OpenAI a publié GPT-6 Luna le 22 septembre 2026 ; selon le journal de l'API d'OpenAI, ce modèle de réflexion accepte du texte et des images et produit du texte. Selon la documentation d'OpenAI, il peut utiliser un interpréteur de code, la recherche web et l'usage de l'ordinateur via l'API Responses.
GPT-6 Luna dispose de connaissances arrêtées au 18 mai 2026, contre le 16 février 2026 pour GPT-5.6 Luna, selon la documentation d’OpenAI. À sa sortie, selon OpenAI, ses prix dans l’API étaient 50 % plus bas que le tarif promotionnel de la version précédente.
Sorti le 22 septembre 2026, GPT-6 Luna conserve sur OpenRouter une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, identique à celle de GPT-5.6 Luna sur OpenRouter. Selon OpenAI, à sa sortie, son entraînement reposait sur des méthodes semblables à celles de GPT-6 Astra. Le tableau d’écart compare, sur OpenRouter, la fenêtre de contexte, les formats d’entrée et la réflexion.
Par rapport à la version précédente
GPT-6 Luna était, à sa sortie le 22 septembre 2026, facturé en dessous de GPT-6 Sol et de GPT-6 Astra sur OpenRouter. À sa sortie, OpenAI conseillait de choisir GPT-6 Astra quand on veut les meilleurs résultats et une expérience sans compromis.
GPT-6 Luna est présenté comme le modèle le plus efficient d’OpenAI pour les tâches ciblées à fort volume, selon la documentation de l’éditeur. Sur OpenRouter, il sait appeler des outils et produire des sorties structurées.
GPT-6 Luna accepte du texte et des images en entrée et produit du texte, selon le journal de l’API d’OpenAI du 22 septembre 2026. Puis, le 25 septembre 2026, OpenAI corrige un bogue d’encodage qui dégradait sa compréhension des images, selon le journal de l’API d’OpenAI. Le 6 octobre 2026, l’API Decisions sort en bêta avec gpt-6-luna : selon le journal de l’API d’OpenAI, elle transforme texte et images en réponses typées, 10 fois plus vite que l’API Responses.
GPT-6 Luna peut utiliser un interpréteur de code, un shell hébergé et l’outil apply_patch avec l’API Responses, selon la documentation d’OpenAI. Avec cette même API, il peut également utiliser la recherche web et l’usage de l’ordinateur, selon la documentation d’OpenAI.
Le score est un Elo calculé par Arena, d'après des duels à l'aveugle : plus il est haut, plus le modèle l'emporte souvent face aux autres. Quand un modèle existe en plusieurs niveaux de réflexion, seul son meilleur score est retenu.
GPT-6 Luna fait, selon OpenAI, à sa sortie, 5,4 points de pourcentage de mieux que son prédécesseur sur AutomationBench avec un effort de réflexion high, pour un coût par tâche 58 % plus bas. Sur DeepSWE v1.1, selon OpenAI, à sa sortie, il obtient 66,6 % avec un effort de réflexion max, pour un coût par tâche inférieur de 93 % à celui de Claude Opus 5 et de 96 % à celui de Claude Fable 5, tous deux à l’effort medium.
GPT-6 Luna a la réflexion activée par défaut sur OpenRouter. Selon la documentation d’OpenAI, le paramètre reasoning.effort, qui règle l’effort de réflexion, accepte les valeurs none, low, medium, high, xhigh et max. Toujours selon la documentation d’OpenAI, medium est la valeur par défaut.
Selon la documentation d’OpenAI, l’API Responses sert à utiliser les outils intégrés et l’appel de fonctions avec ce modèle. Avec l’API Chat Completions, selon la documentation d’OpenAI, l’appel de fonctions n’est accepté que lorsque le paramètre d’effort de réflexion reasoning_effort est réglé sur la valeur none.
Selon le guide de la réflexion d’OpenAI, les modèles GPT-5.6 et GPT-6 disposent dans l’API Responses des modes standard et pro, standard étant le mode par défaut. Pour les tâches difficiles, ce guide destine le mode pro aux demandes qui nécessitent davantage de travail du modèle et tolèrent une latence ainsi qu’une consommation de tokens plus élevées. Sur OpenRouter, GPT-6 Luna Pro correspond au même modèle, servi avec le paramètre reasoning.mode réglé sur pro.
GPT-6 Luna dispose, selon la documentation d’OpenAI, d’une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, dont 922 000 au plus en entrée, et produit au plus 128 000 tokens par réponse. Selon la documentation d’OpenAI, il accepte du texte et des images en entrée et répond en texte. Sur OpenRouter, ses entrées comprennent les fichiers, les images et le texte. Sa sortie date du 22 septembre 2026. Le tableau des caractéristiques rassemble les données techniques du modèle.
Chat
Code
toolsstructured_outputsreasoningseedresponse_formatmax_tokensGPT-6 Luna et GPT-6 Sol devenaient disponibles le 22 septembre 2026 dans ChatGPT Work et Codex pour les offres Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu, selon OpenAI. Selon OpenAI, leur déploiement progressif dans ChatGPT était prévu au fil de la journée. À sa sortie, les offres Free et Go pouvaient accéder au modèle dans l’application de bureau, selon OpenAI. Dans Chat, les deux modèles n’étaient pas encore disponibles à leur sortie, selon OpenAI.
Selon OpenAI, l’annonce du 7 octobre 2026 prévoyait que GPT-6, dans ChatGPT, reposerait sur GPT-6 Luna pour les offres Free et Go. Selon OpenAI, le déploiement serait étendu à ces offres à partir du lendemain. Selon la documentation d’OpenAI, le modèle portait l’identifiant gpt-6-luna dans l’API d’OpenAI. La carte d’accès donne les derniers prix relevés.
Pour relier le modèle à votre application
Chez OpenRouter (relevé du 05/10/2026) : 0,10 $ / M tokens en entrée, 0,50 $ / M tokens en sortie.
Un accès gratuit dépend toujours de l'outil, de l'offre et de ses limites : nous ne l'attribuons pas au modèle seul.
GPT-6 Luna est précédé dans la famille GPT Luna par GPT-5.6 Luna, sorti le 9 juillet 2026. La frise des versions situe le modèle parmi les versions de sa famille, avec leurs dates de sortie.
| Repères | GPT-6 LunaVous êtes ici | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Score | 1513 | 1518 |
| Sortie | ||
| Contexte | 1,05 M tokens | 1,05 M tokens |
| Prix d'entrée | 0,10 $ / M tokens | 0,20 $ / M tokens |
| Prix de sortie | 0,50 $ / M tokens | 1,20 $ / M tokens |
| Entrées | Texte, Image, Fichier | Texte, Image, Fichier |
| Réflexion | Activée par défaut | Activée par défaut |
| Tâches | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, Fullstack, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, Fullstack, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes, Vision et compréhension |
| Ce qui le distingue | OpenAI a publié GPT-6 Luna le 22 septembre 2026 ; selon le journal de l'API d'OpenAI, ce modèle de réflexion accepte du texte et des images et produit du texte. Selon la documentation d'OpenAI, il peut utiliser un interpréteur de code, la recherche web et l'usage de l'ordinateur via l'API Responses. | GPT-5.6 Luna, modèle d’OpenAI sorti le 9 juillet 2026, lit le texte et l’image et produit du texte selon OpenAI. Selon la documentation d’OpenAI, il est conçu pour les charges de travail à gros volume et sensibles au coût. |
Les repères sont ceux renseignés dans l'annuaire ; un repère absent de toutes les versions sélectionnées n'est pas affiché. Comparaison complète dans le comparateur
GPT-6 Luna est sorti le 22 septembre 2026, selon le journal de l’API d’OpenAI. OpenAI l’a lancé en même temps que GPT-6 Sol, selon le journal de l’API d’OpenAI.
GPT-6 Luna prend en entrée du texte et des images, et répond en texte, selon la documentation d’OpenAI. Sur OpenRouter, il accepte des fichiers, des images et du texte en entrée.
GPT-6 Luna a une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens sur OpenRouter. Selon la documentation d’OpenAI, il accepte au plus 922 000 tokens en entrée et produit au plus 128 000 tokens par réponse.
GPT-6 Luna est précédé par GPT-5.6 Luna dans la gamme. Cette version est sortie le 9 juillet 2026.
Pas besoin d'écrire un bon prompt vous-même. Choisissez un exemple, copiez-le tel quel, puis collez-le dans votre outil pour voir immédiatement le type de réponse obtenu.
Voir comment il rédige un e-mail professionnel à partir d'une situation concrète.
Rédigez un e-mail professionnel et cordial pour relancer un client qui n'a pas encore répondu à une proposition commerciale envoyée il y a une semaine. Le message doit rester chaleureux, ne pas paraître insistant et se terminer par une question simple pour savoir s'il souhaite poursuivre. Faites une version courte, naturelle et directement envoyable.Voir s'il sait rendre un sujet complexe vraiment compréhensible.
Expliquez-moi ce qu'est l'intelligence artificielle générative comme si je n'y connaissais absolument rien. Utilisez des mots simples, donnez deux exemples du quotidien, évitez le jargon et terminez par trois choses importantes à retenir.Voir comment il transforme un projet en étapes simples et concrètes.
Je souhaite créer un nouveau site internet pour une petite entreprise. Organisez le projet étape par étape, depuis la définition des besoins jusqu'à la mise en ligne. Pour chaque étape, indiquez ce qu'il faut préparer, la décision principale à prendre et l'erreur la plus fréquente à éviter. Terminez par les trois premières actions à réaliser cette semaine.Ouvrez votre outil, collez le texte et envoyez. Ensuite, répondez naturellement à l'IA si vous voulez préciser ou modifier le résultat.