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GPT-6 Astra：重要規格
以下是 GPT-6 Astra 的主要規格，以及它們如何影響實際使用體驗。
- 1,050,000-token上下文視窗： GPT-6 Astra可以處理非常大的提示、長文件、程式碼庫和擷取包，這有助於減少端到端工作流程中的分塊。
- 128,000 最大輸出標記： 當任務需要擴展回應時，模型可以產生長報告、結構化文件、程式碼計畫、分析和多部分輸出。
- 帶有圖像輸入的文字輸入和輸出： GPT-6 Astra可以在返回文字的同時結合書面和視覺上下文，支援文件審查、螢幕截圖分析、電腦使用任務和多模態推理。
- 推理代幣支援低、中、高、xhigh 和最大值 reasoning_effort: 開發人員可以將更多推理工作分配給複雜的編碼、研究、分析和代理任務。
- $10.00 輸入、$1.00 快取輸入、$12.50 快取寫入和每 1M 文字令牌 50.00 美元輸出： 此標準定價適用於長上下文乘法器之前，提示超過 272K 輸入令牌的定價為 $20.00 快取輸入75.00 美元。
- 串流、函數呼叫、結構化輸出和 Responses API 工具： GPT-6 Astra 支援網頁搜尋、檔案搜尋、圖片產生、程式碼解釋器、託管 shell、應用程式修補程式、技能、電腦使用、MCP 和進階工作流程的工具搜尋。
比較 GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol 和 GPT-5.6 Terra
各模型在性能、速度與使用情境上的差異簡要比較。
| 功能 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|---|
| 知識截止時間 | 2026 年 4 月 30 日 | 2026 年 2 月 16 日 | 2026 年 2 月 16 日 |
| 上下文視窗（Token） | 1,050,000 個代幣 | 1,050,000 個權杖 | 1,050,000 個權杖 |
| 最大輸出長度（Token） | 128,000 個代幣 | 128,000 個權杖 | 128,000 個權杖 |
| 輸入形式 | 文字、圖像 | 文字、圖像 | 文字、圖像 |
| 輸出形式 | 文字 | 文字 | 文字 |
| 延遲（OpenRouter 資料） | 標準處理未正式公開；提供快速模式，以標準價格的 2 倍提供高達標準處理速度的 2 倍。 | 快速；實際延遲因提示長度、輸出長度、工具使用、推理工作和部署條件而異。 | 快速；實際延遲因提示長度、輸出長度、工具使用、推理工作和部署條件而異。 |
| 速度 | 提供標準和快速模式；官方並未透露具體速度。 | 快速地 | 快速地 |
| 每百萬 Token 的輸入／輸出成本 | $10.00 輸入，$1.00 快取輸入，$12.50 快取寫入，$50.00 輸出；超過 272K 個輸入令牌的提示價格為 $20.00 輸入、$2.00 快取輸入、$25.00 快取寫入和 $75.00 輸出。 | $2.50 輸入，$0.25 快取輸入，$15.00 輸出 | $1.00 輸入，$0.10 快取輸入，$6.00 輸出 |
| 推理表現 | 最高。官方評估列出GPT-6 Astra在Agents' Last Exam上為59.3％，在FrontierMath Tier 4 v2上為97.6％，在GPQA Diamond上為96.0％，在Humanity's Last Exam上使用工具為57.2％，在ARC-AGI-3上為99.9%。 | 高的。官方 GPT-5.6 評估列出 Terra 在 Agents' Last Exam 上的得分為 50.4%，在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 上的得分為 55，在 HealthBench Professional 上的得分為 57.7%，在 BrowseComp 上的得分為 7.7.5%。 | 高的。 GPT-5.6 Luna 官方評價包括 GPQA Diamond 92.3%、FrontierMath Tier 1-3 v2 78.6%、FrontierMath Tier 4 v2 58.5% 和 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 得分 51.2。 |
| 程式性能 （基於 SWE-bench Verified） | 最高。官方評價列出GPT-6 Astra在Terminal-Bench 4.0上的得分為57.9%，在DeepSWE v1.1上得分為74.1%，在FrontierCode 1.1 Extended上得分為64.5%，在FrontierCode 1.1 Main上得分為53.3%，在Artificial Analysis Coding Agent Index v1.4上得分為67.0。 | 強。官方 GPT-5.6 評估顯示，Terra 在 Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 為 77.4，SWE-Bench Pro 為 63.4%，DeepSWE v1.1 為 69.6%，Terminal-Bench 2.1 為 87.4%。 | 適合低成本型號。官方評價包括Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1得分74.6、SWE-Bench Pro 62.7%、DeepSWE v1.1 67.2%和Terminal-Bench 2.1 84.7%。 |
| 最適合用途 | 複雜推理、編碼、電腦使用、研究、文件創建、網路安全防禦、科學、專業工作和高級代理工作流程 | 產品編碼、結構化資料擷取、內容工作流程、一般代理、長上下文分析和成本意識知識工作 | 大容量分類、摘要、路由、結構化擷取、即時應用、編碼支援和成本敏感的代理工作流程 |
最適合使用 GPT-6 Astra 的情境
GPT-6 Astra 最適合複雜的推理、編碼和端到端工作。
- 針對專業人士和知識工作者： 完成複雜的端到端項目，結合深入分析、研究、工具使用、文件建立和多步驟執行。
- 對於開發人員和工程團隊： 規劃軟體架構、編寫和調試程式碼、運行測試、審查變更以及跨大型儲存庫處理複雜任務。
- 對於研究人員和科學家： 分析廣泛的源材料、跨長期上下文工作、審查證據、解釋數據並支持要求嚴格的科學或技術調查。
- 適用於企業和營運團隊： 導航軟體、組織資訊、填寫表格、評估介面以及自動化涉及文件、電子表格和業務工具的多步驟工作流程。
- 對於網路安全專業人員： 安全地審查程式碼，識別漏洞並確定漏洞的優先級，開發補丁，並在適用的保障措施內支援授權的防禦安全分析。
- 對於創作者和產品團隊： 製作需要強大結構、視覺判斷和跨多個階段連續性的精美文件、電子表格、簡報、網站、應用程式和遊戲。
如何存取 GPT-6 Astra
無論您想要便利的聊天體驗還是直接 API 整合以實現高級工作流程，使用 GPT-6 Astra 都很簡單。
1. 官方API
OpenAI 在 API 中將 GPT-6 Astra 列為 gpt-6-astra。它支援 Chat Completions、回應和批次端點、文字和圖像輸入、文字輸出、串流、函數呼叫、結構化輸出以及支援的 Responses API 工具。
2.EssayDone AI Chat
當該模型在產品中可用時，EssayDone AI Chat 可以透過易於使用的聊天介面存取 GPT-6 Astra。
使用 GPT-6 Astra 進行寫作、學習、深入研究、編碼支援、文件分析和生產力工作流程，無需購買 ChatGPT 訂閱或使用 OpenAI 帳戶登入。
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常見問題
以下是關於 GPT-6 Astra 的常見問題。
是的。 GPT-6 Astra 支援推理令牌和 reasoning_effort 設定低、中、高、xhigh 和 max。 OpenAI 將其定位於複雜的推理、編碼、電腦使用、研究和文件創建。
OpenAI 列出的 GPT-6 Astra 標準 API 定價為每 1M 個輸入令牌 10.00 美元、每 1M 快取輸入令牌 1.00 美元、每 1M 快取寫入令牌 12.50 美元以及每 1M 輸出令牌 50.00 美元。超過 272K 輸入令牌的提示按完整請求的 2 倍輸入和快取速率以及 1.5 倍輸出定價，這相當於每 100 萬代幣 20.00 美元輸入、2.00 美元快取輸入、25.00 美元快取寫入和 75.00 美元輸出。 Batch 和 Flex 是標準費率的 50%，快速模式是適用費率的 2 倍。
GPT-6 Astra 針對端到端的艱苦工作進行了最佳化，包括複雜的推理、編碼、電腦使用、研究、文件創建、專業工作流程、科學分析和授權的防禦性網路安全任務。
GPT-6 Astra支援文字輸入輸出以及影像輸入。它可以使用視覺上下文進行文件審查、螢幕截圖、電腦使用任務和多模式分析，但該模型不支援音訊和視訊模式。
與 GPT-5.6 Sol 相比，GPT-6 Astra 是 OpenAI 更新且功能更強大的模型，適用於艱苦的端到端工作，官方在電腦使用、編碼、專業任務、長上下文、網路安全、科學和一致性評估方面進行了改進。與 GPT-5.6 Terra 相比，GPT-6 Astra 定位於更高能力的複雜工作，而 Terra 是適合日常生產工作負載的成本較低的平衡 GPT-5.6 選項。
在 EssayDone AI Chat 中使用 GPT-6 Astra 可以提供一種便捷的方式來存取 OpenAI 最強大的模型，用於寫作、研究、學習、編碼支援、文件分析和生產力任務，而無需設定 API。