GPT-6 Astra 上线：OpenAI 新旗舰开放调用

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核心要点

• 新一代旗舰：OpenAI 于 2026 年 9 月 3 日发布 gpt-6-astra，官方称其为「迄今最智能、最对齐的模型」，主打电脑操作、软件工程、科研与长程 Agent 任务。API易 已上架，default / svip 官转分组与 Codex_Reverse 半价分组均可调用
• 定价与官网逐项一致：输入 $10 / 输出 $50（每 1M tokens），缓存读取 $1、缓存创建 $12.50 —— 是 gpt-5.6-sol 现行优惠价（$4 / $20）的 2.5 倍，与 Claude Fable 5.1 的输入、输出价持平
• 规格全面升级：上下文 1,050,000 tokens、最大输出 128,000 tokens、知识截止 2026 年 4 月 30 日；推理力度新增 xhigh 与 max 两档，共五档可调
• Agent 基准大幅领先上代：Terminal-Bench 4.0 由 37.3% 提到 57.9%、ScreenSpot-Pro 由 76.9% 提到 92.7%、FrontierMath Tier 4 由 83.0% 提到 97.6%；官方称同等任务 token 消耗比 Sol 低约 70%
• 网络安全能力被划为「Critical」：这是 OpenAI 首个触及 Preparedness Framework 网络安全「关键」阈值的模型，公开 API 会拒绝漏洞挖掘、PoC 编写类任务，不影响常规开发使用

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背景介绍

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详细解析

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性能基准（数据获取于 2026 年 9 月 5 日）

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核心特性

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技术规格

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实际应用

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推荐场景

• 长程 Agent 任务：多步骤的浏览器 / 桌面自动化、跨系统的数据搬运与核对，这是 Astra 相对上代提升最大的方向
• 复杂软件工程：大规模代码迁移（官方称迁移准确率 68%，领先第二名 10 个点）、跨仓库重构、SRE 故障排查
• 科研与专业分析：FrontierMath Tier 4 接近满分，适合数学推导、科学计算脚本、专业文档撰写
• 超长上下文处理：1.05M 上下文可一次装下整个中型代码库或数百页文档

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代码示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.apiyi.com/v1")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    reasoning_effort="high",   # low / medium / high / xhigh / max
    messages=[
        {"role": "user", "content": "把这个仓库从 Python 3.9 迁移到 3.13，列出需要修改的文件与原因"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)
print(response.usage)

curl https://api.apiyi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "reasoning_effort": "high",
    "messages": [{"role": "user", "content": "用一句话说明 GPT-6 Astra 与 GPT-5.6 Sol 的定位差异"}]
  }'

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最佳实践

• 按任务选推理档位：low / medium 处理确定性强的步骤，xhigh / max 留给需要长时间思考的规划与调试环节。max 档的推理 token 会显著增加，输出按 $50 计费，务必先小样本测量再放量
• 用好缓存：缓存读取 $1 是标准输入价的十分之一。Agent 场景里系统提示、工具定义、代码库上下文这些稳定前缀应放在消息开头，让每一轮都命中缓存
• 控制输入规模：与官网一致，输入超过 272K tokens 的请求会整单进入更高一档计费（输入、缓存翻倍）。除非确实需要一次装下整个仓库，日常把上下文压在 272K 以内
• 从 5.6 Sol 迁移只改模型名：请求结构、参数均沿用 OpenAI 兼容格式，存量代码替换 model 字段即可；新增的 xhigh / max 两档按需启用

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价格与可用性

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定价信息

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与同档模型的价格对比

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长上下文阶梯计费

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叠加网站充值活动

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总结与建议