Guida all'uso

Quanto costa l'API di GPT-6 Luna? $0,025/M in input, il GPT più economico di HiAPI

Nov 1, 2026

TL;DR

GPT-6 Luna (gpt-6-luna) su HiAPI viene fatturato a token: fascia standard (≤272K) input $0,025/M, output $0,125/M, successo della cache $0,0025/M; fascia documenti lunghi (>272K) input $0,05/M, output $0,1875/M.
Il prezzo standard ufficiale è $0,10/$0,50, il prezzo della piattaforma HiAPI è circa 1/4 di quello ufficiale, ed è anche il modello GPT di testo più economico su HiAPI.
Già disponibile su HiAPI, apri la pagina del modello per conversare direttamente, i nuovi utenti ricevono 200 crediti alla registrazione.

Quanto costa GPT-6 Luna?

Fascia	Input ($/M token)	Output ($/M token)	Successo della cache ($/M token)
Fascia standard (≤272K)	$0,025	$0,125	$0,0025
Fascia documenti lunghi (>272K)	$0,05	$0,1875	—

La fatturazione si basa sui token effettivamente consumati moltiplicati per il prezzo unitario corrispondente. Il successo della cache indica che, quando si invia ripetutamente lo stesso contesto, la parte che colpisce la cache viene addebitata solo al prezzo di lettura della cache; la fascia documenti lunghi si attiva automaticamente quando i token di input di una singola richiesta superano 272K.

Costo del primo test: con $1 si possono elaborare circa 40M token di input o 8M token di output (fascia standard). Per un articolo di 1000 caratteri, usando Luna per la classificazione in batch, con $1 si possono eseguire diverse migliaia di elementi. Vai alla pagina del modello e prova la prima chiamata →

Quanto è più economico rispetto all'ufficiale?

	Prezzo HiAPI (fascia standard)	Prezzo standard ufficiale	Percentuale HiAPI
Input	$0,025/M	$0,10/M	25%
Output	$0,125/M	$0,50/M	25%
Successo della cache	$0,0025/M	$0,025/M	10%

Il prezzo della piattaforma HiAPI è circa 1/4 di quello ufficiale, e il successo della cache costa ancora meno, 1/10 di quello ufficiale.

Come spendere meno? Quattro trucchi per risparmiare

Attiva la cache, il successo costa solo $0,0025. Quando si inviano ripetutamente prompt di sistema, esempi Few-shot o contesti di documenti lunghi, la parte che colpisce la cache è quasi gratuita. La cache si attiva automaticamente, senza bisogno di configurazione aggiuntiva.
Per le attività in batch usa Batch o Flex, prezzo scontato del 50%. Per attività di classificazione, estrazione e riscrittura che non richiedono risposte in tempo reale, inviale tramite Batch o Flex: input $0,0125/M, output $0,0625/M.
Disattiva il ragionamento, imposta reasoning.effort=none. Luna ha di default la fascia di ragionamento medium; dopo averla disattivata, parametri come temperature e top_p del modello possono essere regolati liberamente, e i token di ragionamento non vengono più consumati, con addebito solo sui normali token di testo. Per attività come classificazione, estrazione e output formattato che non richiedono ragionamento profondo, disattivare il ragionamento è sufficiente.
Prima ottimizza il prompt in piccolo batch, poi aumenta il volume dopo aver confermato i risultati. Con un prezzo di input di $0,025/M, ottimizzare il prompt non costa quasi nulla.

Confronto con gli altri modelli GPT della piattaforma

Modello	Input ($/M)	Output ($/M)	Successo della cache ($/M)	Rispetto a Luna
gpt-6-luna	$0,025	$0,125	$0,0025	—
gpt-5.6-luna	$0,05	$0,30	$0,005	Input costa la metà, output 2,4 volte
gpt-6.1-terra	$0,25	$1,25	$0,0125	Input è 10 volte Luna
gpt-6.1-sol	$0,50	$2,50	$0,025	Input è 20 volte Luna

Luna è il modello GPT di testo più economico su HiAPI. Sol e Terra hanno capacità di ragionamento più forti e contesti più ampi; scegli questi per ragionamenti complessi e analisi approfondite; per classificazione in batch, estrazione, riscrittura e cicli di agent semplici, Luna è sufficiente ed è il più economico.

Come calcolare il budget mensile?

Token mensili	Solo input	Solo output	Input:output=4:1 (tipico)	Input:output=1:1 (prevalentemente conversazione)
1M token	$0,025	$0,125	$0,045	$0,075
10M token	$0,25	$1,25	$0,45	$0,75
100M token	$2,50	$12,50	$4,50	$7,50
1B token	$25	$125	$45	$75

Costo effettivo = token di input × $0,025 + token di output × $0,125 - risparmio dovuto ai successi della cache. Le attività in batch tipiche hanno molti più input che output, con un budget mensile di circa $45 per 1B token.

Domande frequenti

Per quali scenari è adatto GPT-6 Luna? Classificazione di testi in batch, estrazione di dati strutturati, riscrittura di contenuti, risposte automatiche a FAQ, cicli di agent a bassa complessità. Non è adatto a compiti complessi che richiedono ragionamento multi-step approfondito; per questi scenari scegli Terra o Sol.

Come si usa la cache? Non è necessaria alcuna configurazione. Sotto la stessa API Key, le parti ripetute nel prompt di sistema e nei messaggi storici colpiscono automaticamente la cache, e la parte in cache viene fatturata a $0,0025/M.

Come si usa Batch/Flex? Aggiungi "processing_mode": "batch" o "processing_mode": "flex" nella richiesta, l'attività entra in una coda asincrona, con prezzo scontato del 50%, adatto ad attività in batch che non richiedono risposte in tempo reale.

Cosa fare se i token di output superano 128K? L'output massimo di Luna è di 128K token, oltre questo limite occorre fare più richieste. Per riassumere documenti lunghi, chiedi prima al modello un indice, poi riassumi a segmenti e infine unisci i risultati.

Rispetto a gpt-5.6-luna, il costo di migrazione è alto? No. Entrambi i modelli supportano il protocollo Chat Completions, per la migrazione basta cambiare il campo model. Per usare le nuove funzionalità (Responses API, sei livelli di ragionamento) è necessario adattare il formato della richiesta, ma la sintassi dell'interfaccia di conversazione di base resta invariata. Vedi Confronto GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Luna.

Vuoi provarlo subito? Apri la pagina del modello per conversare direttamente, i 200 crediti regalati alla registrazione bastano per centinaia di turni. Oppure consulta la guida all'integrazione API per eseguire la prima chiamata con curl.