Dieses Modell auswählen
Auswahlhinweise von Y-API. Die vorgeschlagenen Prüfungen sind keine bereits gemessenen Testergebnisse.
Geeignete erste Aufgaben
Probiere es für Chat, Klassifikation und leichte Agentenschritte, bei denen das Anfragevolumen hoch und jeder einzelne Aufruf einfach genug ist, dass ein größeres Modell dafür Verschwendung wäre.
Worauf du achten solltest
Der niedrige Eingabepreis gilt bis zu einer Token-Schwelle; darüber verdoppelt sich der gelistete Satz in etwa, sehr große Anfragen skalieren also nicht linear mit der genannten Zahl. Für dieses Modell mit geschlossenen Gewichten gibt es keine Herausgeberkarte zum Prüfen.
Modellspezifikationen
Dies sind Modellspezifikationen von OpenRouter, kein Y-API-Kompatibilitätstest. Einzelne Routen können weniger Formate, Parameter oder Tokens akzeptieren. Prüfe benötigte Funktionen mit kleinen Anfragen: Erfolgreicher Text belegt weder Bildverständnis noch Werkzeugaufrufe.
- Kontextfenster
- 1.050.000 tokens
- Eingabe
- Datei · Bild · Text
- Ausgabe
- Text
- Bei OpenRouter gelistet seit
- Bei OpenRouter aufgeführte Parameter
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetoolsverbosity
Kosten berechnen
- Geschätzter Guthabenverbrauch
- 0,35 $
- Geschätztes Zahlungsäquivalent
- 0,035 $
Beispielhaftes Tokenbudget, keine Messung oder verbindliches Angebot. Enthält Ein- und Ausgabe, aber keine gesonderten Medienkosten, Cache-Rabatte oder Wiederholungen. Berechnete Reasoning-Tokens gehören zum Ausgabebudget. Die tatsächliche Abrechnung folgt der vom Dienst gemeldeten Nutzung.
$1 Zahlung ergibt $10 Guthaben. Zahlungsäquivalent = verbrauchtes Guthaben ÷ 10; dies ist nicht der Listenpreis des Modellentwicklers.
| Modell | Geschätzter Guthabenverbrauch | Geschätztes Zahlungsäquivalent |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 0,35 $ | 0,035 $ |
| GPT-5.6 Luna | 0,95 $ | 0,095 $ |
| Claude Haiku 5.5 | 0,45 $ | 0,045 $ |
API verwenden
Minimale Textanfragen mit der genauen Y-API-Modell-ID. Sie testen keine Bild-, Audio-, Video-, Datei- oder Werkzeugunterstützung. Plane auch Ausgabe für Reasoning ein; leerer Inhalt mit finish_reason=length kann auf ein ausgeschöpftes Budget hinweisen.
Eine Aufgabe zum Ausprobieren
Leite jede eingehende Anfrage anhand des Textes an eine von drei Warteschlangen weiter und erkläre in einem Satz, was die Wahl ausgelöst hat.
Setze TOKEN auf einen Schlüssel aus der Konsole und führe das Beispiel lokal oder serverseitig aus. Schlüssel gehören weder in Browsercode noch in öffentliche Repositories.
curl --fail-with-body --silent --show-error --max-time 120 \
'https://api.y-api.bestvirtualgoods.com/v1/chat/completions' \
-H "Authorization: Bearer ${TOKEN:?Set TOKEN first}" \
-H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @- <<'JSON'
{
"model": "openai/gpt-6-luna",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Leite jede eingehende Anfrage anhand des Textes an eine von drei Warteschlangen weiter und erkläre in einem Satz, was die Wahl ausgelöst hat."
}
],
"max_tokens": 4096
}
JSONErgebnis prüfen
Miss die Routing-Genauigkeit an einer beschrifteten Stichprobe und beobachte die Kosten je tausend Anfragen, denn durch die gestaffelten Preise hängt der Durchschnittssatz von deinen Anfragegrößen ab.
Fragen zur Auswahl
Wie verhält sich Luna zu GPT-6 Sol?
Es sind getrennte Katalogeinträge mit eigenen IDs und Preisen; Luna ist die günstigere, schnellere Stufe. Der Wechsel ist eine Änderung im Modellfeld, die Ergebnisse sind aber nicht austauschbar — führe deine Auswertung erneut aus.
Quellen und Geltungsbereich
Technische Angaben stammen aus der genannten Modellseite und gegebenenfalls der verlinkten Entwicklerkarte. Eine Karte beschreibt einen Checkpoint, beweist aber nicht die vom Gateway verwendeten Gewichte. Preise stammen ausschließlich aus dem Y-API-Katalog. Für diesen Endpunkt werden keine gemessene Latenz, Verfügbarkeit oder Benchmarkwerte behauptet.