GPT-5.6 Luna (India)
MODEL PROFILE模型资料Amazon Bedrock · 2026-07-09 发布 · gpt-luna 家族 · 1 家平台收录
GPT-5.6 Luna (India) 是 Amazon Bedrock 上提供的 gpt-luna 系列区域版本，面向需要在印度区域部署长上下文、附件输入与工具调用能力的开发者和企业团队。
模型介绍
GPT-5.6 Luna (India) 属于 gpt-luna 系列，通过 Amazon Bedrock 对外提供，权重不公开。它的定位是通用型闭源模型：输入接受文本、图像与 PDF，输出为文本，具备推理、工具调用和结构化输出能力。上下文窗口为 1,050,000 tokens，单次最多输出 128,000 tokens，知识截止到 2026-02-16，适合把长篇材料一次性送入后做摘要、抽取或流程编排。相较于同系列的 Global 与 US 版本，这一版本的主要区别体现在区域与计价上，能力字段保持一致。本站目前仅收录 1 家平台报价，也没有该模型的公开跑分数据，因此横向能力对比缺少实测依据，选型时应以自有业务样本验证为准。
选型建议需要百万级上下文、PDF 与图像输入且部署在印度区域时选它；若更看重单价或需要图像输出，GPT-6 Luna 系列更合适。
关键指标
适用场景
- 批量解析长篇合同与财报 PDF，输出结构化要点与字段表
- 在 Amazon Bedrock 上搭建工具调用型 Agent，串联内部业务 API
- 对扫描件与图表页面做图文联合理解，抽取关键数值与结论
- 复用固定系统提示与知识库上下文，借助缓存读降低重复调用成本
- 在印度区域部署需满足数据驻留要求的文档处理流水线
暂无：许可证、参数规模、温度调节（上游未公开，本站不估算）。 资料更新于 125 天前；发布 125 天。
规格与能力
上面没列到的字段该模型未公开权重与参数规模，架构细节以官方文档为准；从可用字段看，它是一款围绕长文档与附件输入设计的闭源通用模型。
- 结构权重不公开，参数规模、层数等细节公开资料较少，可确认的是它属于 gpt-luna 系列并由 Amazon Bedrock 承载调用。
- 能力输入覆盖文本、图像与 PDF，输出仅文本，配合推理、工具调用与结构化输出，可承担文档理解与流程编排任务。
- 披露知识截止 2026-02-16，上下文窗口 1,050,000 tokens，单次最多输出 128,000 tokens，支持超长材料一次送入。
- 开源权重
- 否
- 模型家族
- gpt-luna
能力
推理工具调用结构化输出附件
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT 5.6 Luna (Fast) | Vercel AI Gateway | — | 1.05M | $0.4/M | $2.4/M |
| GPT 5.6 Sol (Fast) | Vercel AI Gateway | — | 1.05M | $8/M | $40/M |
| GPT 5.6 Terra (Fast) | Vercel AI Gateway | — | 1.05M | $4/M | $24/M |
| GPT-5.6 | OpenAI | — | 1.05M | $4/M | $20/M |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | — | 1.05M | $0.2/M | $1.2/M |
| GPT-5.6 Luna | Kilo Gateway | — | 1.05M | $0.2/M | $1.2/M |
| GPT-5.6 Luna (Global) | Amazon Bedrock | — | 1.05M | $0.2/M | $1.2/M |
| GPT-5.6 Luna (US) | Amazon Bedrock | — | 1.05M | $0.22/M | $1.32/M |
性能表现
本站未收录该模型的公开跑分，能力判断只能基于上下文规模、模态与价格等字段做定性描述，精确表现需自行评测。
- 强项百万级上下文配合 128,000 tokens 单次输出，长报告、整本手册或多份 PDF 合并处理时不必反复分段拼接。
- 短板输出仅有文本，不含图像或音频生成；缺少第三方跑分佐证，极限推理与复杂指令遵循需用业务样本自行验证。
- 适合文档密集型、需要调用外部工具并返回结构化结果的任务，比开放式闲聊更能体现其上下文与附件输入优势。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方价按输入 0.22 美元、输出 1.32 美元每百万 tokens 计，缓存读 0.022 美元，缓存单价明显低于常规输入价。
- 定位定价处于 gpt-luna 系列的中档，输出单价约为输入的数倍，长回答场景中输出侧会占据主要成本。
- 横向对比与 US 版同价，比 Global 版输入价高约 9.1%；GPT-6 Luna 系列便宜约五成，同代 Sol 则高出十余倍。
- 平台差价本站收录的 models.dev 与 amazon-bedrock 两个报价完全一致，暂未观察到渠道差价，收录平台为 1 家。
- 省钱把稳定不变的系统提示与知识库内容走缓存读，减少重复输入；同时对输出长度设上限，压缩输出侧开销。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $0.22/M | $1.32/M | $0.022/M | 0.0% |
| models.dev · amazon-bedrock | $0.22/M | $1.32/M | $0.022/M | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.22/M / $1.32/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna (Global) | 1.05M | $0.2/M | $1.2/M | -9.1% | — |
| GPT-5.6 Luna (US) | 1.05M | $0.22/M | $1.32/M | 0.0% | — |
| GPT-6 Luna (Global) | 1.05M | $0.1/M | $0.5/M | -54.5% | — |
| GPT-6 Luna (US) | 1.05M | $0.11/M | $0.55/M | -50.0% | — |
| GPT-5.6 Sol (Global) | 1.05M | $4/M | $20/M | +1718.2% | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 GPT-5.6 Luna (India) 的常见问题
5 条GPT-5.6 Luna (India) 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.22/M、输出 $1.32/M、缓存读 $0.022/M、缓存写 $0.275/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
GPT-5.6 Luna (India) 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 1.05M（1,050,000 tokens），单次最大输出 128K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
GPT-5.6 Luna (India) 是开源模型吗？
GPT-5.6 Luna (India) 为闭源模型，只能通过官方 API 或官方授权的平台调用，无法自行下载权重。
GPT-5.6 Luna (India) 支持哪些能力？
按当前资料，GPT-5.6 Luna (India) 支持推理、工具调用、结构化输出、附件。输入输出模态为 文本+图片+PDF → 文本。
GPT-5.6 Luna (India) 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径无公开跑分，本站也未收录评测数据，任何能力排序只能参考上下文、模态与价格，不能当作实测结论。
- 边界权重不开源、无法自托管，输出只有文本；知识截止 2026-02-16，之后的信息需靠检索或工具调用补齐。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
