OpenAI の GPT-6 Luna(GPT 6 Luna / gpt-6-luna とも検索されます)に EvoLink の統一チャット API からアクセス。統合前に低レイテンシのルーティング、構造化出力、ツール利用を試せます。
OpenAI 互換の統合で使う正確なモデル ID は 1 つです。4 つのトークン役割それぞれの短文・長文コンテキスト料金をカードに掲載しています。
GPT-6 Luna
用途を絞った大量タスク向けの、OpenAI で最も効率的な GPT-6 モデル。
gpt-6-lunaレイテンシーとコストが最も重要になる、大量の分類・抽出・ルーティング・サブエージェント呼び出し
すべての料金は 100 万トークンあたりで、USD とクレジットの両方で表示され、お使いのアカウントの現在の価格を反映します。 プロンプトが 272K トークンを超えると長コンテキスト段階が適用されます:入力とキャッシュは ×2、出力は ×1.5。
統合前に GPT-6 Luna の 1 リクエストあたりの費用を見積もれます。計算機はお使いのアカウントの現在の料金を使い、公式価格は比較用の参考として表示します。
公式価格の見積 $0.0003 · $0.0001 お得(9%)
最低課金:1 リクエストあたり 0.01 クレジット。 プロンプトが 272K トークンに達すると、入力とキャッシュは ×2、出力は ×1.5 で課金されます。ツール呼び出しは倍率の対象外です。
手早いテスト向け
日常的な開発向け
本番評価向け
用途を絞った大量タスク向けの、OpenAI で最も効率的な GPT-6 モデル。分類、抽出、ルーティング、サブエージェントといった処理に向き、EvoLink の 1 つの API キーで Chat Completions と Responses から利用できます。
GPT-6 Luna は EvoLink ではモデル ID gpt-6-luna として Chat Completions · Responses で提供され、他のモデルと同じ API キーと残高で使えます。1.05M のコンテキストウィンドウと最大 128K トークンの出力に加えて低レイテンシのルーティング、構造化出力、ツール利用を備えています。
数値は EvoLink のルート設定に基づき、機能は API が現在提供しているものです。
用途を絞った反復的な呼び出しを大量に処理するための 1 つの正確なモデル ID。自由度の高いコーディングやエージェント作業は GPT-6 Sol または GPT-6 Astra に任せてください。 OpenAI は高い推論レベルで GPT-5.6 Sol の事実性に並び、タスク当たりコストは約 100 分の 1、欺瞞率 2.8%（GPT-5.6 Luna は 9.5%）と公表しています（ベンダー自己申告）。
短いプロンプトでチケット、意図、文書にラベルを付けます。reasoning_effort を none にすれば、レイテンシーと出力トークンを低く抑えられます。
構造化出力でメール、フォーム、ログを JSON に変換し、自社システムに書き込む前にスキーマを検証します。
GPT-6 Sol や GPT-6 Astra から範囲の絞られたサブタスクを Luna に渡し、計画とオーケストレーションはより強力なモデル側に残します。
安定した指示と例をプロンプトの先頭に置き、繰り返し呼び出しが全額の入力ではなくキャッシュ読み取りとして課金されるようにします。
プロダクトのバックエンドやバッチ処理には EvoLink API を、コーディングや分析のワークフローには Codex・Claude・Gemini から GPT-6 Luna を直接呼び出せます。どちらも同じ EvoLink API キー、残高、モデル ID、リクエスト履歴を共有します。
向いている用途:プロダクトのバックエンド、バッチ処理、自動化パイプライン
OpenAI 互換の Chat Completions(または Anthropic Messages)リクエストを EvoLink に送り、モデル ID、システムプロンプト、出力予算、ツール、構造化出力を自分で制御します。
向いている用途:Codex・Claude・Gemini でのコーディング、レビュー、分析
タスク、含める入力、受け入れ基準を Agent に渡すと、Agent がリクエストを組み立て、EvoLink 経由で GPT-6 Luna を呼び出し、回答をトークン使用量とともに返します。
この例は最短で実行できるリクエストです:システムプロンプト、ユーザーメッセージ、出力予算を含む OpenAI 互換の Chat Completions 呼び出し。パラメータとレスポンスの完全なリファレンスは API タブを開いてください。
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.API リファレンスに照らしてモデル ID、messages 配列、パラメータ範囲を確認し、このルートが対応しないフィールドを削除してください。
Authorization の Bearer トークンを確認し、コンソールで利用可能残高を確かめてください。
プロンプトのトークンが GPT-6 Luna のコンテキストウィンドウを超えています。必要な情報だけに絞るか検索で取り出し、キャッシュ済みプレフィックスを再利用してください。
バックオフとジッターを入れて再試行し、並列バーストではなくバッチやキューで送ってください。
再試行の前に、センシティブな内容、形式不正の tool-call 引数、JSON スキーマの不一致を確認してください。
コストと安定性を決める 4 つの確認。
Chat Completions と Responses の両方で gpt-6-luna を使います。汎用の gpt-6 エイリアスはありません。
分類と抽出は none から始め、評価で品質の向上が確認できた箇所だけ effort を上げる。推論トークンは出力として課金される。
組み込みツールと関数呼び出しには Responses を使う。Chat Completions では、関数呼び出しは reasoning_effort が none の場合にのみ動作する。
プロンプトが 272K トークンを超えるとリクエスト全体が長文脈料金になる。トラフィックを拡大する前に usage オブジェクトでコストを突き合わせる。
非キャッシュ入力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込み、出力は最終的な usage オブジェクトから個別に精算されます。キャッシュ書き込みが通常の入力として二重に課金されることはありません。
プロンプトが 272K トークンを超えると、リクエスト全体について入力と両キャッシュ役割は 2 倍、出力は 1.5 倍の料金になります。
1M トークンあたりの EvoLink 価格で、GPT-6 Luna を GPT-6 Sol および GPT-5.6 Luna と比較します。
| 項目 | GPT-6 Luna | GPT-6 Sol | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|---|
| EvoLink 料金 / 1M（入力 / 出力） | $0.092 / $0.45 | $1.8 / $9 | $0.181 / $1.081 |
| コンテキストウィンドウ | 1.05M | 1.05M | 1.05M |
| プロンプトキャッシュ | キャッシュ読み取り + 書き込み | キャッシュ読み取り + 書き込み | キャッシュ読み取り + 書き込み |
| 得意分野 | レイテンシーとコストが最も重要になる、大量の分類・抽出・ルーティング・サブエージェント呼び出し | 1 つ上のティアで、複雑なコーディングとエージェントワークフロー向け | 大量処理かつコスト重視のルート向けの前世代 Luna ティア |
基本コンテキストの価格は、お使いのアカウントの現在の料金を反映しています。未ログインの場合は Default 料金が表示されます。ロングコンテキストの倍率は料金セクションをご覧ください。
同じ API キーと残高のまま、統合を変えずにティアを切り替えられます。
Gemini 3.5 Flash-Lite
マルチモーダル入力に対応した、Google で最も低コストな Flash Lite モデル。大量処理、低レイテンシー重視、バッチのワークロード向け。
モデルを見る
同じモデルを OpenAI の Decisions エンドポイントで利用。分類や振り分け向けに確率・選択・スコアの回答を返し、課金は入力トークンのみ
ガイドを読むgpt-6-luna を使ってください。汎用の gpt-6 エイリアスはなく、同じ ID が Chat Completions と Responses の両方で使えます。
EvoLink のデフォルト料金は 100 万トークンあたり入力 $0.092、出力 $0.450 で、OpenAI 定価は $0.100 / $0.500 です。キャッシュ読み取りは $0.0089、キャッシュ書き込みは $0.114（いずれも 100 万トークンあたり）。ログインすると、ご自身のアカウントの料金が表示されます。
キャッシュ読み取りとキャッシュ書き込みは別々のトークン区分です。どちらも通常の入力として再度課金されることはありません。
プロンプトの合計トークンが 272,000 を超えると、リクエスト全体に長文コンテキストの乗数が適用されます。入力と両キャッシュ役割は 2 倍、出力は 1.5 倍です。
Chat Completions の reasoning_effort と Responses の reasoning.effort は none、low、medium（デフォルト）、high、xhigh、max を受け付けます。none は推論を省略してレイテンシーとコストを最小に抑えます。それより高いレベルでは推論トークンを消費し、出力として課金されます。
reasoning_effort を none に設定した場合のみ使えます。組み込みツールを使う場合や、より高い推論 effort で関数呼び出しを行う場合は、同じ gpt-6-luna ID で Responses API を呼び出してください。
GPT-6 Luna のコンテキストウィンドウは 1,050,000 トークンで、1 リクエストあたり入力は最大 922,000 トークン、出力は最大 128,000 トークンです。
GPT-6 Luna は GPT-5.6 Luna の 1.05M コンテキスト、128K 出力、6 段階の推論レベルを維持しつつ、OpenAI 定価は半額、知識カットオフはより新しく（2026 年 5 月 18 日）なっています。OpenAI は高い推論レベルで GPT-5.6 Sol の事実性に並び、タスク当たりコストは約 100 分の 1、欺瞞率 2.8%（GPT-5.6 Luna は 9.5%）と公表していますが、これはベンダーの数値です。自分のレコードを再実行し、トークン単価ではなく合格レコード当たりコストで判断してください。下の「GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Luna」ガイドにフィールド単位の受け入れセットと、最初に確認すべき 1 つの契約変更（Chat Completions の関数呼び出しは reasoning_effort none が必要）があります。
分類・抽出・ルーティング・サブエージェントのような目的が明確な高頻度呼び出しには Luna、複雑なコーディングとツール駆動のエージェントは GPT-6 Sol、最も難しいエンドツーエンドの推論とリサーチは GPT-6 Astra へ。3 モデルとも 1.05M コンテキスト、同じ接続方式、同じ 272K 長文ルールを共有するため、1 つの API キーのままタスク別にトラフィックを分けられます。GPT コレクションページで並べて比較できます。
