gpt-6-astra)是 OpenAI 2026 年 9 月 3 日釋出的新一代旗艦,官方定位是電腦操作、軟體工程、科研與長程 Agent 任務,1,050,000 上下文、128,000 最大輸出、推理力度可調。API易 已開通 Responses 與 Chat Completions 雙端點,上線當天在官轉(OpenAI 直連、Azure)與 Codex_Reverse 三條線路各跑了一遍 74 項能力矩陣。
API易 已接入 GPT-6 Astra:模型名
gpt-6-astra。default / svip 官轉分組與官網逐項同價,由 OpenAI 直連與 Azure 兩條官方線路承載;Codex_Reverse 分組(Codex 逆向資源)按官網價 0.5 折扣計費。函式呼叫與 Agent 工具鏈只在 Responses 端點上,新專案請直接用 Responses。核心優勢
為「把任務做完」而生
Terminal-Bench 4.0 由 37.3% 提到 57.9%、ScreenSpot-Pro 由 76.9% 提到 92.7%、OSWorld 2.0 72.6%。提升最大的全是 Agent 類任務,官方稱複雜任務平均完成時間從約 75 分鐘壓到 40 分鐘。
1.05M 上下文實測可用
30.8 萬字符(210,657 tokens)大海撈針 10.3 秒答對。官方稱同等任務 token 消耗比 GPT-5.6 Sol 低約 70%,單價高 2.5 倍,實際任務成本差距小於價差。
Responses 工具鏈完整
函式呼叫單次 / 並行 / 回傳 / 流式全通,web_search 與 code_interpreter 託管工具可用,加密推理塊可無狀態回放。JSON Schema 嚴格模式欄位集完全匹配。
三線路實測、差異逐項歸屬
同一矩陣在 OpenAI 直連、Azure、Codex_Reverse 各跑一遍,模型能力三線一致;差異全在鏈路層,本頁按「上游限制 / 分組特有 / 線路特有」逐項標註。
模型資訊
實測能力矩陣
2026 年 9 月 5 日,三條線路各跑 74 項(官轉線路的長上下文用 7 萬 token 縮量版控成本):推理檔位
同一道過河題,Responses 端點,三條線路的 reasoning_tokens:定價
官轉分組(default / svip)
按單次請求的輸入 tokens 分兩檔,超過 272K 後整單按第二檔計,與官網一致:
Codex_Reverse 分組
按官網價 0.5 折扣計費:第一檔輸入 $5.00 / 輸出 $25.00 / 快取讀取 $0.50 / 快取建立 $6.25。API易 的模型價格與原廠逐項對齊,折扣通過分組與充值加贈體現,詳見 充值優惠。分組差異見 Codex、ClaudeCode 和 Default 分組有什麼區別。即時價格以 模型價格頁 為準。
分組怎麼選
呼叫示例
Responses 端點(推薦)
Chat Completions 端點(存量程式碼平遷,無函式工具)
差異歸屬
三條線路跑同一矩陣後,差異可以清楚地分成三類。上游限制(三線一致)
Chat Completions 不支援函式工具
Chat Completions 不支援函式工具
官轉兩線帶
tools 的 Chat 請求一律 400,上游原文要求改用 Responses;不帶 reasoning_effort、加 tool_choice: required 都一樣。Codex_Reverse 分組能過是因為鏈路內部轉成了 Responses,不要把它當能力依據。需要函式呼叫請直接用 Responses。reasoning.effort: max 回顯為 xhigh
reasoning.effort: max 回顯為 xhigh
三條線路 3/3 次請求
max 都回顯 xhigh。官轉線路 max 的推理 token 明顯高於 xhigh(OpenAI 直連 278 至 379 對 246,Azure 342 至 516 對 320),可能是檔位已生效只是回顯被歸一化;Codex_Reverse 上兩者無差別。對外只承諾四檔。Chat 端點引數:max_tokens 與 temperature 會 400
Chat 端點引數:max_tokens 與 temperature 會 400
官轉線路對舊引數
max_tokens 返回 400 並要求改用 max_completion_tokens;temperature 返回 400 unsupported(推理模型常態)。Codex_Reverse 分組接受這兩個引數但不生效。存量程式碼遷移時把這兩處一併清掉。computer_use_preview 工具不可用
computer_use_preview 工具不可用
三條線路都返回 400「Tool ‘computer_use_preview’ is not supported with gpt-6-astra」。官方釋出材料中的電腦操作能力目前不通過這個工具型別對 API 開放。
Codex_Reverse 分組特有(5 項)
1. Chat 端點的 system 訊息被整段丟棄
1. Chat 端點的 system 訊息被整段丟棄
指令型與資訊型 system 各 0/3 命中,同樣內容改成
developer 角色 3/3 命中;官轉兩線 system 3/3 正常。Chat 呼叫統一用 developer,三條線路都通。2. 三種輸出上限引數都不生效
2. 三種輸出上限引數都不生效
max_output_tokens: 20、max_tokens: 20、max_completion_tokens: 20 下輸出均為 403 tokens,Responses 回顯 max_output_tokens: null。官轉兩線 20 → incomplete / length 正常截斷。依賴上限控費的場景請用官轉分組。3. previous_response_id 靜默失效
3. previous_response_id 靜默失效
store: true 仍回顯 false,第二輪返回 200 但不記得上一輪;官轉兩線正常回憶。多輪在該分組請客戶端自帶歷史,配合 include: ["reasoning.encrypted_content"] 無狀態回放(三線均已驗證)。GET /v1/responses/{id} 三線都是 503。4. Chat 端點的圖片 URL 靜默丟棄
4. Chat 端點的圖片 URL 靜默丟棄
Chat 傳 http(s) 圖片連結時 prompt_tokens 只有 15,模型回答「沒有看到圖片」;官轉兩線同一連結正常識圖。base64 三線兩端點都正常。該分組 Chat 傳圖請用 base64。
5. effort none 注入約 4.2K token 隱藏指令
5. effort none 注入約 4.2K token 隱藏指令
none 被改成 medium,input_tokens 從 14 漲到 4394(4224 落在 usage.attribution.request_fields.instructions,按快取價計);minimal 被改成 low。另外該分組不支援 code_interpreter 託管工具(400)。Azure 線路特有(1 項)
web_search 臨時停用
web_search 臨時停用
Azure 線路上帶
web_search / web_search_preview 的請求返回 400,閘道提示「web_search 已臨時停用(Azure Bing 計費排查中),其他工具呼叫不受影響」。OpenAI 直連線路與 Codex_Reverse 分組正常。恢復後本頁會更新。遷移指南
從 gpt-5.6-sol 遷移
從 gpt-5.6-sol 遷移
Responses 端點只改
model 欄位。Chat 端點若用到 tools,必須遷到 Responses;同時清掉 max_tokens 與 temperature。價格是 Sol 現行優惠價的 2.5 倍($4 / $20 → $10 / $50),先在 Agent、自動化、複雜工程任務上做一輪對照,日常對話與分類抽取類負載留在 Terra / Luna。從 Chat Completions 遷到 Responses
從 Chat Completions 遷到 Responses
messages → input,reasoning_effort → reasoning: {"effort": ...},response_format → text: {"format": ...},system → instructions,max_completion_tokens → max_output_tokens。工具定義從 {"type": "function", "function": {...}} 扁平化為 {"type": "function", "name": ..., "parameters": ...}。完整對照見 Responses 遷移指南。長上下文怎麼控成本
長上下文怎麼控成本
輸入超過 272K tokens 時整單按第二檔計(輸入翻倍、輸出 1.5 倍)。除非確實需要一次裝下整個倉庫,日常把上下文壓在 272K 以內;穩定字首放在訊息開頭以命中快取(快取讀取是標準輸入價的十分之一)。
網路安全類任務會被拒嗎
網路安全類任務會被拒嗎
Astra 是首個被劃入 Preparedness Framework 網路安全「Critical」級的模型,公開版拒絕漏洞挖掘、漏洞利用程式碼編寫等進攻性任務。防禦性用途不受影響:三條線路上「Web 應用防 SQL 注入的工程做法」都正常給出引數化查詢、最小權限等完整答案。