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gpt-5.6-luna

GPT-5.6 Luna

GPT-5.6 Lunaは、OpenAIのGPT-5.6シリヌズの高速で費甚効率の良いモデルです。チャット、分類、軜量の゚ヌゞェントワヌクフロヌなど、高ボリュヌム、䜎レむテンシヌのタスクに適しおおり、有胜な掚論を提䟛したす...

2026/7/9
1,050,000 トヌクン
入力: ¥33.6/M
出力: ¥201.6/M

仕様

モダリティ

入力
file
image
text
出力
text

サポヌトされおいるパラメヌタ

include_reasoning
max_completion_tokens
max_tokens
reasoning
reasoning_effort
response_format
seed
structured_outputs
tool_choice
tools

最倧出力トヌクン

128,000

掚論蚭定

既定の動䜜
思考オン匷床: medium
指定できる匷床
max
xhigh
high
medium
low
none
思考のオフ
可reasoning.enabled: false

思考の制埡方法ず課金を芋る

デヌタの取り扱い

プロンプトの保持
䞍明 — 確認できおいたせん
孊習ぞの利甚
孊習には利甚されたせん

「䞍明」は「問題なし」ではありたせん。確認できおいない、ずいう意味です。

孊習の可吊は提䟛元ずの条件に基づく申告倀です。保持の可吊は、このモデルが到達しうる実行先すべおに぀いお䞊流が公衚する䞀芧から刀定しおいたす。いずれも掚枬は含みたせん。

実枬パフォヌマンス

応答開始 (p50)978ms
生成速床 (p50)258 トヌクン/秒

    FastMetalのゲヌトりェむ経由で実枬した倀です盎近30日・応答開始656回。

    生成速床は1日1回の蚈枬で、盎近30日・26回分の䞭倮倀です。

    応答開始は最初の応答が返るたで、生成速床は思考トヌクンを含む出力トヌクン数から算出しおいたす。実枬倀であり、性胜を保蚌するものではありたせん。

    コヌド䟋

    curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "gpt-5.6-luna",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
      }'

    GPT-5.6 Lunaの実際の回答

    FastMetal䞊で実際に蚘録した、暙準プロンプトぞの回答です。

    この゚ラヌをデバッグしお

    以䞋の゚ラヌがPythonアプリケヌションで発生しおいたす。原因を特定しお修正しおください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport


    原因は、`order["price"]` が文字列`str`ずしお取埗されおいるのに、`order["quantity"]` は敎数`int`であるためです。 ```python "1000" * 2 ``` は数倀の乗算ではなく、文字列の繰り返しずしお扱われるため、`str` ず `int` の乗算で゚ラヌになりたす。 ## 修正䟋Python偎で型倉換する 金額を扱うため、`float` ではなく `Decimal` を䜿うのが安党です。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id ) total = sum( Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return { "user_id": user_id, "total": total, "orders": orders, } ``` `price` が `"12.50"` のような文字列でも、`Decimal` に倉換しお正確に蚈算できたす。 ## SQL偎で数倀型に倉 
    応答時間 6.7秒出力 775 トヌクン

    コヌドレビュヌ

    以䞋のTypeScript関数をレビュヌしお、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点から改善点を提案しおください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo


    以䞋の点を改善できたす。 ## 䞻な改善点 ### 1. `any` を避ける `any` だずプロパティ名の誀りやレスポンス圢匏の倉曎を怜知できたせん。APIレスポンスず戻り倀に型を定矩するず可読性ず安党性が向䞊したす。 ### 2. HTTP゚ラヌを確認する `fetch` は、404や500でも䟋倖を投げずに `Response` を返したす。`response.ok` を確認する必芁がありたす。 ### 3. マゞックナンバヌを定数化する `100` はペヌゞサむズを衚しおいるため、定数にするず意図が明確になりたす。 ### 4. ペヌゞング条件をAPIのメタデヌタに䟝存させる `data.users.length < 100` ずいう刀定は、API仕様に䟝存しおいたす。可胜であれば `hasMore` や `nextPage` などの情報をAPIから受け取る方が堅牢です。 ### 5. `for` ずむンデックス参照を簡略化する `for...of`、`filter`、`map` などを䜿うず、凊理内容が読みやすくなりたす。 ## 改善䟋 ```ts const PAGE_SIZE = 100; interface ApiUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersPageResponse { users: ApiUser[]; // APIが返 
    応答時間 13.6秒出力 1677 トヌクン

    SQLク゚リの最適化

    以䞋のSQLク゚リは500䞇行のテヌブルに察しお実行するず30秒以䞊かかりたす。最適化しおください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN


    䞻な問題は、単にむンデックス䞍足だけではありたせん。 1. `reviews` をそのたた JOIN しおいるため、泚文行ずレビュヌ行の組み合わせで行数が膚匵する 2. `LEFT JOIN orders` なのに `WHERE o.created_at ...` を指定しおいるため、実質的に `INNER JOIN` になっおいる 3. 500䞇行を JOIN しおから `GROUP BY` しおいる 4. `order_details` に `product_id` のむンデックスがない 泚文集蚈ずレビュヌ集蚈を先に商品単䜍で集玄しおから JOIN するのが効果的です。 ## 改善埌のク゚リ 「泚文が存圚する商品だけを衚瀺する」ずいう、元のク゚リず同じ意味を維持する堎合です。 ```sql WITH order_agg AS ( SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM order_details od INNER JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= TIMESTAMP '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ), review_agg

    応答時間 16.3秒出力 2059 トヌクン

    他のモデルず䞊べお比范する →

    よくある質問

    GPT-5.6 LunaのAPI料金はいくらですか
    FastMetalでは100䞇トヌクンあたり入力¥33.6・出力¥201.6皎別の円建お埓量課金です。前払いクレゞットから䜿った分だけ差し匕かれ、月額料金やサブスクリプションはありたせん。
    GPT-5.6 LunaはOpenAI SDKからそのたた䜿えたすか
    はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に倉曎し、model に "gpt-5.6-luna" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコヌドから呌び出せたす。ストリヌミング、ツヌル呌び出し、構造化出力にも察応しおいたす。
    GPT-5.6 Lunaのコンテキスト長はどのくらいですか
    1,050,000トヌクンです。プロンプトず回答を合わせおこの範囲に収める必芁がありたす。
    GPT-5.6 Lunaを詊すには䜕が必芁ですか
    アカりントを䜜成しおクレゞットをチャヌゞするず、ブラりザのチャット画面ずAPIの䞡方から利甚できたす。契玄や最䜎利甚額はありたせん。

    GPT-5.6 Lunaを今すぐ詊す

    GPT-5.6 LunaはFastMetalのAPIキヌ1぀で利甚できたす。ブラりザですぐに詊す、たたはOpenAI SDKからそのたた呌び出せたす。