OpenAIClosed-Weight
GPT-6 Luna.
GPT-6 Luna ist das schnelle und kosteneffiziente Modell der GPT-6-Reihe von OpenAI. Es eignet sich für hohe Volumina und latenzkritische Aufgaben wie Chat, Klassifikation und leichte agentische Abläufe und übernimmt mit höherem Reasoning-Effort auch komplexes Software-Engineering und Computer-Use. Es verarbeitet Text, Bilder und Dateien mit einem Kontext von über einer Million Token.
base_url="https://api.noirdoc.de/v1" model="gpt-6-luna"
- Rechenzentren in der EU
- § 203 Verschwiegenheit
- Zero Retention
- Listenpreise
Details.
Wo das Modell läuft, welche Regeln greifen und was es kann.
- Rechenzentren in der EU Azure Vertragspartei: Microsoft Ireland Operations Limited · Sitz Dublin, Irland
- § 203 StGB
- Verschwiegenheit vereinbart bei Azure
- Gewichte
- Closed-Weight
- Funktionen
- Tools, Vision, Reasoning und JSON
Anbieter.
GPT-6 Luna bieten wir über diese Anbieter an.
Anbieter § 203 model=
€ · 1M Token Input Cache Read Cache Write Output
Azure EU EU-Datenresidenz über Azure Foundry
gpt-6-luna Input 0,11 Cache Read 0,011 Cache Write 0,135 Output 0,54 ab 272K Input-Token ab 272K Input 0,212 Cache Read 0,022 Cache Write 0,135 Output 0,792
Weitere Modelle.
OpenAI entwickelt die GPT-Reihe, Whisper und TTS. Neben den proprietären Modellen veröffentlicht OpenAI mit GPT-OSS auch offene Gewichte.
Alle OpenAI-Modelle → Modell
€ · 1M Token Input Cache Read Cache Write Output
GPT-6.1 Sol Tools Vision Reasoning JSON GPT-6-Modell für agentisches Programmieren und Computer-Use — auch für dokumentenlastige Arbeit und mehrstufige Geschäftsabläufe. 
Azure · EU Azure · EU Azure · EU Azure · EU Azure · EU Azure · EU Azure · EU Azure · EU 
AKI.IO · DE Azure · EU
Azure · EU Input 2,16 Cache Read 0,11 Cache Write 2,70 Output 10,78 ab 272K Input-Token ab 272K Input 4,23 Cache Read 0,22 Cache Write 2,70 Output 15,84
GPT-6 Sol Tools JSON Kosteneffiziente Oberklasse der GPT-6-Familie — für agentisches Programmieren, Geschäftsautomatisierung und lange Software-Engineering-Aufgaben. Azure · EU Input 2,16 Cache Read 0,22 Cache Write 2,70 Output 10,78 ab 272K Input-Token ab 272K Input 4,25 Cache Read 0,44 Cache Write 5,28 Output 15,85
GPT-5.6 Sol Tools Vision Reasoning JSON Stärkstes Modell der GPT-5.6-Familie — extended Reasoning, agentische Workflows und Code für anspruchsvollste Workloads. Azure · EU Input 3,95 Cache Read 0,395 Cache Write 4,94 Output 19,75 ab 272K Input-Token ab 272K Input 7,76 Cache Read 0,776 Cache Write 9,70 Output 29,06
GPT-5.6 Terra Tools Vision Reasoning JSON Ausgewogenes Modell der 5.6-Familie — Leistung auf GPT-5.5-Niveau zu deutlich geringeren Kosten. Azure · EU Input 1,98 Cache Read 0,198 Cache Write 2,47 Output 11,85 ab 272K Input-Token ab 272K Input 3,90 Cache Read 0,39 Cache Write 4,88 Output 17,46
GPT-5.6 Luna Tools Vision Reasoning JSON Schnellstes und günstigstes 5.6-Modell — für hohe Volumina und latenzkritische Anwendungen. Azure · EU Input 0,20 Cache Read 0,02 Cache Write 0,25 Output 1,19 ab 272K Input-Token ab 272K Input 0,40 Cache Read 0,04 Cache Write 0,50 Output 1,77
GPT-5.4 Tools Vision Reasoning JSON Frontier-Modell für anspruchsvolles Reasoning, agentische Workflows und komplexe Produktionslasten. Azure · EU Input 2,47 Cache Read 0,247 Cache Write — Output 14,82 ab 272K Input-Token ab 272K Input 4,86 Cache Read 0,486 Cache Write — Output 21,80
GPT-5.4 mini Tools Vision Reasoning JSON Kompakte GPT-5.4-Variante für hohe Durchsätze zu geringen Kosten — solide bei Standardaufgaben. Azure · EU Input 0,75 Cache Read 0,075 Cache Write — Output 4,45
GPT-5 mini Tools Vision Reasoning JSON Kompakte GPT-5-Variante für hohe Durchsätze zu geringen Kosten — solide bei Standardaufgaben. Azure · EU Input 0,26 Cache Read 0,0256 Cache Write — Output 1,99
GPT-OSS 120B Tools Reasoning JSON OpenAIs open-weight Modell — frontiernahes Reasoning bei voller Deployment-Kontrolle. AKI.IO · DE Input 0,15 Cache Read — Cache Write — Output 0,55
Whisper Audio OpenAIs Spracherkennung — robuste Transkription über viele Sprachen und Akzente hinweg. Azure · EU 0,0065 € pro Minute
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import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
# eine Zeile — mehr nicht
base_url="https://api.noirdoc.de/v1",
api_key=os.environ["NOIRDOC_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-luna", # Anbieter & Modell
messages=[{"role": "user", "content": "Hallo"}],
)