GPT-5.6 Luna रिव्यू: स्पेसिफिकेशन, कीमत और बेंचमार्क

GPT-5.6 Luna OpenAI की GPT-5.6 फ़ैमिली का सबसे तेज और सबसे किफायती मॉडल है, जिसे 9 जुलाई 2026 को GPT-5.6 Sol और Terra के साथ जारी किया गया था। इसे बेंचमार्क जीतने के लिए नहीं, बल्कि रोज़मर्रा के बहुत सारे काम तेज़ी से और इतनी कम कीमत में निपटाने के लिए बनाया गया है कि आपको टोकन गिनने की चिंता न करनी पड़े।

इस रिव्यू में बताया गया है कि GPT-5.6 Luna किन कामों में अच्छा है, कहाँ स्पष्ट रूप से कमजोर है, OpenAI द्वारा कीमत 80% घटाने के बाद इसकी लागत क्या है और यह बाकी GPT-5.6 मॉडलों से कैसे तुलना करता है। यह उन मॉडलों में भी शामिल है जिन्हें आप Chat Smith में बिना OpenAI खाते के मुफ़्त इस्तेमाल कर सकते हैं।

GPT-5.6 तीन स्तरों में आता है: फ्लैगशिप Sol, रोज़मर्रा के काम के लिए Terra और तीनों में सबसे किफायती Luna। OpenAI के अनुसार Luna, पुरानी GPT-5 फ़ैमिली के nano स्तर के लगभग बराबर है। इसे वर्गीकरण, सारांश, रूटिंग और रियल-टाइम ऐप जैसे लागत-संवेदी और अधिक मात्रा वाले कामों के लिए बनाया गया है।

हालाँकि इसके स्पेसिफिकेशन एंट्री-लेवल नहीं हैं। Luna में 1,050,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो है, यह अधिकतम 128,000 टोकन आउटपुट देता है, टेक्स्ट और इमेज दोनों इनपुट लेता है और इसकी नॉलेज कटऑफ 16 फ़रवरी 2026 है। यह एक रीजनिंग मॉडल है, जिसमें effort को none, low, medium (डिफ़ॉल्ट), high, xhigh और max तक सेट किया जा सकता है—यानी इसी मॉडल को लगभग तुरंत जवाब देने से लेकर धीमे और सावधानीपूर्वक काम तक समायोजित किया जा सकता है।

लॉन्च के समय OpenAI ने बताया कि Luna ने कोडिंग में Claude Opus 4.8 को पीछे छोड़ा, जबकि लगभग एक-तिहाई समय लिया, करीब आधे आउटपुट टोकन बनाए और लगभग एक-चौथाई लागत आई। प्रति डॉलर प्रदर्शन ही इस स्तर का मुख्य उद्देश्य है।

चार बातें तय करती हैं कि Luna किन कामों के लिए है।

Luna की कीमत प्रति दस लाख इनपुट टोकन $0.20 और प्रति दस लाख आउटपुट टोकन $1.20 है, जबकि कैश्ड इनपुट $0.02 है। यह 30 जुलाई 2026 को 80% कीमत कटौती के बाद की दर है; लॉन्च के समय कीमतें $1 और $6 थीं। इस दर पर वे काम भी सामान्य हो जाते हैं जो फ्लैगशिप मॉडल पर महँगे पड़ते—हर सपोर्ट टिकट को टैग करना, दस्तावेज़ों की पूरी कतार का सारांश बनाना या आने वाले अनुरोधों को रूट करना।

ज़्यादातर सस्ते मॉडल केवल एक गति देते हैं। Luna का effort none से max तक जाता है, इसलिए वही इंटीग्रेशन सरल वर्गीकरण का तुरंत जवाब दे सकता है और कभी-कभार कठिन मामले पर सचमुच सोचने का समय भी लगा सकता है। पाइपलाइन के बीच मॉडल बदलने के बजाय effort बढ़ाने के साथ गुणवत्ता बेहतर होती है।

Luna की क्षमताएँ सीमित नहीं की गई हैं। यह वेब सर्च, फ़ाइल सर्च, कोड इंटरप्रेटर, इमेज जेनरेशन, कंप्यूटर उपयोग, MCP, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और फ़ंक्शन कॉलिंग को सपोर्ट करता है तथा टेक्स्ट के साथ इमेज भी पढ़ता है। इस कीमत में बड़े मॉडलों जैसे टूल मिलने से यह एजेंट स्टैक के डिफ़ॉल्ट मॉडल के रूप में उपयोगी बनता है।

इसके आँकड़े कीमत से कहीं बेहतर हैं। Luna ने SWE-Bench Pro पर 62.7% और Terminal-Bench 2.1 पर 84.7% हासिल किया, दोनों में GPT-5.5 से आगे रहते हुए लागत का केवल एक अंश लिया। लंबे पेशेवर वर्कफ़्लो जाँचने वाले Agents' Last Exam में इसे 50.3% मिला—फ्लैगशिप Sol से केवल 2.4 अंक कम। कंटेंट का ड्राफ़्ट बनाने, लंबे टेक्स्ट का सारांश बनाने और सामान्य विश्लेषण में अधिकतर लोगों को शीर्ष स्तर से अंतर महसूस नहीं होगा।

नीचे GPT-5.6 के तीनों स्तरों के लिए OpenAI द्वारा प्रकाशित आँकड़े हैं; संदर्भ के लिए पिछली पीढ़ी भी शामिल है।

आखिरी पंक्ति ध्यान से देखें। Luna अधिकांश कामों में बड़े मॉडलों के बराबर रहता है, लेकिन लंबे कॉन्टेक्स्ट से जानकारी याद करने में इसका प्रदर्शन तेज़ी से गिरता है। यही इस स्तर और इससे ऊपर के मॉडलों के बीच सबसे स्पष्ट अंतर है।

Luna कीमत के लिहाज़ से GPT-5.6 फ़ैमिली का शुरुआती विकल्प है; इसकी इनपुट दर Terra की दर का दसवाँ हिस्सा है।

• API: प्रति दस लाख टोकन $0.20 इनपुट, $0.02 कैश्ड इनपुट और $1.20 आउटपुट; यह gpt-5.6-luna नाम से उपलब्ध है।
• ChatGPT Work और Codex: Plus, Pro, Business और Enterprise उपयोगकर्ता Luna चुन सकते हैं और उसका effort स्तर तय कर सकते हैं।
• क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म: Microsoft Foundry on Azure और Amazon Bedrock के ज़रिए भी उपलब्ध है।
• लंबे प्रॉम्प्ट: 272K से अधिक इनपुट टोकन वाले अनुरोध पर पूरे अनुरोध के लिए इनपुट की दर 2 गुना और आउटपुट की दर 1.5 गुना लगती है।
• Chat Smith: GPT-5.6 Luna को बिना अलग खाते या API key के मुफ़्त आज़माया जा सकता है।

लंबा कॉन्टेक्स्ट सबसे बड़ी सीमा है। दस लाख टोकन की विंडो के बावजूद Luna ने OpenAI के MRCR 8-नीडल टेस्ट में 256K–512K और 512K–1M दोनों रेंज पर 41.3% हासिल किया, जबकि Sol के स्कोर 91.5% और 73.8% थे। विंडो तो है, लेकिन पूरे कॉन्टेक्स्ट से भरोसेमंद रिकॉल नहीं मिलता—इसे 500 पेज का अनुबंध दें तो कुछ बातें छूटने की उम्मीद रखें।

विशेषज्ञ स्तर की गहराई भी कम हो जाती है। GeneBench Pro पर इसे Sol के 28.7% की तुलना में 10.8% मिला, और FrontierMath Tier 4 पर 83.0% की तुलना में 58.5%। कठिन गणित, जीनोमिक्स या रिसर्च इंजीनियरिंग के काम के लिए बड़ा मॉडल बेहतर है।

कंप्यूटर उपयोग तीसरी कमी है: OSWorld 2.0 पर 45.6%, जबकि Sol का स्कोर 62.6% है। यदि आप चाहते हैं कि मॉडल सॉफ़्टवेयर के बारे में सवालों का जवाब देने के बजाय उसे शुरू से अंत तक चलाए, तो GPT-6 Astra उसी काम के लिए बना मॉडल है।

आप GPT-5.6 Luna को Chat Smith में मुफ़्त इस्तेमाल कर सकते हैं—न OpenAI खाता चाहिए, न API key और न अतिरिक्त सब्सक्रिप्शन। मॉडल सूची से इसे चुनें और Android, iOS या ब्राउज़र पर टाइप करना शुरू करें।

Luna तेज़ है, इसलिए इसे रोज़मर्रा के सवालों, छोटे री-राइट और सारांश के लिए खुला रखा जा सकता है; अधिक गहराई वाले काम पर दूसरे मॉडल में स्विच करें। Chat Smith में यह Gemini 3.5 Flash और Claude Haiku 4.5 जैसी गति श्रेणी में है, इसलिए आप तीनों को एक ही प्रॉम्प्ट भेजकर अपनी पसंद की शैली देख सकते हैं। बातचीत के बीच मॉडल बदलने पर कॉन्टेक्स्ट बना रहता है।

सरल नियम: अधिक काम और गति के लिए Luna; लंबे, तकनीकी या उच्च जोखिम वाले काम के लिए फ्लैगशिप मॉडल।

GPT-5.6 Luna तब चुनने वाला मॉडल है जब काम सामान्य हो और उसकी मात्रा बहुत अधिक हो। पेशेवर और कोडिंग बेंचमार्क में यह फ्लैगशिप से केवल कुछ अंक पीछे है, तेज़ चलता है और लागत का एक अंश लेता है—इसके बदले लंबे कॉन्टेक्स्ट रिकॉल, कंप्यूटर उपयोग और विशेषज्ञ गहराई में कमी आती है। रोज़मर्रा की चैट, ड्राफ़्टिंग और सारांश में यह समझौता लगभग दिखाई नहीं देता।

आप Chat Smith में GPT-5.6 Luna मुफ़्त आज़मा सकते हैं और काम की ज़रूरत पड़ते ही अधिक शक्तिशाली मॉडल पर स्विच कर सकते हैं।