },
    "max_tokens": 200
  }'

# Use the exact ID gpt-6-luna on both Chat Completions and Responses.
# reasoning_effort accepts none, low, medium (default), high, xhigh, and
# max; none skips reasoning for the lowest latency and cost, and reasoning
# tokens at other levels are billed as output. On Chat Completions, function
# calling works only with reasoning_effort set to none.

Solicitud inválida o parámetro no admitido

Comprueba el ID de modelo, el array messages y los rangos de parámetros en la referencia de la API; elimina los campos que esta ruta no admite.

Problema de autenticación o saldo

Comprueba el token Bearer de Authorization y confirma el saldo disponible en la consola.

Longitud de contexto excedida

Los tokens del prompt superan la ventana de contexto de GPT-6 Luna. Recorta o recupera solo la evidencia relevante y reutiliza prefijos en caché.

Límite de tasa (429)

Espera y reintenta con jitter; agrupa o encola las solicitudes en lugar de ráfagas paralelas.

Contenido o llamada a herramienta rechazados

Revisa contenido sensible, argumentos de llamada a herramienta mal formados y desajustes del esquema JSON antes de reintentar.

Antes de llevar GPT-6 Luna a producción

Cuatro comprobaciones que deciden coste y estabilidad.

01

Elegir el ID de modelo GPT-6 Luna exacto

Usa gpt-6-luna tanto en Chat Completions como en Responses; no existe un alias genérico gpt-6.

Obligatorio
02

Empezar con reasoning_effort none

Empieza con none para clasificación y extracción, y sube el esfuerzo solo donde la evaluación muestre una mejora de calidad; los tokens de razonamiento se facturan como salida.

Recomendado
03

Elegir el endpoint para las llamadas a herramientas

Usa Responses para las herramientas integradas y la llamada a funciones; en Chat Completions, la llamada a funciones solo funciona con reasoning_effort none.

Obligatorio
04

Presupuestar el umbral de 272K y medir con usage

Por encima de 272K tokens de prompt toda la solicitud usa tarifas de contexto largo; concilia el coste desde el objeto usage antes de escalar tráfico.

Recomendado

Caché de prompts en cuatro partes

La entrada sin caché, las lecturas de caché, las escrituras de caché y la salida se liquidan por separado a partir del objeto de uso final. Las escrituras de caché no se cobran de nuevo como entrada ordinaria.

Umbral de contexto largo

Con más de 272K tokens de prompt, la entrada y ambos roles de caché usan tarifas 2× y la salida 1,5× para toda la petición.

GPT-6 Luna frente a GPT-6 Sol y GPT-5.6 Luna

EvoLink

Compara GPT-6 Luna con GPT-6 Sol y GPT-5.6 Luna usando los precios de EvoLink por 1M de tokens.

GPT-6 Luna
Precio EvoLink / 1M (entrada / salida)$0.092 / $0.45
Ventana de contexto1.05M
Caché de promptsLectura + escritura de caché
Ideal paraClasificación, extracción, enrutamiento y llamadas a subagentes de gran volumen, donde la latencia y el coste son lo que más importa
GPT-6 Sol
Precio EvoLink / 1M (entrada / salida)$1.8 / $9
Ventana de contexto1.05M
Caché de promptsLectura + escritura de caché
Ideal paraProgramación compleja y flujos de trabajo agénticos, un nivel por encima
GPT-5.6 Luna
Precio EvoLink / 1M (entrada / salida)$0.181 / $1.081
Ventana de contexto1.05M
Caché de promptsLectura + escritura de caché
Ideal paraNivel Luna de la generación anterior para rutas de gran volumen y sensibles al coste

Los precios de contexto base reflejan las tarifas actuales de tu cuenta; los visitantes sin sesión iniciada ven las tarifas Default. Los multiplicadores de contexto largo están en la sección Precios.

Familia de modelos GPT

Misma clave API y saldo: cambia de nivel sin tocar la integración.

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GPT-6.1 Terra

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Razonamiento visual, computer use y redacción rápidos y eficientes

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Otros modelos de texto en EvoLink además de GPT-6 Luna

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El nivel multimodal de volumen de Z.ai en la generación GLM-5.3, con ventana de contexto de 1M de tokens.

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Modelo de razonamiento y uso de herramientas de xAI con ventana de contexto de 500K y herramientas del lado del servidor facturadas por uso.

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Lanzado el 22 de septiembre de 2026; despliegue por canal y lo que OpenAI reporta sobre factualidad y coste por tarea

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El mismo modelo en el endpoint Decisions de OpenAI: respuestas de probabilidad, elección y puntuación para clasificación y enrutado, con facturación solo por tokens de entrada

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API GPT-6 Luna – FAQ

¿Qué ID de modelo debo usar?

Usa gpt-6-luna. No existe un alias genérico gpt-6, y el mismo ID funciona en Chat Completions y Responses.

¿Cuánto cuesta GPT-6 Luna en EvoLink?

Las tarifas por defecto de EvoLink son $0.092 de entrada y $0.450 de salida por 1M de tokens, frente al precio de lista de OpenAI de $0.100 / $0.500. Las lecturas de caché cuestan $0.0089 y las escrituras $0.114 por 1M de tokens; los usuarios con sesión ven las tarifas de su propia cuenta.

¿Cómo se factura la entrada en caché?

Las lecturas y las escrituras de caché son segmentos de tokens separados. Ninguno se cobra de nuevo como entrada ordinaria.

¿Cuándo se aplican las tarifas de contexto largo?

Cuando el total de tokens de prompt supera 272.000, toda la petición usa los multiplicadores de contexto largo: 2× para la entrada y ambos roles de caché, 1,5× para la salida.

¿Qué niveles de esfuerzo de razonamiento se admiten?

reasoning_effort en Chat Completions y reasoning.effort en Responses aceptan none, low, medium (el valor por defecto), high, xhigh y max. none omite el razonamiento para obtener la menor latencia y el menor coste; los niveles más altos gastan tokens de razonamiento, que se facturan como salida.

¿Puedo usar la llamada a funciones en Chat Completions?

Solo con reasoning_effort en none. Para las herramientas integradas, o para la llamada a funciones con un esfuerzo de razonamiento mayor, llama a la Responses API con el mismo ID gpt-6-luna.

¿Cuáles son la ventana de contexto y la salida máxima?

GPT-6 Luna tiene una ventana de contexto de 1.050.000 tokens, con hasta 922.000 tokens de entrada y hasta 128.000 tokens de salida por petición.

¿Debo migrar mi cola de GPT-5.6 Luna a GPT-6 Luna?

GPT-6 Luna mantiene el contexto de 1,05M, la salida de 128K y los seis niveles de razonamiento de GPT-5.6 Luna, a la mitad del precio de lista de OpenAI y con conocimiento más reciente (18 de mayo de 2026). OpenAI reporta que con esfuerzo alto iguala la factualidad de GPT-5.6 Sol a aproximadamente una centésima del coste por tarea, con una tasa de engaño del 2,8 % frente al 9,5 % de GPT-5.6 Luna; son cifras del proveedor. Repite tus propios registros y decide por coste por registro aceptado, no por precio por token; la guía GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Luna de abajo tiene el conjunto de aceptación a nivel de campo y el único cambio de contrato que comprobar primero: la llamada a funciones en Chat Completions exige reasoning_effort none.

GPT-6 Luna, Sol o Astra: ¿cuál debo usar?

Luna para llamadas acotadas de alto volumen como clasificación, extracción, enrutamiento y subagentes; el código complejo y los agentes impulsados por herramientas a GPT-6 Sol; el razonamiento y la investigación de extremo a extremo más difíciles a GPT-6 Astra. Los tres comparten el contexto de 1,05M, la misma integración y la misma regla de 272K, así que puedes repartir el tráfico por tarea con una sola clave de API. La página de la colección GPT los compara lado a lado.