Как пользоваться GPT-6 Luna: гайд для новичка, ступени и промпты

Чтобы пользоваться GPT-6 Luna, достаточно бесплатно зарегистрироваться в СуперИнтеллекте и написать вопрос в чат: с 23 сентября 2026 года это модель по умолчанию, и отвечает она на ступени рассуждений «Глубже». GPT-6 Luna — быстрая и экономичная модель OpenAI, вышедшая 22 сентября; у нас она работает в России без VPN и зарубежной карты и доступна на бесплатном тарифе. Главное правило для новичка: «Глубже» подходит почти для всего, «Быстрее» — только для простых правок, а «Максимум» — для самых трудных задач.

В этом гайде — пошаговый старт, настройка ступеней с данными OpenAI, работа с файлами и поиском, признаки того, что пора переходить на старшие модели, восемь готовых промптов (запросов к модели) и ошибки, которые новички делают чаще всего. Цифры бенчмарков и сравнение с предшественницей — в обзоре GPT-6 Luna.

Зарегистрируйтесь и откройте новый чат — Luna уже будет выбрана, ничего настраивать не нужно. Порядок такой:

Если вы пользовались платформой раньше и не выбирали модель сами, вы уже работаете с GPT-6 Luna. То же касается тех, кто закрепил GPT Luna Latest в чате или у ИИ-агента: псевдоним сам переключился на новую версию. Если же вы когда-то вручную выбрали другую модель, чат продолжит отвечать ею — переключитесь на GPT-6 Luna в списке моделей. Подробнее о смене модели по умолчанию — в новости о переходе на Luna.

Сколько это стоит: нейроны списываются по фактическому расходу токенов (токен — кусочек слова, в котором модель считает текст). Цена токена GPT-6 Luna в нашем каталоге примерно вдвое ниже, чем у GPT-5.6 Luna, так что на ответ того же объёма уходит меньше нейронов. На бесплатном тарифе это особенно заметно: тех же нейронов хватит на большее число ответов, если не включать «Максимум» без нужды.

Посмотрите на кнопку выбора модели у поля ввода: там должно стоять имя GPT-6 Luna, а рядом — значок ↻. Значок означает псевдоним: вы выбрали GPT Luna Latest, а интерфейс показывает имя модели, на которую он ведёт сейчас. Псевдоним всегда указывает на свежую версию Luna — как это устроено, мы разобрали в материале о моделях Latest.

Рядом с кнопкой модели есть чип «Модель · Ступень» — по нему видно, на какой ступени рассуждений модель ответит. Не спрашивайте саму модель «какая ты версия?»: языковые модели плохо знают собственное название и могут уверенно назвать чужое. Верьте интерфейсу, а не ответу.

Для большинства задач оставьте «Глубже» — ступень по умолчанию. «Обычно» хватит для писем и постов, «Быстрее» — для простых правок, а «Максимум» стоит включать для сложного кода, длинных многошаговых задач и проверки фактов. Ступень — это то, сколько модель рассуждает перед ответом: чем выше, тем дольше она думает и тем больше токенов тратит.

Ступень меняется так: нажмите чип «Модель · Ступень» рядом с кнопкой выбора модели — откроется попап «Усилие» со шкалой «Быстрее ↔ Умнее». У GPT-6 Luna доступны все шесть ступеней. Выбор запоминается в чате, а для ИИ-агента ступень можно задать в его настройках.

Это баланс скорости и точности: на трудных вопросах ошибок заметно меньше, чем на нижних ступенях, а думает модель не так долго, как на «Максимуме». В тесте OpenAI на фактическую точность — вопросы из реальных разговоров в ChatGPT, где прежние модели ошибались, — доля ответов GPT-6 Luna хотя бы с одной ошибкой такая: «Быстрее» — 27,7%, «Обычно» — 17,5%, «Глубже» — 12,5%, «Ещё глубже» — 10,2%, «Максимум» — 7,6%. Это заведомо трудные случаи, в обычной работе ошибок меньше, но разница между ступенями показательна.

Когда задача многошаговая. На ступени low Luna в тестах OpenAI почти не справляется с такими задачами: в AutomationBench (бизнес-процессы через десятки инструментов) — 1,2%, в DeepSWE (длинные задачи разработки) — 2,4%. На «Глубже» в DeepSWE уже 59,3%. Если вы просите модель что-то найти, посчитать кодом и собрать отчёт, «Быстрее» сэкономит секунды, но почти наверняка испортит результат.

Когда задача трудная и ошибка дорога. В каждом из тестов OpenAI лучший результат Luna показывает именно на «Максимуме»: DeepSWE — 66,6% против 59,3% на «Глубже», Agents' Last Exam (длинные профессиональные задачи за компьютером) — 50,9% против 43,6%, AutomationBench — 20,7% против 14,5%. Цена — время и нейроны: модель дольше думает и тратит больше токенов.

Промежуточные ступени ведут себя неровно. В Agents' Last Exam Luna на «Глубже» (43,6%) слабее, чем на «Обычно» (46,8%), а в AutomationBench на «Ещё глубже» (12,6%) слабее, чем на «Глубже» (14,5%). Поэтому для важной повторяющейся задачи не угадывайте, а проверьте.

Приложите файл к сообщению и напишите, что с ним сделать: GPT-6 Luna принимает текст, изображения и файлы — PDF, таблицы, документы. Контекст модели — до 1 050 000 токенов, так что длинный отчёт или договор помещается целиком.

Попросите об этом прямо: «найди в интернете», «проверь по свежим источникам», «дай ссылки». Luna умеет сама вызывать инструменты платформы — поиск в интернете, выполнение кода, базы знаний — и решает, когда они нужны. Без поиска модель отвечает по тому, что знала на момент обучения, поэтому про новости, цены, законы и курсы всегда просите искать.

Чтобы понять, откуда взят факт, просите ссылки на источники и открывайте хотя бы одну из них. Для проверки фактов сочетайте поиск со ступенью «Глубже» или «Максимум».

Когда Luna на «Максимуме» всё равно ошибается, задача многошаговая и сложная или цена ошибки высока. Переключиться можно в том же чате одним кликом: история сохраняется, и один вопрос легко задать двум моделям.

Почему Sol: по данным OpenAI, в AutomationBench она выполняет 33,2% бизнес-процессов на xhigh против 20,7% у Luna на max, а на ступени high ошибается в фактах в 5,1% трудных ответов против 12,5% у Luna. Как с ней работать — в гайде как пользоваться GPT-6 Sol.

Luna Pro — это та же Luna, которую OpenAI запускает в режиме рассуждений pro. В наших пробных запросах 23 сентября (по одному короткому вопросу на модель — выборка маленькая) короткий запрос в Pro-версиях обходился в 2–14 раз дороже, чем в обычных, а ответ приходил целиком после паузы в 3–8 секунд, а не печатался по словам. На простых вопросах Pro — переплата без пользы. Подробнее — в гайде по Sol Pro и Luna Pro.

Лучше всего работают промпты, в которых сказано, кто вы, для кого результат, какой нужен формат и объём. Ниже восемь шаблонов под частые задачи с рекомендуемой ступенью: замените текст в квадратных скобках на свой. Ещё двадцать промптов — в подборке промптов для GPT-6 Sol и Luna.

Ты — вежливый и конкретный менеджер по работе с клиентами.
Напиши письмо клиенту [имя, компания].
Ситуация: [например, заказ задерживается из-за поставщика].
Что нужно донести: [извинение, новый срок, что мы предлагаем взамен].
Тон: деловой, тёплый, без канцелярита.
Объём: до 120 слов. Дай тему письма и два варианта текста — короткий и подробный.

Напиши пост для [Telegram-канала / сообщества ВКонтакте] компании [чем занимается].
Тема: [о чём пост].
Аудитория: [кто читает и что им важно].
Структура: цепляющая первая строка, 3–4 коротких абзаца, в конце вопрос к читателям.
Без штампов вроде «в современном мире» и без длинных списков хэштегов.
Дай три варианта первой строки на выбор.

В приложенной таблице — [продажи по месяцам / расходы отдела / выгрузка заказов].
1. Посчитай с помощью кода: итоги по [столбцу], динамику по месяцам, топ-5 [позиций].
2. Найди аномалии: пропуски, дубли, резкие скачки — укажи строки.
3. Сделай три вывода для руководителя простыми словами.
Если данных для вывода не хватает, так и скажи, не додумывай.

Сделай конспект приложенного PDF для [руководителя / студента / юриста].
Формат:
— суть документа в двух предложениях;
— 5–7 главных тезисов с указанием раздела;
— цифры, сроки и обязательства отдельным списком;
— что в документе спорно или неясно.
Пиши только то, что есть в файле. Если чего-то нет, отметь: «в документе не указано».

Мне нужны идеи для [акции / названия продукта / темы вебинара].
Контекст: [бизнес, аудитория, бюджет, сроки].
Дай 15 идей, сгруппируй их по трём направлениям.
Для каждой — одна строка: суть и почему это сработает.
Потом выбери три лучшие и объясни выбор.
Избегай банальных вариантов вроде обычной скидки.

Проверь текст ниже перед публикацией.
1. Факты, цифры, даты и имена: сверь с источниками в интернете, по каждому сомнительному месту дай ссылку.
2. Грамматика и пунктуация: исправь ошибки.
3. Логика: где мысль обрывается или противоречит сама себе.
Сначала дай список замечаний с цитатой фрагмента, затем исправленный текст целиком. Стиль автора без необходимости не меняй.
Текст: [вставьте текст]

Помоги автоматизировать рутину. Я не программист.
Задача: [например, каждую неделю собирать выгрузки из папки в одну таблицу и удалять дубли по столбцу «Email»].
Где работаю: [Excel / Google Таблицы / Windows].
Предложи самый простой способ: формулу, макрос или скрипт на Python.
Дай пошаговую инструкцию, куда это вставить и как запустить, и объясни, как проверить результат.
Сначала проверь решение с помощью кода на небольшом примере из нескольких строк.

Исправь опечатки и пунктуацию в тексте ниже.
Ничего не переписывай и не добавляй, стиль не меняй.
Верни только исправленный текст.
[вставьте текст]

Большинство ошибок связаны с ожиданиями: от быстрой ступени ждут глубины, а от модели — знания свежих новостей и умения рисовать.

Читать также: обзор GPT-6 Luna: бенчмарки и слабые места · 20 промптов для GPT-6 Sol и Luna · GPT-6 Sol Pro и Luna Pro: когда нужен режим Pro