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GPT-6 Luna

GPT-6 Lunaは、OpenAIのGPT-6シリーズにおける高速で費用効率的なモデルであり、GPT-6 Solより下位に位置しています。チャット、分類、軽量なエージェント処理など、大量処理と低遅延が求められるワークロードに適しています...

2026/9/22
1,050,000 トークン
入力: ¥17.87/M
出力: ¥89.35/M

仕様

モダリティ

入力
file
image
text
出力
text

サポートされているパラメータ

include_reasoning
max_completion_tokens
max_tokens
reasoning
reasoning_effort
response_format
seed
structured_outputs
tool_choice
tools

最大出力トークン

128,000

推論設定

既定の動作
思考オン(強度: medium)
指定できる強度
max
xhigh
high
medium
low
none
思考のオフ
可(reasoning.enabled: false)

思考の制御方法と課金を見る

データの取り扱い

プロンプトの保持
不明 — 確認できていません
学習への利用
学習には利用されません

「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

コード例

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

GPT-6 Lunaの実際の回答

FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 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…

`price` が数値ではなく文字列として取得されている可能性があります。金額は文字列のまま計算せず、数値型に変換してください。金額の計算には、浮動小数点数の誤差を避けるため `Decimal` を使うのがおすすめです。 ```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 , Decimal("0")) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` `quantity` も文字列で返る場合を考慮して `int()` で変換しています。なお、値が `None` や数値に変換できない文字列の場合は別途エラー処理が必要です。 また、標準的な Python では `"100" * 2` は文字列の繰り返しになるため、提示された `str` と `int` の掛け算だけなら、記載のエラーには通常なりません。文字列のまま計算すると、その後の `sum()` で別の型エ…
応答時間 11.7秒出力 1121 トークン

コードレビュー

以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

主な改善点は、型の明確化、HTTPエラーの確認、ループ状態の簡素化です。 ### 改善例 ```ts interface ApiUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersResponse { users: ApiUser[]; } interface UserSummary { id: string | number; name: string; email: string; } const PAGE_SIZE = 100; async function fetchAllUsers(startPage = 1): Promise<UserSummary[]> { if (!Number.isInteger(startPage) || startPage < 1) { throw new RangeError("startPage must be a positive integer"); } const allUsers: UserSummary[] = []; for (let page = startPage; ; page++) { const params = new URLSearchParams({ page: String(page), limit: String(PAGE…
応答時間 16.0秒出力 1532 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 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…

まず、現在のクエリでは `reviews` と `order_details` を同時に結合しているため、注文明細数 × レビュー数の行ができ、`SUM` や `AVG` が水増しされる可能性があります。先にそれぞれを商品単位で集計し、その結果を結合するのが基本です。 また、`WHERE o.created_at >= ...` は `LEFT JOIN` した `orders` のNULL行を除外します。つまり、このクエリは実質的に「条件に合う注文がある商品だけ」を返しています。以下はその商品選択を保ちつつ、集計の水増しを避ける書き換え例です。 ```sql WITH active_products AS ( SELECT id, product_name, category_id FROM products WHERE is_active = true ), sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM active_products p JOIN order_details od ON od.product_id = p.id JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' AND o.created_at >= TIMESTAMP '2024-04-01' GROUP BY…
応答時間 27.3秒出力 2871 トークン

他のモデルと並べて比較する →

よくある質問

GPT-6 LunaのAPI料金はいくらですか?
FastMetalでは100万トークンあたり入力¥17.87・出力¥89.35(税別)の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
GPT-6 LunaはOpenAI SDKからそのまま使えますか?
はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "gpt-6-luna" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
GPT-6 Lunaのコンテキスト長はどのくらいですか?
1,050,000トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
GPT-6 Lunaを試すには何が必要ですか?
アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

GPT-6 Lunaを今すぐ試す

GPT-6 LunaはFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。