GPT-6 Luna Đang hoạt động

GPT‑6 Luna là mô hình nhẹ do OpenAI phát triển, cùng với GPT‑6 Sol thuộc dòng phiên bản phái sinh của GPT‑6 Astra, hướng đến các tác vụ tần suất cao, quy mô lớn. Giá API của mô hình giảm xuống còn 0.1 đô la cho đầu vào và 0.5 đô la cho mỗi triệu token đầu ra, rẻ hơn 50% so với thế hệ trước và đã tiến vào phân khúc của DeepSeek. Về hiệu năng, bài kiểm tra lập trình DeepSWE đạt 66.6%, gần với mức độ trung bình của Claude Opus 5, trong khi chi phí chỉ bằng khoảng 7% so với mô hình này, phù hợp với phát triển nhẹ, xử lý hàng loạt và các kịch bản nhiều Agent chạy đồng thời.

Lập trình nhẹ: DeepSWE v1.1 đạt 66.6%, gần với mức độ trung bình của Claude Opus 5, nhưng chi phí cho mỗi tác vụ thấp hơn 93%.
Thao tác máy tính: Trong bài kiểm tra OSWorld 2.0, mô hình vượt GPT-5.6 Sol (medium) với chi phí chỉ bằng một phần mười.
Quy trình chuyên môn: Ở mức độ suy luận cao, điểm AutomationBench tăng 5.4 điểm phần trăm so với GPT-5.6 Luna, trong khi chi phí cho mỗi tác vụ giảm 58%.
Độ chính xác thực tế: Ở mức độ suy luận cao, đạt độ tin cậy thông tin tương đương GPT-5.6 Sol với chi phí khoảng một phần trăm.
Tối ưu phong cách cộng tác: Câu trả lời ngắn gọn, rõ ràng hơn, ít thuật ngữ và chi tiết dư thừa hơn, đồng thời nêu rõ những nội dung đã được kiểm tra.

Chuyển giao tri thức từ Astra: Sử dụng phương pháp huấn luyện tương tự GPT-6 Astra, nén năng lực của mô hình chủ lực về suy luận, đa phương thức và căn chỉnh vào một phiên bản vận hành nhẹ hơn, có thông lượng cao hơn, nhằm mở rộng quy mô năng lực thay vì chỉ theo đuổi hiệu năng đỉnh.
Tối ưu hạ tầng suy luận: Cải thiện cơ chế bộ nhớ đệm và hiệu quả suy luận để giảm chi phí dịch vụ, sau đó chuyển phần tiết kiệm trực tiếp cho người dùng thông qua mức giảm giá 50%. Đây là nguồn gốc cốt lõi của mức giá thấp, thay vì chỉ đơn giản cắt giảm năng lực mô hình.
Nâng cấp Prompt Caching: Hệ thống mặc định có tỷ lệ cache hit cao hơn, đồng thời giảm 90% chi phí đọc đầu vào đã được lưu trong bộ nhớ đệm; hỗ trợ điều chỉnh động mức độ suy luận và công cụ trong cuộc hội thoại mà không phá vỡ việc tái sử dụng cache, đồng thời bổ sung các điểm ngắt tường minh để nhà phát triển kiểm soát chính xác ranh giới tiền tố được lưu trong bộ nhớ đệm, đặc biệt quan trọng đối với các Agent có ngữ cảnh dài.
Mức độ suy luận phân tầng: Cung cấp nhiều mức effort như thấp/trung bình/cao/cao nhất, cho phép người dùng linh hoạt điều chỉnh lượng tài nguyên tính toán theo độ khó của tác vụ. Mức suy luận cao có thể tiệm cận năng lực Sol thế hệ trước, còn mức thấp tiếp tục giảm chi phí, tạo sự cân bằng động giữa chi phí và năng lực.

Xác nhận bạn là người dùng Plus, Pro, Business, Enterprise hoặc Edu (người dùng Free/Go chỉ được sử dụng Luna trên ứng dụng máy tính).
Mở ChatGPT Work hoặc Codex, sau đó tìm GPT-6 Luna trong bộ chọn mô hình.
Nhập trực tiếp tác vụ để bắt đầu sử dụng. Luna phù hợp với các tác vụ hằng ngày có tần suất cao và yêu cầu nhẹ.
Đăng nhập nền tảng nhà phát triển OpenAI để lấy API Key.
Đặt tham số mô hình trong yêu cầu là gpt-6-luna; chi phí được tính ở mức 0.1 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 0.5 đô la cho mỗi triệu token đầu ra.
Có thể theo dõi tỷ lệ cache hit thông qua Prompt Caching Dashboard trong bảng điều khiển, kết hợp với các điểm ngắt tường minh để tối ưu việc tái sử dụng ngữ cảnh dài và tiếp tục giảm chi phí.

Năng lực vượt tầm phân khúc: Bài kiểm tra lập trình DeepSWE đạt 66.6%, gần với mức độ trung bình của Claude Opus 5, nhưng chi phí cho mỗi tác vụ thấp hơn 93%.
Tiến vào phân khúc giá của DeepSeek: Giá yêu cầu thông thường đã nằm trong khoảng của DeepSeek V4.1 Flash và còn rẻ hơn, không có biến động giá theo giờ cao điểm hay thấp điểm.
Cải thiện độ tin cậy thông tin: Ở mức độ suy luận cao, đạt độ chính xác thông tin tương đương GPT-5.6 Sol với chi phí khoảng một phần trăm.
Tiết kiệm đáng kể nhờ bộ nhớ đệm: Prompt Caching được cải thiện với tỷ lệ cache hit cao, chi phí đọc đầu vào đã lưu trong bộ nhớ đệm giảm 90%, tiếp tục giảm chi phí trong các kịch bản Agent có ngữ cảnh dài.
Phù hợp chạy đồng thời quy mô lớn: Kiến trúc nhẹ có thông lượng cao, phù hợp với các tác vụ tần suất cao như xử lý hàng loạt, phát triển nhẹ và nhiều Agent chạy đồng thời.

Trang web dự án: https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/

Lập trình nhẹ: Đảm nhiệm kiểm tra mã, chỉnh sửa hàng loạt và phát triển tính năng đơn giản, cung cấp năng lực lập trình gần mức trung bình của Claude Opus 5 với chi phí khoảng 7% so với mô hình này.
Tác vụ nhiều Agent chạy đồng thời: Hỗ trợ các quy trình dài với Agent thực thi song song quy mô lớn; mức giá thấp giúp lợi thế chi phí tăng lên theo cấp số nhân cùng quy mô đồng thời.
Văn phòng hằng ngày với tần suất cao: Xử lý các công việc lặp lại như soạn email, tóm tắt tài liệu và sắp xếp dữ liệu. Mức giá thấp cố định, không biến động theo giờ cao điểm hay thấp điểm, giúp kiểm soát hoàn toàn ngân sách.
Tự động hóa thao tác máy tính: Thực hiện các tác vụ kiểu RPA như duyệt web và điền biểu mẫu, đạt điểm thao tác cao hơn với chi phí bằng một phần mười GPT-5.6 Sol.
Triển khai ứng dụng AI quy mô lớn: Làm mô hình backend cho chatbot và sản phẩm tạo nội dung; mức giá API cực thấp giúp chi phí biên của các lượt gọi thường xuyên tiến gần về 0.