> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Генерация текста GPT-6 Astra
> Флагманская GPT-6 Astra от OpenAI в APIYI: Responses и Chat Completions доступны, $10 за входные данные / $50 за выходные данные на 1M tokens, вдвое дешевле в группе Codex_Reverse. Включает более 220 проверок по линиям официального релея и reverse, данные рассуждения четырёх уровней и атрибуцию каждого отклонения по элементам.
GPT-6 Astra (`gpt-6-astra`) — флагманское новое поколение OpenAI, выпущенное 3 сентября 2026 года и предназначенное для работы с компьютером, разработки ПО, науки и длительных агентных задач: контекст на 1 050 000 tokens, максимальный вывод 128 000 tokens, настраиваемый уровень reasoning. APIYI открыл оба эндпоинта **Responses** и **Chat Completions** и в день запуска выполнил одинаковую матрицу из 74 проверок по трём линиям: официальный релей через OpenAI напрямую, официальный релей через Azure и `Codex_Reverse`.
**GPT-6 Astra уже доступна в APIYI**: имя модели — `gpt-6-astra`. Официальные релей-группы `default` / `svip` тарифицируются в точном соответствии с OpenAI и обслуживаются двумя официальными линиями — OpenAI напрямую и Azure; группа `Codex_Reverse` (ресурсы Codex, полученные обратной разработкой) тарифицируется со **скидкой 0,5x**. **Вызов функций и агентная цепочка tools доступны только в Responses**, поэтому начинайте новые проекты с него.
**Chat Completions не поддерживает function tools.** Запрос с `tools` отклоняется вышестоящей системой на линиях официального релея (400 с указанием перейти на Responses) независимо от `reasoning_effort` или `tool_choice`. Это ограничение модели, а не проблема платформы. Существующий код Chat, использующий вызов функций, необходимо перенести на Responses при переходе на Astra.
## Чем он выделяется
Terminal-Bench 4.0 — с 37,3% до 57,9%, ScreenSpot-Pro — с 76,9% до 92,7%, OSWorld 2.0 — 72,6%. Наибольший прирост приходится на агентные задачи; OpenAI сообщает, что среднее время выполнения сложных задач сократилось примерно с 75 до 40 минут.
Тест «иголка в стоге сена» на 308K символов (210 657 tokens) был правильно выполнен за 10,3 с. OpenAI сообщает примерно на 70% меньше tokens на задачу, чем у GPT-5.6 Sol, поэтому реальная разница в стоимости одной задачи меньше, чем разрыв в цене за единицу в 2,5 раза.
Вызов функций поддерживает одиночные, параллельные, циклические и потоковые сценарии; размещенные инструменты `web_search` и `code_interpreter` работают; зашифрованные элементы рассуждений воспроизводятся без сохранения состояния. Строгий вывод JSON Schema в точности соответствовал набору полей.
Одна и та же матрица запускалась на OpenAI напрямую, Azure и Codex\_Reverse. Возможности модели идентичны во всех трех вариантах; все отклонения возникают в конвейере, и на этой странице каждое из них помечено как ограничение вышестоящего провайдера, специфичное для группы или специфичное для линии.
## Информация о модели
| Параметр | Значение |
| ----------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Название модели** | `gpt-6-astra` |
| **Релиз** | 3 сентября 2026 года (OpenAI); доступна на APIYI с 5 сентября 2026 года |
| **Входные модальности** | Текст, изображение (без аудио или видео на момент запуска) |
| **Выходная модальность** | Текст |
| **Контекст / максимальный вывод** | 1,050,000 / 128,000 tokens |
| **Срез знаний** | 30 апреля 2026 года |
| **Усилие рассуждения** | `low` / `medium` / `high` / `xhigh`, по умолчанию `medium`; `max` возвращается как `xhigh` |
| **Группы** | `default`, `svip` (официальный релей), `Codex_Reverse` (обратно спроектированный, 0.5x) |
| **Эндпоинты** | `POST /v1/responses` (основной; здесь доступен вызов функций), `POST /v1/chat/completions` (совместимость; без function tools) |
| **Потоковая передача** | ✅ оба эндпоинта; финальный chunk Chat содержит usage |
| **Классификация кибербезопасности** | Preparedness Framework «Критический»; публичный релиз отклоняет задачи по поиску уязвимостей; прямая линия OpenAI возвращает `access_programs.cyber = standard` |
## Матрица измеренных возможностей
5 сентября 2026 года, 74 проверки на линию (официальные линии использовали вариант с длинным контекстом в 70K token, чтобы снизить стоимость):
| Возможность | Responses | Chat Completions | По трём линиям |
| -------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Базовый чат (без stream / stream) | ✅ / ✅ | ✅ / ✅ | Идентично; минимальный prompt тарифицируется как 7 входных tokens, без скрытой инъекции |
| Уровень рассуждения low / medium / high / xhigh | ✅ все корректны | ✅ | Идентично, reasoning\_tokens монотонно растут |
| Уровень рассуждения `max` | ⚠️ отображается как `xhigh` на всех трёх | ⚠️ | Официальные линии расходуют больше reasoning tokens на max, чем на xhigh, поэтому уровень может применяться при нормализованном отображении |
| Системный prompt | ✅ `instructions` / `system` оба работают | ✅ официальные; ⚠️ Codex\_Reverse отбрасывает `system`, `developer` работает | Зависит от группы |
| **Вызов функций** (одиночный / с повторным циклом / параллельный / потоковая передача) | ✅ / ✅ / ✅ 2 вызова / ✅ | ❌ 400 на официальных линиях | **Ограничение upstream**: Chat не поддерживает function tools |
| Структурированный вывод `json_schema` (строгий) | ✅ | ✅ | Идентично, набор полей совпал в точности |
| `json_object` | ✅ | ✅ | Идентично |
| Входное изображение (base64) | ✅ | ✅ | Идентично, три цветовых блока подсчитаны и названы |
| Входное изображение (URL) | ✅ доступные для скачивания хосты | ✅ официальные; ⚠️ Codex\_Reverse молча отбрасывает | Ссылка должна быть доступна для получения на стороне сервера; хосты с защитой от скрейпинга, такие как Wikimedia, не работают на всех трёх линиях |
| Кэширование промптов | ✅ попадания по префиксу 8.7K при втором вызове | ✅ | Попадания есть на всех трёх линиях и являются общими для эндпоинтов. Отображение `cached_tokens` в API может запаздывать; детализация тарификации кэша в консоли является достоверной |
| Длинный контекст | ✅ 210K tokens за 10.3 с; 70K за 6.3 с | — | Идентично |
| `web_search` / `web_search_preview` | ✅ OpenAI напрямую, Codex\_Reverse | — | **Временно отключено на линии Azure** (уведомление платформы: тарификация Bing находится на проверке) |
| `code_interpreter` | ✅ официальные; ❌ Codex\_Reverse 400 | — | Зависит от группы |
| `computer_use_preview` | ❌ 400 «не поддерживается с gpt-6-astra» | — | Не поддерживается upstream |
| Зашифрованное рассуждение (`include: reasoning.encrypted_content`) | ✅ повторное воспроизведение возвращает 200 со связным ответом | — | Идентично |
| `previous_response_id` | ✅ официальные; ⚠️ Codex\_Reverse молча игнорирует | — | Зависит от группы; `GET /v1/responses/{id}` возвращает 503 на всех трёх |
| Ограничения вывода | ✅ официальные `max_output_tokens` / `max_completion_tokens` применяются; ⚠️ Codex\_Reverse не применяются | то же | Зависит от группы; устаревший `max_tokens` возвращает 400 на официальных линиях |
| `temperature` | ❌ 400 на официальных; принимается, но игнорируется на Codex\_Reverse | то же | Ограничение upstream, обычное для моделей рассуждения |
| `text.verbosity` low / high | ✅ около 550 против 1350 символов | — | Идентично |
| `service_tier` flex / priority | ⚠️ принимается, отображается как default | — | Стандартный уровень на всех трёх |
| 8 параллельных запросов | ✅ 8/8 | — | Медианная задержка: OpenAI напрямую — 2.4 с, Azure — 2.7 с, Codex\_Reverse — 3.6 с |
## Усилия рассуждения
Та же головоломка с переправой через реку в Responses, reasoning\_tokens в каждой строке:
| `reasoning.effort` | напрямую через OpenAI | Azure | Codex\_Reverse | Результат |
| ------------------------- | --------------------- | ----- | -------------- | --------- |
| `low` | 12 | 28 | 22 | ✅ |
| `medium` (по умолчанию) | 33 | 43 | 62 | ✅ |
| `high` | 146 | 169 | 99 | ✅ |
| `xhigh` | 246 | 320 | 199 | ✅ |
| `max` (повторяет `xhigh`) | 278 | 516 | 207 | ✅ |
**Не отправляйте `none` или `minimal`.** `minimal` отклоняется везде (400 на официальных линиях, переписывается в `low` в Codex\_Reverse). `none` ведёт себя тремя разными способами: 400 при прямом обращении к OpenAI, принимается в Azure, а в Codex\_Reverse переписывается в `medium`, при этом input\_tokens увеличивается с 14 до 4394 (около 4,2K tokens скрытых инструкций внедряются на стороне upstream). Допустимые уровни: `low` / `medium` / `high` / `xhigh`.
Тарификация reasoning tokens осуществляется по ставке \$50 / 1M output. Используйте `low` / `medium` для детерминированных шагов и оставляйте `xhigh` для планирования и отладки. Считывайте использование из `usage.output_tokens_details.reasoning_tokens` в Responses или `usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens` в Chat (присутствует на официальных линиях).
## Тарификация
### Группы официального релея (`default` / `svip`)
Два уровня в зависимости от количества входных tokens в каждом запросе; если вход превышает 272K, **весь запрос** тарифицируется по второму уровню, как в OpenAI:
| Входные tokens | Ввод | Вывод (включая рассуждение) | Чтение из кэша | Запись в кэш (5 мин) |
| ---------------- | ------- | --------------------------- | -------------- | -------------------- |
| 0 - 272K | \$10.00 | \$50.00 | \$1.00 | \$12.50 |
| 272,001 - 1,050K | \$20.00 | \$75.00 | \$2.00 | \$25.00 |
### Группа Codex\_Reverse
0.5x от официальной цены: первый уровень — \$5.00 за ввод / \$25.00 за вывод / \$0.50 за чтение из кэша / \$6.25 за запись в кэш.
APIYI соответствует тарификации провайдера позиция в позицию; скидки предоставляются через группы и бонусы за пополнение, см. [Акции](/ru/faq/recharge-promotions). Различия между группами описаны в разделе [В чём разница между группами Codex, ClaudeCode и Default](/ru/faq/codex-claudecode-default-groups). Актуальные цены указаны на [странице тарифов моделей](/en/models/index).
## Выбор группы
| Группа | Цена | Подходит для | Примечание |
| ------------------ | ---------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| `default` / `svip` | Официальная цена | Продакшен, задачи, чувствительные к стабильности, всё, что требует ограничений вывода или `previous_response_id` | Обслуживается прямой линией OpenAI и официальной линией Azure |
| `Codex_Reverse` | 0.5x | Разработка в Codex CLI, чаты в клиентах, таких как Cherry Studio, агентские конфигурации, такие как OpenClaw | 5 отклонений, специфичных для группы, перечислены ниже |
## Примеры
### Эндпоинт Responses (рекомендуется)
```python Python (основы + усилие рассуждений) theme={null}
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.apiyi.com/v1")
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
reasoning={"effort": "high"}, # low / medium / high / xhigh
instructions="You are a senior backend engineer. Be concise.",
input="Migrate this repo from Python 3.9 to 3.13 and list every file that needs changes, with reasons",
max_output_tokens=4000,
)
print(response.output_text)
print(response.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens)
```
```python Python (вызов функций + веб-поиск) theme={null}
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.apiyi.com/v1")
tools = [
{"type": "web_search"},
{"type": "function", "name": "get_weather", "description": "Current weather for a city",
"parameters": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}},
"required": ["city"], "additionalProperties": False}, "strict": True},
]
r = client.responses.create(model="gpt-6-astra", tools=tools, reasoning={"effort": "low"},
input="Check the current weather in Beijing and Shanghai.")
for item in r.output:
if item.type == "function_call":
print(item.name, json.loads(item.arguments))
```
```python Python (многоходовый диалог без сохранения состояния через зашифрованное рассуждение) theme={null}
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.apiyi.com/v1")
history = [{"role": "user", "content": "Multiply 17 by 23. Answer with the number only."}]
r1 = client.responses.create(
model="gpt-6-astra", input=history, store=False,
reasoning={"effort": "medium"}, include=["reasoning.encrypted_content"],
)
# Replay the previous turn's full output (including the encrypted reasoning item); works on all three lines, no server-side storage needed
history += [item.model_dump(exclude_none=True) for item in r1.output]
history.append({"role": "user", "content": "Now add 1 to the result. Number only."})
r2 = client.responses.create(
model="gpt-6-astra", input=history, store=False,
reasoning={"effort": "medium"}, include=["reasoning.encrypted_content"],
)
print(r2.output_text) # 392
```
```bash cURL (ввод изображений, base64) theme={null}
curl https://api.apiyi.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-astra",
"reasoning": {"effort": "low"},
"input": [{"role": "user", "content": [
{"type": "input_text", "text": "How many colored blocks are in this image?"},
{"type": "input_image", "image_url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..."}
]}]
}'
```
### Эндпоинт Chat Completions (миграция существующего кода, без инструментов функций)
```python Python theme={null}
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",
max_completion_tokens=4000, # not the legacy max_tokens (400)
messages=[
# system works on the official lines; Codex_Reverse drops it, and developer works everywhere
{"role": "developer", "content": "You are a senior backend engineer. Be concise."},
{"role": "user", "content": "Explain Python 3.13's free-threaded mode"},
],
)
print(response.choices[0].message.content)
```
```javascript Node.js (потоковая передача) theme={null}
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_API_KEY', baseURL: 'https://api.apiyi.com/v1' });
const stream = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-6-astra',
reasoning_effort: 'low',
messages: [{ role: 'user', content: 'Describe the Great Wall in three sentences' }],
stream: true,
stream_options: { include_usage: true },
});
for await (const chunk of stream) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '');
}
```
## Атрибуция отклонений
Запуск одной и той же матрицы на трёх линиях распределяет каждое отклонение по одной из трёх категорий.
### Ограничения upstream (идентичны на всех трёх линиях)
Каждый запрос Chat, содержащий `tools`, возвращает 400 на обеих официальных линиях с текстом upstream, предлагающим использовать Responses; удаление `reasoning_effort` или добавление `tool_choice: required` ничего не меняет. Группа `Codex_Reverse` проходит только потому, что её пайплайн внутренне преобразуется в Responses, поэтому не считайте это доказательством поддержки. Используйте Responses для вызова функций.
В 3 из 3 запросов для `max` на всех трёх линиях возвращалось `xhigh`. На официальных линиях max явно расходует больше tokens рассуждения, чем xhigh (OpenAI напрямую: 278–379 против 246, Azure: 342–516 против 320), поэтому уровень может применяться при нормализованном возврате; в Codex\_Reverse различий нет. Мы гарантируем четыре уровня.
Официальные линии отклоняют устаревший `max_tokens` с 400 и предлагают использовать `max_completion_tokens`; `temperature` возвращает 400 как неподдерживаемый, что обычно для моделей рассуждения. Codex\_Reverse принимает оба и игнорирует их. Удаляйте оба при миграции существующего кода.
Все три линии возвращают 400 «Tool 'computer\_use\_preview' is not supported with gpt-6-astra». Возможность использования компьютера, указанная в материалах о запуске, сейчас не предоставляется через API с этим типом инструмента.
### Только группа Codex\_Reverse (5 пунктов)
Системные сообщения в стиле инструкций и в информационном стиле дают 0/3 в каждом случае; то же содержимое в сообщении `developer` даёт 3/3; обе официальные линии пропускают `system` 3/3. **Используйте developer в Chat**, он работает на всех трёх линиях.
При использовании `max_output_tokens: 20`, `max_tokens: 20` или `max_completion_tokens: 20` вывод составлял 403 tokens, а Responses возвращал `max_output_tokens: null`. Официальные линии корректно обрезают вывод до 20 с `incomplete` / `length`. Когда ограничения важны для контроля затрат, используйте группы официального релея.
`store: true` всё ещё возвращает `false`, а второй ход возвращает 200 без памяти о первом; обе официальные линии корректно помнят контекст. В этой группе храните историю на клиенте и объединяйте её с `include: ["reasoning.encrypted_content"]` для воспроизведения без сохранения состояния (проверено на всех трёх линиях). `GET /v1/responses/{id}` везде возвращает 503.
При использовании ссылки http(s) на изображение в Chat значение prompt\_tokens было 15, и модель сообщила, что не видит изображения; та же ссылка работает на обеих официальных линиях. base64 работает на обоих эндпоинтах всех трёх линий. **Отправляйте изображения как base64 в Chat в этой группе.**
`none` переписывается в `medium`, а input\_tokens увеличивается с 14 до 4394 (4224 отнесены к `usage.attribution.request_fields.instructions` по кэшированной ставке); `minimal` переписывается в `low`. В этой группе также отсутствует размещённый инструмент `code_interpreter` (400).
### Только линия Azure (1 пункт)
Запросы, содержащие `web_search` / `web_search_preview`, на линии Azure возвращают 400 с уведомлением шлюза о том, что web\_search временно отключён, пока тарификация Azure Bing находится на рассмотрении, и что другие инструменты не затронуты. Линия OpenAI напрямую и группа Codex\_Reverse работают нормально. Эта страница будет обновлена после восстановления.
## Руководство по миграции
В Responses измените только поле `model`. В Chat всё, использующее `tools`, необходимо перенести в Responses и удалить `max_tokens` и `temperature`. Цена в 2,5 раза выше текущего промотарифа Sol (\$4 / \$20 → \$10 / \$50), поэтому сначала проведите сравнительное тестирование на агентных задачах, автоматизации и сложных инженерных задачах; повседневный чат, классификацию и извлечение данных оставьте на Terra / Luna.
`messages` → `input`, `reasoning_effort` → `reasoning: {"effort": ...}`, `response_format` → `text: {"format": ...}`, `system` → `instructions`, `max_completion_tokens` → `max_output_tokens`. Определения tools преобразуются из `{"type": "function", "function": {...}}` в `{"type": "function", "name": ..., "parameters": ...}`. Полное сопоставление приведено в [руководстве по миграции Responses](/ru/api-capabilities/openai/responses-migration).
Когда объём входных данных превышает 272K tokens, весь запрос тарифицируется по второму уровню (стоимость входных данных удваивается, выходных — в 1,5 раза). Если вам действительно не нужен весь репозиторий за один раз, поддерживайте повседневный контекст ниже 272K и размещайте стабильные префиксы в начале, чтобы они попадали в кэш (кэшированные чтения стоят одну десятую стандартной цены входных данных).
Astra — первая модель, которую OpenAI отнесла к критическому уровню кибербезопасности в своей Preparedness Framework, и публичная версия отклоняет наступательные задачи, такие как поиск уязвимостей и написание exploit-кода. Защитная работа не затронута: во всех трёх линейках запрос об инженерных практиках защиты от SQL-инъекций вернул полный ответ, охватывающий параметризованные запросы, принцип наименьших привилегий и многое другое.
## Связанные материалы
* [Статья о запуске GPT-6 Astra (бенчмарки и выбор модели)](/en/news/gpt-6-astra-launch)
* [gpt-6-astra присоединяется к группе Codex\_Reverse с ценой вдвое ниже](/en/live/2026-09/codex-reverse-gpt-6-astra)
* [Руководство по моделям рассуждений OpenAI](/ru/api-capabilities/openai/reasoning-models)
* [Кэширование промптов OpenAI](/ru/api-capabilities/openai/prompt-caching)
* [Вызов функций OpenAI](/ru/api-capabilities/openai/function-calling)