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GPT-6 Luna

OpenAI의 GPT-6 Luna는 대화 모델이면서 Decisions API를 통한 타입 지정 판단도 지원합니다. 판단 모드의 사용 방법은 Jev와 같습니다. 요청에 판단 대상 콘텐츠와 질문 집합을 지정하면 모델은 각 질문에 대한 구조화된 답변과 그 확률을 반환합니다. Jev와 달리 GPT-6 Luna는 이미지 입력을 지원합니다.

이 페이지에서는 GPT-6 Luna의 판단 사용법을 설명합니다. 대화 사용법은 GPT 시리즈를 참고하십시오.

Jev와의 선택

핵심이미지에 대한 판단이 필요한 경우 GPT-6 Luna를, 텍스트나 JSON만 처리하며 응답 속도가 중요한 경우 Jev를 사용하십시오.
GPT-6 LunaJev
모델 IDopenai/gpt-6-lunatypesafe/jev-latest
입력텍스트, 이미지텍스트, JSON
질문 유형predicate, choice, scorepredicate, choice, score
호출 경로/v1/decisions, /openai/v1/decisions, /typesafe/v1/systemone왼쪽과 동일
1회 소요 시간(실측)약 0.5초(첫 요청은 약 2.5초가 걸릴 수 있음)약 0.3초

같은 질문 집합에 대한 두 모델의 판단 결과는 대체로 일치합니다. 같은 환불 티켓으로 실측한 결과, 두 모델 모두 환불 요청으로 판단하고 billing에 배정했습니다.

빠른 시작

연동 정보
Base URLhttps://api.ofox.ai/v1
모델 IDopenai/gpt-6-luna
엔드포인트/v1/decisionsPOST

OpenAI 공식 Python SDK로 호출하는 경우 client.decisions가 포함된 버전을 설치해야 합니다(pip install -U openai, 3.31.0에서 동작 확인). API Key 생성 방법은 Jev · 빠른 시작을 참고하십시오.

luna_text.py
import os from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.ai/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"]) r = client.decisions.create( model="openai/gpt-6-luna", input="Customer message: I was charged twice and need a refund today.", questions=[ {"type": "predicate", "name": "refund", "instructions": "Is the customer asking for a refund?"}, { "type": "choice", "name": "team", "instructions": "Which team should handle this ticket?", "choices": [ {"value": "billing", "description": "Charges, invoices, refunds"}, {"value": "technical", "description": "Outages, errors, integration issues"}, {"value": "other", "description": "None of the above"}, ], }, ], ) refund, team = r.answers print(refund.probability, team.choice, team.confidence)

출력:

1.0 billing 1.0

이미지 판단

이미지를 전달할 때는 input에 메시지 배열을 사용하고, content에서 input_image로 이미지를 전달합니다. 이미지는 base64 data URL을 사용합니다. 이미지의 출처를 설명하는 input_text를 함께 전달할 수도 있습니다.

luna_image.py
import base64 import os from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.ai/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"]) with open("product.jpg", "rb") as f: image = "data:image/jpeg;base64," + base64.b64encode(f.read()).decode() r = client.decisions.create( model="openai/gpt-6-luna", input=[{ "role": "user", "content": [ {"type": "input_text", "text": "Product image uploaded by a user"}, {"type": "input_image", "image_url": image}, ], }], questions=[ {"type": "predicate", "name": "has_text", "instructions": "Does the image contain any text?"}, { "type": "choice", "name": "shape", "instructions": "What shape is on the left side of the image?", "choices": [{"value": "circle"}, {"value": "square"}, {"value": "triangle"}, {"value": "other"}], }, ], ) for a in r.answers: print(a.name, getattr(a, "probability", None) or a.choice) print(r.usage.prompt_tokens)

출력:

has_text 1.0 shape circle 538

예시 이미지는 흰 바탕에 빨간 원, 파란 정사각형, 한 줄의 텍스트가 있는 이미지이며, 두 질문 모두 올바르게 판단되었습니다. 필드 정의는 Decisions API · 입력 형식을 참고하십시오.

질문 설계와 운영 준비

Jev 문서의 다음 내용은 GPT-6 Luna에도 동일하게 적용됩니다.

  • 질문 설계: 선택지가 모든 경우를 포괄해야 한다는 점, 선택지 설명 작성, 질문에 name 설정, 그리고 반환 필드의 의미.
  • 운영 준비: 사람이 레이블링한 샘플로 신뢰도 임곗값 설정, 여러 질문을 하나의 요청으로 통합.

과금

판단 모드와 대화 모드는 별도로 과금되며, 판단 모드의 단가는 모델 페이지 를 참고하십시오. 실측 결과 판단 요청이 반환하는 usage에는 prompt_tokens(이미지 부분 포함)만 포함되며 completion_tokens는 포함되지 않습니다.

자주 발생하는 오류

오류 메시지와 해결 방법은 Jev · 자주 발생하는 오류와 Decisions API · 자주 발생하는 오류를 참고하십시오. 이 중 Jev의 이미지 입력과 관련된 오류는 GPT-6 Luna에는 해당하지 않습니다.

공식 문서

자주 묻는 질문

GPT-6 Luna의 판단 모드와 대화 모드는 어떻게 다릅니까?

판단 모드는 /v1/decisions로 호출하며, 주어진 선택지와 등급 범위 안에서만 답하고 확률과 신뢰도를 반환합니다. 대화 모드는 /v1/chat/completions 또는 /v1/responses로 호출하며 텍스트 답변을 생성합니다. 두 모드는 별도로 과금됩니다.

GPT-6 Luna와 Jev는 각각 언제 선택해야 합니까?

이미지에 대한 판단이 필요한 경우 GPT-6 Luna를, 텍스트나 JSON만 처리하며 응답 속도가 중요한 경우 Jev를 선택하십시오. 두 모델의 요청 형식과 질문 유형은 동일하므로, 전환할 때는 model만 변경하면 됩니다.

TypeSafe SDK로 GPT-6 Luna를 호출할 수 있습니까?

호출할 수 있습니다. 실측 결과 /typesafe/v1/systemone과 /openai/v1/decisions 모두에서 openai/gpt-6-luna를 호출할 수 있으며, 호출 방식은 Jev와 동일합니다.

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