GPT 5.6 Luna API

由 OpenAI 提供支援的 GPT 5.6 Luna LLM 模型完整 API 參考。

模型變體

此 API 支援四種模型變體：

快速比較

GPT 5.6 Luna Text to Text

端點

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POST /api/v1/chat/completions

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const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.6-luna-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a short launch announcement for a new AI feature.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 5.6 Luna Image to Text

端點

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POST /api/v1/chat/completions

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必要

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const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.6-luna-image-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
          {
            type: 'image_url',
            image_url: {
              url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 5.6 Luna Web Search

端點

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POST /api/v1/chat/completions

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必要

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const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.6-luna-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find recent product launch trends in AI developer tools.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 5.6 Luna File Analysis

端點

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POST /api/v1/chat/completions

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必要

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const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.6-luna-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize this document and list the key action items.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

回應格式

GPT 5.6 Luna LLM 模型會回傳與 OpenAI 相容的補全回應。當 stream: true 時，回應採用伺服器傳送事件（SSE）；當 stream: false 時，回應為單一 JSON 物件。

成功回應

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data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.6-luna-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.6-luna-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"The image shows"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.6-luna-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.6-luna-image-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

錯誤回應

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event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

最佳實務

1. 保持訊息結構化： 使用 messages[] 儲存對話記錄，而不是將內容合併到單一提示詞中。
2. 將檔案和影像附加至訊息： 將 image_url 和 file 部分放在引入它們的訊息中。
3. 使用 SSE 解析： 附加 choices[0].delta.content 以進行增量顯示，並將 data: [DONE] 視為成功完成。
4. 僅傳送支援的輸入： 讓文字、影像和檔案部分與所選模型變體相符。
5. 在本機儲存請求狀態： 資料區塊包含補全 id，但用戶端仍應透過作用中的請求狀態路由這些資料區塊。