> https://router.one/zh/blog/gpt-6-luna-api-guide 的 Markdown 镜像，供 AI 助手与爬虫使用。Router One 是 OpenAI 兼容的统一 LLM API 网关。
> 发布：2026-10-31 · 作者：Router One Team

# GPT-6 Luna API 接入指南：国内调用、工具调用与计费

_GPT-6 Luna 国内直连调用：openai/gpt-6-luna 模型 ID、按 OpenAI 文档的工具调用规则，不在任何套餐档位、按钱包计费，附 Responses 与 Chat Completions 示例。_

OpenAI 于 2026 年 9 月 22 日发布了 GPT-6 Luna；截至 2026-10-30 的模型目录，Router One 以 `openai/gpt-6-luna` 列出它。[GPT-6 Luna 模型页](https://router.one/zh/models/gpt-6-luna)为它列出两个端点：`POST /v1/responses` 与 `POST /v1/chat/completions`。国内开发者不需要海外账号、不需要 VPN：把 OpenAI 兼容 SDK 或客户端的 base URL 换成 `https://api.router.one/v1`，用 Router One 的 Key 发 `"model": "openai/gpt-6-luna"`，请求就会像目录里其他模型一样被路由、计费并记入日志。截至 2026-10-31 的套餐接口，GPT-6 Luna 不在任何套餐档位，无论是否订阅，每次调用都按 token 从钱包扣费；实时单价看模型页。

本文依次讲清：目录对这个 id 公开了什么，OpenAI 怎么把 GPT-6 Luna 与 GPT-6.1 Terra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 区分，OpenAI 文档（2026-10-31 核对）对工具调用、推理强度、采样参数与图像输入的说明，没有套餐覆盖时费用怎么算，以及两个端点上的第一个请求怎么发。文中的目录与套餐信息都注明了观察日期，发起新请求前以实时目录为准。

## GPT-6 Luna 速览

| 项目 | 目录所列（2026-10-30） |
| --- | --- |
| 目录 id | `openai/gpt-6-luna`，截至 2026-10-30 的模型目录已列出 |
| 上下文窗口 | 见[模型页](https://router.one/zh/models/gpt-6-luna)；OpenAI 模型页列出 1,050,000 token（2026-10-31 核对） |
| 输入 / 输出 | 文本、图像输入，文本输出 |
| 能力标签 | chat、streaming、tool calling、vision |
| 价格线 | 两条：标准价格线，以及单次输入严格超过 272,000 token 时适用的整单价格线 |
| 端点 | `POST /v1/responses` 与 `POST /v1/chat/completions`（以模型页所列为准） |
| 不提供的端点 | `POST /v1/messages`（只服务 Claude 系列与 DeepSeek id） |
| 渠道 | 默认渠道；截至 2026-10-30 的模型目录另列有 Azure 渠道 ID [`azure/gpt-6-luna`](https://router.one/zh/models/azure-gpt-6-luna)，作为单独定价的产品出售，单价是它自己的 |
| 套餐 | 不在 Pro、Max、Ultra 的任何档位（2026-10-31 套餐接口），按钱包计费 |

OpenAI 官方的 [GPT-6 Luna 模型页](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna)（2026-10-31 核对）补充了目录里没有的信息：它把 GPT-6 Luna 描述为 "our most efficient model for focused, high-volume tasks"（OpenAI 面向目标明确、调用量大的任务的最高效模型），在 1,050,000 token 窗口内最多输入 922,000 token、最多输出 128,000 token，知识截止日期为 2026 年 5 月 18 日；`reasoning.effort` 可取 `none`、`low`、`medium`（默认）、`high`、`xhigh` 与 `max`。同一页还写明：内置工具与函数调用请使用 Responses API，Chat Completions 只有在 `reasoning_effort` 设为 `none` 时才支持函数调用。以上是厂商的说法；Router One 负责的是目录条目本身，以及网关如何路由和计费。

## 选 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Terra、GPT-6.1 Sol 还是 GPT-6 Astra？

OpenAI 的 [GPT-6 指南](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model)（2026-10-31 核对）给四个 GPT-6 模型各配了一句定位：GPT-6 Astra 是 "highest intelligence"（智能最高），GPT-6.1 Sol 是 "balanced speed, cost, and intelligence"（速度、成本与智能兼顾），GPT-6.1 Terra 是 "fast and efficient"（快速高效），GPT-6 Luna 是 "fastest and most cost-effective"（速度最快、最具成本效益），并写明它 "strong performance for focused, high-volume tasks"（在目标明确、调用量大的任务上表现强）。OpenAI 的[模型总览](https://developers.openai.com/api/docs/models)（2026-10-31 核对）建议成本敏感、调用量大的工作负载选 GPT-6 Luna；它的[模型选择指南](https://developers.openai.com/api/docs/guides/model-selection)（2026-10-31 核对）给 Luna 配了两档推理强度：low 适合精细修改、范围清晰的问题求解和简单的数据抽取，extra high 适合跨多个应用查找当前上下文、安排工作优先级，以及求解约束清晰的问题；同一指南建议用相同的输入对比结果，保留能达到质量要求的最轻设置。这些是 OpenAI 对自家阵容和自家官方价格的描述，不是 Router One 的测量或单价；把一类任务迁过去之前，先用你自己的提示词在相同输入上跑一遍。

Router One 这一侧，选择时还要看三点：

- **扣套餐额度还是走钱包。** 截至 2026-10-31 的套餐接口，GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol 计入 Pro、Max、Ultra 的「高级模型」额度，GPT-6 Astra 计入 Max 与 Ultra 才有的「旗舰模型」额度；GPT-6 Luna 与 GPT-6.1 Terra 都不在任何套餐档位，所有账户都按钱包计费。
- **公示单价。** Router One 为每个 id 单独公示单价。[GPT-6 Luna 模型页](https://router.one/zh/models/gpt-6-luna)显示实时单价，下面的对比页会把它与 DeepSeek V4.1 Flash 并排渲染；切换前请重新核算成本。
- **请求路径相同。** GPT-6 Luna、GPT-6.1 Terra、GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 都是 GPT 系列 id，模型页都把它们列在 `/v1/responses` 和 `/v1/chat/completions` 上。

一个对比页用实时目录把规格和单价并排渲染出来：

- [GPT-6 Luna vs DeepSeek V4.1 Flash](https://router.one/zh/models/compare/gpt-6-luna-vs-deepseek-v4-1-flash)——OpenAI 面向目标明确、调用量大的任务的模型，对比 DeepSeek 的 Flash 模型。DeepSeek V4.1 Flash 还在 `/v1/messages` 上提供；截至 2026-10-31 的套餐接口，DeepSeek V4.1 Flash 扣「普通模型」额度，GPT-6 Luna 不在任何套餐档位、按钱包计费。

## OpenAI 的规则会改变请求里的哪些地方

Key、base URL 和端点都与 Router One 上其他 GPT id 一样。GPT-6 Luna 对请求的要求来自 OpenAI 的模型页与 [GPT-6 指南](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model)（迁移速查，2026-10-31 核对）：

- **工具调用。** 内置工具与函数调用请使用 Responses API；GPT-6 Luna 在 Chat Completions 上只有 `reasoning_effort` 设为 `none` 时才支持函数调用，GPT-6 指南也写明需要推理的工具调用要走 Responses（2026-10-31 核对）。GPT-6.1 Terra、GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 的工具调用只走 Responses；GPT-6 Sol 在 Chat Completions 上与 GPT-6 Luna 是同一条规则。
- **推理强度。** GPT-6 Luna 可取 `none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh` 与 `max`，按 OpenAI 的 reasoning 指南默认是 `medium`（2026-10-31 核对）；GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 不接受 `none`。Responses 上用 `reasoning.effort` 设置，Chat Completions 上用 `reasoning_effort`。
- **采样参数。** 推理强度不为 `none` 时，去掉 `temperature`、`top_p` 和 `top_logprobs`，Chat Completions 上还要去掉 `logprobs`；Responses 上要把 `message.output_text.logprobs` 从 `include` 里拿掉。GPT-6 Luna 默认是 `medium`，这些参数都不要传；OpenAI 的规则覆盖 `none` 以外的所有推理强度（2026-10-31 核对）。
- **知识截止。** 按模型页，2026 年 5 月 18 日。

## 图像输入

目录为 `openai/gpt-6-luna` 列出了文本与图像输入，OpenAI 的模型页也把图像输入列为它支持的功能。OpenAI 的[图像与视觉指南](https://developers.openai.com/api/docs/guides/images-vision)（2026-10-31 核对）说明了怎样在 Responses 与 Chat Completions API 上把图片发给它的模型。图片请以 base64 data URL 内联发送（Router One 不提供 Files API）。按 OpenAI 的 API 更新日志（2026-09-25 条目，2026-10-31 核对），OpenAI 修复了一个图像编码问题，这个问题曾降低 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 的图像理解效果，OpenAI 建议涉及图像输入的流程重新跑一遍评测。本文不对经 Router One 处理图像的效果作任何承诺；要依赖它，先用自己的图片测一遍。

## 费用怎么算

目录为这个 id 列出两行单价，模型页上两行都能看到；适用哪一行由单次请求的输入 token 总数决定。输入恰好 272,000 token 时仍按标准线；严格超过之后，整次请求——包括输出——都按长上下文线计费，而不是只对超出门槛的部分加价；月度用量不参与判断。

Agent 循环每一轮都会重发越来越长的对话，单次输入一旦越过 272,000 token，从这一轮起每个请求都按长上下文线计费，直到上下文重新回到门槛以下；所以长会话里大多数请求落在哪一行，取决于客户端的压缩设置。

推理输出按模型公示的输出单价计费，没有单独的推理价格行（[价格事实页](https://router.one/zh/facts/pricing.md)），所以推理强度既是质量旋钮，也是成本旋钮；这个模型的推理强度可以一直调到 `none`。模型页还列有缓存输入的价格行；怎么从 `usage` 里读缓存计数、避免把输入算两遍，见 [Prompt 缓存指南](https://router.one/zh/llm-prompt-caching)；长上下文计价规则的完整说明在[计价方法](https://router.one/zh/pricing-methodology)，[成本计算器](https://router.one/zh/llm-cost-calculator)会按请求套用它。

本文不印每 token 单价，因为它会过时。实时单价看 [GPT-6 Luna 模型页](https://router.one/zh/models/gpt-6-luna)，上面的对比页会把它与 DeepSeek V4.1 Flash 并排渲染。

## 订阅套餐覆盖 GPT-6 Luna 吗？

不覆盖。截至 2026-10-31 的套餐接口，GPT-6 Luna 不在 Pro、Max、Ultra 的任何档位，无论是否订阅，它的调用都按公示单价从钱包按 token 扣费；它的 Azure 渠道 ID `azure/gpt-6-luna` 也一样。同样截至 2026-10-31 的套餐接口，GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol 在三个套餐的「高级模型」档，GPT-6 Astra 在 Max 与 Ultra 的「旗舰模型」档，DeepSeek V4.1 Flash 在三个套餐的「普通模型」档；GPT-6.1 Terra 也不在任何档位。套餐的模型列表会调整，实时列表和各套餐额度以[价格页](https://router.one/zh/pricing)为准。

## Azure 渠道 ID 与 GPT-5.6 Luna

截至 2026-10-30 的模型目录，Azure 渠道列出 [`azure/gpt-6-luna`](https://router.one/zh/models/azure-gpt-6-luna)：与 `openai/gpt-6-luna` 是同一基础模型，作为单独定价的产品出售，单价见它自己的模型页。路由留在 Azure 渠道内；套餐只有在实时套餐接口列出某个渠道 ID 时才覆盖它；渠道规则见[渠道模型 ID 指南](https://router.one/zh/blog/azure-aws-vertex-channel-model-ids)。下面的示例用默认渠道 id。

GPT-5.6 Luna（`openai/gpt-5.6-luna`）是更早的另一个模型。截至 2026-10-30 的模型目录重新列出了它，2026-10-31 的套餐接口里没有档位列出它；本文不讲它。

## 发出第一个请求

1. **创建 Key。** 控制台 → API 密钥 → 创建密钥，Key 形如 `sk-...`。试用阶段给这把 Key 设一个 `maxSpend` 消费上限。每把 Key 的消费上限（maxSpend）限的是这把 Key 能从钱包扣的钱：累计扣费到上限后，这把 Key 上需要钱包付费的请求返回 HTTP 402。套餐额度覆盖的请求从账户共用的套餐额度里扣，不计入任何 Key 的上限。其他 Key 照常可用（[按 Key 成本追踪](https://router.one/zh/llm-cost-tracking)）。
2. **准备钱包余额。** 截至 2026-10-31 的套餐接口，不论是否订阅，GPT-6 Luna 的调用都从钱包扣费——充值在控制台 → 充值，支持支付宝或银行卡。
3. **设置 base URL**：在任意 OpenAI 兼容 SDK 或客户端里填 `https://api.router.one/v1`。
4. **调用模型。** 下面的示例都用目录 id `openai/gpt-6-luna`，并显式设置输出上限。

Responses，带一个函数工具，并显式设置推理强度（厂商默认为 `medium`）：

```bash
curl https://api.router.one/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-6-luna",
    "reasoning": {"effort": "low"},
    "max_output_tokens": 25000,
    "tools": [{
      "type": "function",
      "name": "get_order_status",
      "description": "Look up the status of an order by its id.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"order_id": {"type": "string"}},
        "required": ["order_id"]
      }
    }],
    "input": "订单 8812 现在到哪了？"
  }'
```

输出里出现 `function_call` 项时，执行这个函数，再把结果作为带同一个 `call_id` 的 `function_call_output` 项发回去。

Chat Completions，不带工具，使用默认推理强度：

```bash
curl https://api.router.one/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-6-luna",
    "max_completion_tokens": 25000,
    "messages": [{"role": "user", "content": "把这条消息里的订单号和预计送达日期提取成 JSON：订单 8812 已于 10 月 29 日发货，预计 11 月 3 日送达。"}]
  }'
```

Chat Completions 带函数工具：按 OpenAI 的 GPT-6 Luna 模型页（2026-10-31 核对），在这个端点上调用函数需要把 `reasoning_effort` 设为 `none`：

```bash
curl https://api.router.one/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-6-luna",
    "reasoning_effort": "none",
    "max_completion_tokens": 25000,
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_order_status",
        "description": "Look up the status of an order by its id.",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {"order_id": {"type": "string"}},
          "required": ["order_id"]
        }
      }
    }],
    "messages": [{"role": "user", "content": "订单 8812 现在到哪了？"}]
  }'
```

回复里带 `tool_calls` 时，执行这个函数，再把结果作为 role 为 `tool`、带同一个 `tool_call_id` 的消息发回去。需要边推理边调用工具时，OpenAI 建议改走 Responses API。

用 OpenAI Python SDK 发一个 Responses 请求，只需要改 `base_url` 和 Key：

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.router.one/v1",
    api_key="sk-your-api-key",
)

response = client.responses.create(
    model="openai/gpt-6-luna",
    reasoning={"effort": "low"},
    max_output_tokens=25000,
    input="把这条消息里的订单号和预计送达日期提取成 JSON：订单 8812 已于 10 月 29 日发货，预计 11 月 3 日送达。",
)
print(response.status, response.output_text)
print(response.usage)
```

两个端点通用的几条规则：

- **每个请求都设置输出上限。** 推理 token 计入输出上限；OpenAI 建议起步时为推理与输出预留至少 25,000 token（reasoning 指南，2026-10-31 核对）。在 Responses API 上，按同一份指南，达到上限的响应会以 `status: "incomplete"` 返回，可能连可见文字都还没有输出。在 Router One 的 Chat Completions 上，`max_tokens` 与 `max_completion_tokens` 都可以设定这个上限（两者同时传入时以 `max_completion_tokens` 为准）；Responses API 上用 `max_output_tokens`。
- **不传采样参数。** 不要传 `temperature`、`top_p`、`top_logprobs` 或 `logprobs`：OpenAI 的规则覆盖 `none` 以外的所有推理强度，原因见上文。
- **长任务用流式。** `stream: true` 让输出边生成边返回，两个端点都可以用（[流式输出指南](https://router.one/zh/llm-streaming)）。
- **不要发到 `/v1/messages`。** 把这个 id 发到那里，会在调用任何模型之前返回 HTTP 400，错误信息会写明该模型必须通过 /v1/chat/completions 调用。各系列的端点规则见 [API 兼容性事实页](https://router.one/zh/facts/api-compatibility.md)。

5. **看 Trace。** 控制台 → 日志里每次调用都带模型、输入输出 token、费用、延迟和状态（[每请求可观测](https://router.one/zh/llm-observability)）。可重试的上游故障由同一模型多条候选线路之间的[自动故障转移](https://router.one/zh/llm-fallback)消化；GPT-6 Luna 的请求绝不会被换成别的模型来回答。

## 其他编程工具

编程 agent 几乎每一轮都会带上工具，而按 OpenAI 的 GPT-6 Luna 模型页（2026-10-31 核对），Chat Completions 只有在 `reasoning_effort` 设为 `none` 时才支持函数调用，所以要在其他推理强度下用它跑 agent 任务，需要发 Responses 请求的客户端。把工具指向它之前，先确认那个工具发的是哪种协议：各工具的请求路径见 [GPT-6 Sol 接入 Codex CLI、Cursor、Cline 与 OpenCode](https://router.one/zh/blog/gpt-6-sol-coding-tools-setup) 里的工具表。Claude Code 调不了 GPT-6 Luna：它发的是 Anthropic Messages 请求，而 `/v1/messages` 只服务 Claude 系列与 DeepSeek id。按 OpenAI 的 Codex 更新日志（2026-10-31 核对），Codex CLI 0.156.1 的说明写着 "Choose GPT-6 Sol or GPT-6 Luna from the model picker"（可以在模型选择器里选 GPT-6 Sol 或 GPT-6 Luna）；按 openai/codex 源码（rust-v0.166.0，2026-10-31 核对），Codex 的内置模型列表收录了 `gpt-6-luna`，Codex 0.159.1 起在 `config.toml` 没写 model 时使用的默认模型仍是 `gpt-6.1-sol`。

## 国内怎么用

中国大陆可直连 `api.router.one`，无需 VPN，Key 和 base URL 与海外完全一致。充值可用支付宝或银行卡在同一个托管收银台完成，也支持 6 条链上的 USDT/USDC（Tron、BSC、以太坊、Polygon、Base、Arbitrum），无需美国信用卡。调用 GPT-6 Luna 不需要 ChatGPT 订阅，也不需要 OpenAI 账号；实时单价看它的[模型页](https://router.one/zh/models/gpt-6-luna)。

## 常见问题

**Router One 上 GPT-6 Luna 的模型 ID 是什么？**
openai/gpt-6-luna，截至 2026-10-30 的模型目录已列出；/v1/responses 与 /v1/chat/completions 都用这个 ID。Azure 渠道另有单独定价的 azure/gpt-6-luna，单价是渠道自己的；GPT-5.6 Luna（openai/gpt-5.6-luna）是更早的另一个模型，截至 2026-10-30 的模型目录重新列出。截至 2026-10-31 的套餐接口，GPT-6 Luna 不在任何套餐档位，调用按 token 从钱包扣费。

**Router One 的订阅套餐包含 GPT-6 Luna 吗？**
不包含。截至 2026-10-31 的套餐接口，GPT-6 Luna 不在 Pro、Max、Ultra 的任何档位，订阅用户调用它也从钱包扣费，azure/gpt-6-luna 也一样。同样截至 2026-10-31 的套餐接口，GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol 在三个套餐的「高级模型」档，DeepSeek V4.1 Flash 在「普通模型」档。实时的套餐模型列表见价格页。

**选 GPT-6 Luna 还是 GPT-6.1 Terra？**
OpenAI 把 GPT-6 Luna 定位为 "fastest and most cost-effective"（速度最快、最具成本效益），把 GPT-6.1 Terra 定位为 "fast and efficient"（快速高效）（GPT-6 指南，2026-10-31 核对），它的模型选择指南建议用相同的输入对比结果，保留能达到质量要求的最轻设置。按 OpenAI 的说法，GPT-6 Luna 在 reasoning_effort 为 none 时可以在 Chat Completions 上调用函数，GPT-6.1 Terra 的工具调用只走 Responses API；两者都接受 none 推理强度。在 Router One 上，截至 2026-10-31 的套餐接口两者都不在任何套餐档位，按 token 从钱包扣费；实时单价见各自的模型页。

**选 GPT-6 Luna 还是 DeepSeek V4.1 Flash？**
两者都接受文本与图像输入。按 OpenAI（2026-10-31 核对），GPT-6 Luna 的内置工具与函数调用走 Responses API，在 Chat Completions 上只有 reasoning_effort 为 none 时才能调用函数；按 DeepSeek 的思考模式文档（2026-10-31 核对），DeepSeek V4.1 Flash 默认开启思考模式，思考模式下 temperature、presence_penalty 与 frequency_penalty 不生效。Router One 还在 /v1/messages 上提供 DeepSeek V4.1 Flash，所以 Claude Code 能调 DeepSeek V4.1 Flash，调不了 GPT-6 Luna。截至 2026-10-31 的套餐接口，DeepSeek V4.1 Flash 计入 Pro、Max、Ultra 的「普通模型」额度，GPT-6 Luna 不在任何套餐档位、按钱包计费。GPT-6 Luna vs DeepSeek V4.1 Flash 对比页会并排渲染实时单价。

**GPT-6 Luna 能在 Chat Completions 上做工具调用吗？**
按 OpenAI 的说法，只有 reasoning_effort 设为 none 时可以：它的 GPT-6 Luna 模型页（2026-10-31 核对）写明内置工具与函数调用请使用 Responses API，Chat Completions 只有在 reasoning_effort 设为 none 时才支持函数调用；GPT-6 指南也写明需要推理的工具调用要走 Responses。其他推理强度下带工具的请求，请发到 /v1/responses。

**GPT-6 Luna 的 reasoning.effort 能取哪些值？**
按 OpenAI 的模型页（2026-10-31 核对）：none、low、medium（默认）、high、xhigh 与 max。OpenAI 的模型选择指南（2026-10-31 核对）建议：精细修改、范围清晰的问题求解和简单的数据抽取用 low，安排工作优先级、求解约束清晰的问题用 extra high。推理强度不为 none 时，OpenAI 要求去掉 temperature、top_p 与 top_logprobs（Chat Completions 上还有 logprobs）。推理 token 按输出计费，所以推理强度也是成本旋钮。

**单次输入超过 272K token，为什么更贵？**
因为目录为 openai/gpt-6-luna 列出两行单价，单次请求的总输入一旦严格超过 272,000 token，整次请求——包括输出，而不只是超出门槛的部分——都改按长上下文线计费。输入恰好 272,000 token 时按标准线，月度用量不影响适用哪一行。GPT-6 Luna 模型页会实时显示两行单价。

**Codex CLI 里有 GPT-6 Luna 吗？**
有，Codex 的内置模型列表收录了它。按 OpenAI 的 Codex 更新日志（2026-10-31 核对），Codex CLI 0.156.1 的说明写着 "Choose GPT-6 Sol or GPT-6 Luna from the model picker"（可以在模型选择器里选 GPT-6 Sol 或 GPT-6 Luna）；按 openai/codex 源码（rust-v0.166.0，2026-10-31 核对），这份列表里有 gpt-6-luna 这一条，Codex 0.159.1 起在 config.toml 没写 model 时使用的默认模型仍是 gpt-6.1-sol。

**Claude Code 能调用 GPT-6 Luna 吗？**
不能。Claude Code 向 /v1/messages 发送 Anthropic Messages 请求，这个端点只服务 Claude 系列与 DeepSeek id；GPT id 发过去会在调用任何模型之前返回 HTTP 400。

**调用 GPT-6 Luna 需要 ChatGPT 订阅吗？**
不需要。Router One 按你的 Router One 钱包对 API 调用计费，国内直连，支付宝或银行卡即可充值。按 OpenAI 的 Codex 价格页（2026-10-31 核对），ChatGPT 的 Plus 套餐在 Codex 里可以用 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Luna，Free 与 Go 套餐可以在桌面应用里用 GPT-6 Luna（视推出进度而定）。ChatGPT 套餐与经 Router One 发出的 API 调用无关。

## 下一步

- 打开 [GPT-6 Luna 模型页](https://router.one/zh/models/gpt-6-luna)，查看实时单价、两条价格线和端点列表。
- 与 [DeepSeek V4.1 Flash](https://router.one/zh/models/compare/gpt-6-luna-vs-deepseek-v4-1-flash) 对比。
- 想改用 GPT-6.1 Terra、GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra，见 [GPT-6.1 Terra API 接入指南](https://router.one/zh/blog/gpt-6-1-terra-api-guide)、[GPT-6.1 Sol API 接入指南](https://router.one/zh/blog/gpt-6-1-sol-api-guide)与 [GPT-6 Astra API 接入指南](https://router.one/zh/blog/gpt-6-astra-api-guide)。
- `azure/gpt-6-luna` 的渠道规则见[渠道模型 ID 指南](https://router.one/zh/blog/azure-aws-vertex-channel-model-ids)。
- 各套餐覆盖哪些模型，见[价格页](https://router.one/zh/pricing)。
- 10 月目录的其他变化，见 [2026 年 10 月新模型指南](https://router.one/zh/blog/new-llm-models-october-2026)。

## 相关页面

- 本页规范地址：https://router.one/zh/blog/gpt-6-luna-api-guide
- LLM API 网关与路由：https://router.one/zh/llm-api-gateway
- 全部博客文章：https://router.one/zh/blog
- 模型与每模型 token 价格：https://router.one/zh/models （markdown：https://router.one/zh/models.md ）
- 定价：https://router.one/zh/pricing
- API 文档（markdown）：https://router.one/zh/docs.md
- 公司事实（markdown）：https://router.one/zh/facts/company.md