EvoLink 통합 채팅 API로 OpenAI의 GPT-6 Luna(GPT 6 Luna / gpt-6-luna(으)로도 검색됨)에 접근하세요. 통합 전에 저지연 라우팅, 구조화 출력, 도구 사용을(를) 먼저 테스트할 수 있습니다.
OpenAI 호환 연동에서 쓰는 정확한 모델 ID는 하나입니다. 네 가지 토큰 역할의 짧은·긴 컨텍스트 요율을 카드에 표시했습니다.
GPT-6 Luna
범위가 명확한 대량 작업을 위한 OpenAI의 가장 효율적인 GPT-6 모델.
gpt-6-luna지연 시간과 비용이 가장 중요한 대량 분류, 추출, 라우팅, 서브에이전트 호출
모든 요금은 100만 토큰 기준이며 USD와 크레딧으로 표시되고, 계정의 현재 가격을 반영합니다. 프롬프트 토큰이 272K을 초과하면 긴 컨텍스트 구간이 적용됩니다: 입력·캐시 ×2, 출력 ×1.5.
통합 전에 GPT-6 Luna 요청 1건의 비용을 예상해 보세요. 계산기는 계정의 현재 요금을 사용하며 공식 가격은 비교용 참고 정보입니다.
공식 가격 예상 $0.0003 · $0.0001 절약(9%)
최소 과금: 요청당 0.01 크레딧. 프롬프트 토큰이 272K에 도달하면 입력·캐시는 ×2, 출력은 ×1.5로 과금됩니다. 도구 호출은 배수 대상이 아닙니다.
빠른 테스트용
일반 개발용
프로덕션 평가용
분류, 추출, 라우팅, 서브에이전트처럼 범위가 명확한 대량 작업을 위한 OpenAI의 가장 효율적인 GPT-6 모델입니다. EvoLink API 키 하나로 Chat Completions와 Responses에서 사용할 수 있습니다.
GPT-6 Luna은(는) EvoLink에서 모델 ID gpt-6-luna로 Chat Completions · Responses를 통해 제공되며, 다른 모든 모델과 같은 API 키와 잔액을 사용합니다. 1.05M 컨텍스트 윈도우와 최대 128K 출력 토큰, 그리고 저지연 라우팅, 구조화 출력, 도구 사용를 제공합니다.
숫자는 EvoLink 경로 설정에서 가져오며, 기능은 API가 현재 제공하는 범위입니다.
범위가 명확하고 반복되는 대량 호출을 위한 정확한 모델 ID 하나. 개방형 코딩과 에이전트 작업은 GPT-6 Sol 또는 GPT-6 Astra에 맡기세요. OpenAI는 높은 추론 수준에서 GPT-5.6 Sol의 사실성과 동등하며 작업당 비용은 약 100분의 1, 기만율 2.8%(GPT-5.6 Luna는 9.5%)를 보고했습니다(벤더 자체 보고).
짧은 프롬프트로 티켓, 의도, 문서에 레이블을 붙입니다. reasoning_effort none으로 지연 시간과 출력 토큰을 낮게 유지합니다.
구조화 출력으로 이메일, 양식, 로그를 JSON으로 변환하고, 시스템에 기록하기 전에 스키마를 검증하세요.
범위가 명확한 하위 작업은 GPT-6 Sol이나 GPT-6 Astra에서 Luna로 넘기고, 계획과 오케스트레이션은 더 강한 모델에 맡기세요.
안정적인 지시와 예시를 프롬프트 앞부분에 두어 반복 호출이 정가 입력 대신 캐시 읽기로 과금되게 하세요.
프로덕트 백엔드와 배치 작업에는 EvoLink API를, 코딩·분석 워크플로에는 Codex, Claude, Gemini에서 GPT-6 Luna을(를) 직접 호출하세요. 두 경로 모두 같은 EvoLink API 키, 잔액, 모델 ID, 요청 기록을 공유합니다.
적합한 용도: 프로덕트 백엔드, 배치 작업, 자동화 파이프라인
OpenAI 호환 Chat Completions(또는 Anthropic Messages) 요청을 EvoLink로 보내고 모델 ID, 시스템 프롬프트, 출력 예산, 도구, 구조화 출력을 직접 제어합니다.
적합한 용도: Codex, Claude, Gemini에서의 코딩·리뷰·분석 작업
작업, 포함할 입력, 수락 기준을 Agent에 전달하면 Agent가 요청을 구성해 EvoLink를 통해 GPT-6 Luna을(를) 호출하고 토큰 사용량과 함께 답변을 돌려줍니다.
이 예시는 가장 짧게 실행 가능한 요청입니다: 시스템 프롬프트, 사용자 메시지, 출력 예산을 포함한 OpenAI 호환 Chat Completions 호출. 전체 파라미터와 응답 레퍼런스는 API 탭을 여세요.
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 레퍼런스를 기준으로 모델 ID, messages 배열, 파라미터 범위를 확인하고 이 경로가 지원하지 않는 필드를 제거하세요.
Authorization Bearer 토큰을 확인하고 콘솔에서 사용 가능한 잔액을 확인하세요.
프롬프트 토큰이 GPT-6 Luna의 컨텍스트 윈도우를 초과했습니다. 관련 근거만 잘라내거나 검색해 넣고 캐시된 프리픽스를 재사용하세요.
지터를 두고 백오프 후 재시도하고, 병렬 버스트 대신 배치나 큐로 보내세요.
재시도 전에 민감한 콘텐츠, 잘못된 tool-call 인자, JSON 스키마 불일치를 확인하세요.
비용과 안정성을 좌우하는 네 가지 점검.
Chat Completions와 Responses 모두 gpt-6-luna를 사용하세요. 범용 gpt-6 alias는 없습니다.
분류와 추출은 none으로 시작하고, 평가에서 품질 향상이 확인된 경우에만 effort를 올리세요. 추론 토큰은 출력으로 과금됩니다.
내장 도구와 함수 호출에는 Responses를 사용하세요. Chat Completions에서는 reasoning_effort가 none일 때만 함수 호출이 동작합니다.
프롬프트가 272K 토큰을 넘으면 요청 전체가 장문맥 요금을 적용받습니다. 트래픽을 늘리기 전에 usage 객체로 비용을 대조하세요.
비캐시 입력, 캐시 읽기, 캐시 쓰기, 출력은 최종 usage 객체에서 별도로 정산됩니다. 캐시 쓰기는 일반 입력으로 다시 과금되지 않습니다.
프롬프트 토큰이 272K를 넘으면 전체 요청에 대해 입력과 두 캐시 역할은 2배, 출력은 1.5배 요율이 적용됩니다.
1M 토큰당 EvoLink 가격으로 GPT-6 Luna를 GPT-6 Sol, GPT-5.6 Luna와 비교합니다.
| 항목 | GPT-6 Luna | GPT-6 Sol | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|---|
| EvoLink 가격 / 1M(입력 / 출력) | $0.092 / $0.45 | $1.8 / $9 | $0.181 / $1.081 |
| 컨텍스트 윈도 | 1.05M | 1.05M | 1.05M |
| 프롬프트 캐싱 | 캐시 읽기 + 캐시 쓰기 | 캐시 읽기 + 캐시 쓰기 | 캐시 읽기 + 캐시 쓰기 |
| 적합한 용도 | 지연 시간과 비용이 가장 중요한 대량 분류, 추출, 라우팅, 서브에이전트 호출 | 한 단계 위 티어로, 복잡한 코딩과 에이전트 워크플로에 적합 | 대량·비용 민감 라우트를 위한 이전 세대 Luna 티어 |
기본 컨텍스트 가격은 현재 계정에 적용되는 요금을 반영하며, 로그아웃 상태에서는 Default 요금이 표시됩니다. 롱 컨텍스트 배율은 요금 섹션에 있습니다.
같은 API 키와 잔액으로, 연동을 바꾸지 않고 티어를 전환할 수 있습니다.
Gemini 3.5 Flash-Lite
Google에서 비용이 가장 낮은 Flash Lite 모델. 멀티모달 입력을 지원하며 대량 처리, 지연에 민감한 작업, 배치 워크로드를 위해 만들어졌습니다.
모델 보기
정가 절반, 보고된 실수 감소, Chat Completions 툴 호출 규칙, 합격 레코드당 비용 기준의 마이그레이션 게이트
가이드 읽기
같은 모델을 OpenAI Decisions 엔드포인트로 사용. 분류와 라우팅을 위한 확률, 선택, 점수 답변을 반환하며 입력 토큰만 과금
가이드 읽기gpt-6-luna를 사용하세요. 범용 gpt-6 alias는 없으며, 같은 ID가 Chat Completions와 Responses에서 동작합니다.
EvoLink 기본 요율은 100만 토큰당 입력 $0.092, 출력 $0.450이며 OpenAI 정가는 $0.100 / $0.500입니다. 캐시 읽기는 $0.0089, 캐시 쓰기는 $0.114입니다. 로그인하면 본인 계정에 적용되는 요율이 표시됩니다.
캐시 읽기와 캐시 쓰기는 별도의 토큰 구간입니다. 둘 다 일반 입력으로 다시 과금되지 않습니다.
프롬프트 토큰 합계가 272,000을 넘으면 전체 요청에 장문 컨텍스트 배수가 적용됩니다. 입력과 두 캐시 역할은 2배, 출력은 1.5배입니다.
Chat Completions의 reasoning_effort와 Responses의 reasoning.effort는 none, low, medium(기본값), high, xhigh, max를 받습니다. none은 추론을 건너뛰어 지연 시간과 비용을 가장 낮게 줄이고, 더 높은 수준은 추론 토큰을 쓰며 이는 출력으로 과금됩니다.
reasoning_effort를 none으로 설정한 경우에만 가능합니다. 내장 도구를 쓰거나 더 높은 추론 강도에서 함수 호출을 하려면 같은 gpt-6-luna ID로 Responses API를 호출하세요.
GPT-6 Luna의 컨텍스트 윈도는 1,050,000 토큰이며, 요청당 입력은 최대 922,000 토큰, 출력은 최대 128,000 토큰입니다.
GPT-6 Luna는 GPT-5.6 Luna의 1.05M 컨텍스트, 128K 출력, 6단계 추론 수준을 유지하면서 OpenAI 정가는 절반이고 지식 기준일은 더 최신(2026년 5월 18일)입니다. OpenAI는 높은 추론 수준에서 GPT-5.6 Sol의 사실성과 동등하며 작업당 비용은 약 100분의 1, 기만율 2.8%(GPT-5.6 Luna는 9.5%)를 보고했지만 이는 벤더 수치입니다. 자신의 레코드를 재실행해 토큰당 가격이 아니라 합격 레코드당 비용으로 판단하세요. 아래 'GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Luna' 가이드에 필드 단위 인수 세트와 먼저 확인할 한 가지 계약 변경(Chat Completions의 함수 호출은 reasoning_effort none 필요)이 있습니다.
분류·추출·라우팅·서브에이전트 같은 목적이 명확한 고빈도 호출은 Luna, 복잡한 코딩과 툴 기반 에이전트는 GPT-6 Sol, 가장 어려운 엔드투엔드 추론과 리서치는 GPT-6 Astra로 보내세요. 세 모델 모두 1.05M 컨텍스트, 같은 연동 방식, 같은 272K 롱 컨텍스트 규칙을 공유하므로 API 키 하나로 작업별로 트래픽을 나눌 수 있습니다. GPT 컬렉션 페이지에서 나란히 비교할 수 있습니다.
