ModelFoldgpt-6-luna
GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 是采用与 GPT-6 Astra 相近方法训练的 OpenAI GPT-6 模型，均可在 ModelFold 上通过 API 调用。
定价： 输入 7.5 积分 / 百万 token（≈ $0.04），输出 37.5 积分 / 百万 token（≈ $0.19）。
今天想聊点什么？
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ModelFold 上的 GPT-6 Luna API 与 GPT-6 Sol API
GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 是采用与 GPT-6 Astra 相近方法训练的 OpenAI GPT-6 模型，OpenAI 称其把 Astra 的进步带到了更快、更实惠的模型上。GPT-6 Sol 之后已升级为 GPT-6.1 Sol。在 ModelFold 上，GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 都可以通过 API 调用。
GPT-6 Luna 与 GPT-6 Sol 在 ModelFold 上的参数
在 ModelFold 上，GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 的参数完全相同，只有模型名不同。
| 参数 | 值 |
|---|---|
| 模型 | gpt-6-luna, gpt-6-sol |
| 端点 | POST https://ai.modelfold.online/v1/chat/completions（OpenAI 兼容） |
| 上下文窗口 | 1,050,000 token |
| 最大输入 | 922,000 token |
| 最大输出 | 128,000 token |
| 输入类型 | 文本消息 |
| 推理强度 | low、medium、high、xhigh、max（可在 Playground 中调整） |
| 工具 | 联网搜索（可在 Playground 中开启） |
| 流式返回 | 不流式；API 一次返回完整 JSON，附带用量和本次扣除的积分 |
| 价格 | 见上方定价部分；切换模型类型可查看各自价格 |
GPT-6 Luna vs GPT-6 Sol：什么时候用 Luna 就够了
OpenAI 称 GPT-6 Luna 是其面向专注、高并发任务最高效的模型，GPT-6 Sol 则用于处理困难的工作任务。在 OpenAI 的 DeepSWE v1.1 编程基准（最高推理强度）上，GPT-6 Sol 得分 68.8%，GPT-6 Luna 为 66.6%；LMArena 文本榜上 GPT-6 Sol 为 1456，GPT-6 Luna 为 1443（截至 2026 年 10 月 8 日）。在 ModelFold 上 Luna 比 Sol 便宜。比较实用的默认选择是：高并发的专注请求用 Luna，更难的工作任务用 Sol；GPT-6 Sol 后来已升级为 GPT-6.1 Sol，而最高要求的工作 OpenAI 推荐 GPT-6 Astra。
| GPT-6 Luna | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| OpenAI 的定位 | 面向专注、高并发任务最高效的模型 | 为处理困难的工作任务而打造 |
| DeepSWE v1.1，最高推理强度（OpenAI 公布） | 66.6% | 68.8% |
| LMArena 文本得分（2026 年 10 月 8 日） | 1443 | 1456 |
| Artificial Analysis 智能指数（2026 年 10 月） | 38 | 未列出 |
| 新版本 | — | 已升级为 GPT-6.1 Sol |
| ModelFold 是否提供 | 是 | 是 |
OpenAI 公布的 GPT-6 Luna 与 GPT-6 Sol 提升
OpenAI 用与 GPT-6 Astra 相近的方法训练了 GPT-6 Sol 和 Luna，并公布了它们相对 GPT-5.6 前代的以下提升。
跨应用的业务流程
在测试跨应用业务流程的 AutomationBench 上，高推理强度下的 GPT-6 Luna 比前代高 5.4 分。
事实错误更少
在 OpenAI 基于用户标记错误的真实对话构建的事实性评测中，GPT-6 Sol 的错误约为前代的一半，GPT-6 Luna 也有改善。
可直接合并的代码
在检查编程智能体能否产出可直接合并到真实代码库的改动的 FrontierCode 上，GPT-6 Sol 相比 GPT-5.6 Sol 有大幅提升。
回答更清晰、更简短
OpenAI 把 GPT-6 Astra 的沟通风格带到了 Sol 和 Luna：更清晰、更少术语、更少低价值细节，回答也略短一些。
GPT-6 Luna 与 GPT-6 Sol 的典型用途
根据 OpenAI 对两者的定位，以下是各自适合的工作类型。
大批量的专注请求
每天要运行很多次、定义明确的请求，Luna 的效率在这里最有价值。
在真实代码库中编程
在现有仓库中编写和修复代码，更难的改动交给 Sol。
跨应用的业务流程
在多个应用之间传递信息的多步任务。
由智能体执行的专业工作
由智能体运行的复杂专业工作流，困难的步骤交给 Sol。
如何在 ModelFold 上使用 GPT-6 Luna 与 GPT-6 Sol API
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第 1 步：获取 API Key
注册 ModelFold，打开 API Key 管理页面创建密钥。每个请求都在 Authorization 请求头中带上它。
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第 2 步：在 Playground 中测试提示词
无需写代码，就能在本页的 Playground 中试用。用同一个提示词在 GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 之间切换，对比回答。
- ✓
第 3 步：发送请求
用你的 API Key 鉴权，向 https://ai.modelfold.online/v1/chat/completions 发送 POST 请求，model 设为 gpt-6-luna 或 gpt-6-sol，并传入 OpenAI 风格的 messages 数组。
上线前的提示
处理标准的 HTTP 错误
ModelFold 返回标准的 HTTP 状态码——例如 API Key 无效返回 401、积分不足返回 402——JSON 中附带错误码和说明。上游调用失败会自动退款。
在 Playground 中试试联网搜索
这两个模型的联网搜索和推理强度可以在本页 Playground 中开启和调整，集成前就能看到它们对回答的影响。
为什么在 ModelFold 上使用 GPT-6 Luna 与 GPT-6 Sol
整个模型市场共用一个密钥
ModelFold 市场中的所有模型都使用同一种鉴权方式：在 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 请求头中带上你在 API Key 管理页面获取的密钥。
免费积分起步
ModelFold 新用户可获得 80 个免费测试积分。你的账户只有一个积分余额，所有模型都从中扣费，余额和每笔扣费都能在钱包中查看。
无需部署或安装
ModelFold 以 API 加 Playground 的形式提供这个模型，不需要下载或安装任何应用，也不用管理 GPU 或模型权重。
GPT-6 Sol API 与 GPT-6 Luna API 常见问题
GPT-6 Luna API 怎么收费？⌄
价格见上方定价部分。在 GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 之间切换模型类型，可以查看各自的价格。
GPT-6 Luna 免费吗？⌄
在 ModelFold 上不免费：每个请求都会消耗积分，价格见上方定价部分。ModelFold 新用户可获得 80 个免费测试积分。
GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 有什么区别？⌄
OpenAI 把 Luna 定位于专注、高并发的任务，把 Sol 定位于困难的工作任务。Sol 在 OpenAI 的 DeepSWE 结果和 LMArena 上得分更高，Luna 在 ModelFold 上更便宜；具体分数见上方对比表。
有 GPT-6.1 Luna 吗？⌄
截至 2026 年 10 月，OpenAI 的 GPT-6.1 发布页只包含 GPT-6.1 Sol，ModelFold 上提供的 Luna 模型是 GPT-6 Luna（gpt-6-luna）。
GPT-6 Luna 是什么？⌄
GPT-6 Luna 是 OpenAI 称为其最高效的 GPT-6 模型，面向专注、高并发的任务。在 ModelFold 上的模型 ID 是 gpt-6-luna，参数、成绩和用途见上文。
GPT-6 Luna 的上下文窗口有多大？⌄
OpenAI 公布的上下文窗口为 1,050,000 token，最多输入 922,000 token、输出 128,000 token。其他限制见上方参数表。
如何使用 GPT-6 Luna API？⌄
创建 ModelFold API Key，然后向 https://ai.modelfold.online/v1/chat/completions 发送请求，model 设为 gpt-6-luna。完整流程见上方步骤。
GPT-6 Sol 还能用吗？⌄
能。在 ModelFold 上仍可调用 gpt-6-sol，尽管 OpenAI 之后已将它升级为 GPT-6.1 Sol。
| 输入 | 7.5 积分 /百万 token≈ $0.04 |
| 输出 | 37.5 积分 /百万 token≈ $0.19 |
按 token 计费：输入、输出分别计价，思考过程的 token 按输出计。Playground 与 API 扣费口径完全一致。
查看接口文档 →curl https://ai.modelfold.online/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MODELFOLD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-6-luna","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'