Model karşılaştırma · 2026-10-06
GPT-5.6 Luna ve GPT-5.6 Luna Pro farkları ve kullanımı
GPT-5.6 Luna ve Luna Pro aynı modeli kullanır; varsayılan reasoning mode, çağrı biçimi ve token fiyatları LLMTR üzerinden açıklanır.
Kısa yanıt: Aynı model, farklı varsayılan reasoning mode
LLMTR (llmtr.com), Türkiye'de ve global sağlayıcılarda barındırılan dil modellerine tek, OpenAI uyumlu API'den erişim veren bir gateway'dir. https://llmtr.com/v1 üzerinden, openai/gpt-5.6-luna ve openai/gpt-5.6-luna-pro aynı OpenAI modelini, gpt-5.6-luna, kullanır; fark modelden değil, reasoning modunun varsayılanından kaynaklanır. Luna, pro modunu istek başına da kabul eder; Luna Pro ise pro modunu varsayılan olarak gönderir. İkisi de /v1/responses uç noktasında çağrılır.
Her iki kimlik de 1.050.000 token bağlam penceresi, 128.000 token en fazla çıktı, metin ve görsel girdi, belge, fonksiyon çağırma, yapılandırılmış çıktı ve prompt caching özelliklerini destekler. temperature ve top_p desteklenmez. Reasoning effort değerleri none, low, medium, high, xhigh ve max seçenekleridir; medium, OpenAI sayfasında varsayılandır.
| Alan | openai/gpt-5.6-luna | openai/gpt-5.6-luna-pro |
|---|---|---|
| Arkasındaki OpenAI modeli | gpt-5.6-luna | gpt-5.6-luna |
| Reasoning modu | standart; istek başına pro | pro varsayılan |
| 1M token başına girdi / çıktı | $0.20 / $1.20 | $0.20 / $1.20 |
| 1M token başına önbellek okuma | $0.02 | $0.02 |
| Bağlam / en fazla çıktı | 1.050.000 / 128.000 | 1.050.000 / 128.000 |
| Reasoning düzeyi | none, low, medium, high, xhigh, max | none, low, medium, high, xhigh, max |
| API uç noktası | /v1/responses | /v1/responses |
GPT-5.6 Luna ile GPT-5.6 Luna Pro arasındaki fark nedir?
Fark model değil, varsayılan reasoning modudur: 2026-10-06 itibariyle her iki LLMTR kimliği de gpt-5.6-luna modeline gider. Luna, pro modunu istek bazında kabul eder; Luna Pro, pro modunu istek gövdesinde varsayılan olarak gönderir. Böylece iki seçenek aynı yetenekleri ve birim fiyatları paylaşır.
OpenAI dokümantasyonunda gpt-5.6-luna için bir model sayfası vardır; gpt-5.6-luna-pro sayfası ise 2026-10-06 tarihinde 404 döndürdü. Bu nedenle Luna Pro'yu ayrı, büyük, yeni veya farklı eğitilmiş bir model olarak ele almak yanlıştır. LLMTR'de farklı olan model kimliği ve varsayılan reasoning modudur.
İki modeli aynı API'de çağırmak
Her iki model kimliği de aynı API anahtarıyla POST https://llmtr.com/v1/responses adresine gönderilir. openai/gpt-5.6-luna-pro için ek alan gerekmez; bu kimlik seçildiğinde LLMTR istek gövdesine reasoning.mode = "pro" değerini varsayılan olarak ekler. openai/gpt-5.6-luna ise pro reasoning mode'u istek başına kabul eder. Aynı SDK ve temel URL kullanılır.
Aşağıdaki Python örneği iki çağrıyı aynı OpenAI uyumlu istemciyle gösterir. Luna çağrısında düşük reasoning effort seçilir; Luna Pro çağrısında model string'i değiştirildiği için ek bir reasoning.mode alanı yazılmaz. Yanıt kullanım bilgisi fast.usage ve careful.usage üzerinden görülür. Her iki çağrı da aynı ortam değişkenindeki API anahtarını kullanır. Kod, iki yanıtın kullanım bilgisini de yazdırır.
İki model kimliğinin aynı API anahtarıyla POST /v1/responses üzerinden çağrılmasını gösteren Python örneği.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key=os.environ["LLMTR_API_KEY"])
# GPT-5.6 Luna: standard reasoning mode, effort chosen per request.
fast = client.responses.create(
model="openai/gpt-5.6-luna",
reasoning={"effort": "low"},
input="Classify this ticket as billing, bug or feature request: ...",
)
# GPT-5.6 Luna Pro: same OpenAI model and price, pro reasoning mode sent by default.
careful = client.responses.create(
model="openai/gpt-5.6-luna-pro",
input="Review this contract clause and list the risks: ...",
)
print(fast.usage, careful.usage)Faturayı belirleyen çıktı token sayısı
2026-07-30'dan bu yana iki kimlikte de 1 milyon girdi token'ı 0,20 $, 1 milyon çıktı token'ı 1,20 $ ve 1 milyon önbellek okuma token'ı 0,02 $ tutar. Birim oranlar aynı olduğundan Luna Pro'nun ayrı fiyatı yoktur. İstek maliyeti yalnızca üretilen çıktı token sayısına göre değişir.
Reasoning token'ları çıktı olarak faturalandırılır. Aynı istemleri iki kimlikle çalıştırıp usage çıktısındaki output_tokens değerini karşılaştırın. 2026-07-30 öncesindeki katalog oranları sırasıyla 1,00 $ girdi, 6,00 $ çıktı ve 0,10 $ önbellek okuma idi. Böylece aynı istemlerde üretilen toplam çıktı miktarını doğrudan görürsünüz. Aynı istem setindeki output_tokens farkı maliyet farkını açıklar.
Hangi kullanım senaryosunda hangisini seçmeli?
Yüksek hacimli sınıflandırma, yönlendirme, özetleme, asistan ve maliyet kontrollü üretim iş akışlarında openai/gpt-5.6-luna kullanın. Bu kimlik, aynı katalog fiyatlarıyla toplu işleri yürütmek için konumlandırılır. Metin ve görsel girdi, belge, fonksiyon çağırma, yapılandırılmış çıktı ve prompt caching gereksinimleri bu seçimle desteklenir.
Yalnızca seçili isteklerin daha dikkatli reasoning gerektirdiği iş yüklerinde openai/gpt-5.6-luna-pro yönlendirin. Bu yaklaşım toplu trafiği Luna'da tutup belirli bir payı kalite artışı beklenen işlerde Pro'ya taşır; model fiyat listesini değiştirmez. Karar vermeden önce aynı istemlerde usage.output_tokens değerlerini karşılaştırın ve routing kararını model string'iyle verin. Böylece toplu işler ile seçili kalite artışı işleri ayrılır.
LLMTR ile başlamak: hesap, kredi, anahtar ve ilk istek
1. adım: llmtr.com'da hesap oluşturun ve e-posta adresinizi doğrulayın. 2. adım: Dashboard'daki güvenli ödeme ekranından kredi yükleyin. İstenen yükleme tutarına bir kez yüzde 8 platform marjı eklenir; 10,00 $ kredi yüklemesi için 10,80 $ tahsil edilir. Platform marjı model fiyatlarına eklenmez; her API çağrısı modelin katalog fiyatından düşülür.
3. adım: Dashboard > API Keys bölümünden API anahtarı oluşturun. Ham anahtar yalnızca bir kez gösterilir; LLMTR_API_KEY gibi bir ortam değişkeninde saklayın. 4. adım: herhangi bir OpenAI uyumlu SDK'da yalnızca base_url ve api_key değerlerini değiştirerek ilk isteği https://llmtr.com/v1 adresine gönderin. Dashboard kullanım sayfasında anahtar bazında kullanım ve harcama görünür. Aynı anahtar ve kredi bakiyesi katalogdaki her model için çalışır; model değiştirmek yalnızca model string'ini değiştirmektir.
GPT-5.6 Luna ve Luna Pro'yu LLMTR'de çağırmak
Hesabı doğrulayın, kredi yükleyin, API anahtarını ortam değişkeninde saklayın ve ilk Responses API isteğini gönderin.
- Hesap oluşturma. llmtr.com'da hesap oluşturun ve e-posta adresinizi doğrulayın.
- Kredi yükleme. Dashboard'daki güvenli ödeme ekranından kredi yükleyin. Tutara bir kez yüzde 8 platform marjı eklenir; 10,00 $ kredi için 10,80 $ tahsil edilir. Platform marjı model fiyatlarına eklenmez.
- API anahtarı oluşturma. Dashboard > API Keys bölümünden anahtar oluşturun. Ham anahtar yalnızca bir kez gösterildiği için LLMTR_API_KEY ortam değişkeninde saklayın.
- İlk API isteği. OpenAI uyumlu SDK'da base_url ve api_key değerlerini ayarlayın. İlk isteği https://llmtr.com/v1 adresine gönderin. Aynı anahtar ve kredi bakiyesiyle model string'ini değiştirerek katalogdaki başka modelleri çağırabilirsiniz.
Sık sorulan sorular
GPT-5.6 Luna Pro, GPT-5.6 Luna'dan farklı bir model mi?
Hayır. openai/gpt-5.6-luna ve openai/gpt-5.6-luna-pro aynı gpt-5.6-luna modelini kullanır; Luna Pro, reasoning.mode = "pro" modunu varsayılan olarak gönderir.
GPT-5.6 Luna Pro daha fazla mı ücretlendirilir?
Birim token fiyatları aynıdır: 1 milyon girdi için 0,20 $, 1 milyon çıktı için 1,20 $ ve 1 milyon önbellek okuma için 0,02 $. Fark yalnızca üretilen çıktı token sayısından doğar; reasoning token'ları da çıktı olarak ücretlendirilir.
GPT-5.6 Luna'nın bağlam penceresi ve en fazla çıktısı ne kadar?
Bağlam penceresi 1.050.000 token, en fazla çıktı ise 128.000 token'dır. İki kimlik için bu değerler aynıdır.