Tagger

Relaterte modeller

GPT-6 Astra

Bygg med CometAPITrenger du ett API for flere modeller?Test arbeidsflyten i Playground, og opprett deretter en API-nøkkel når modellen og kostnaden passer bruksområdet ditt.

ai-model/CometAPI-forskning

Slik bruker du GPT-6 Astra API: Komplett utviklerveiledning

Hvordan bruke GPT-6 Astra API via CometAPI med Responses API‑eksempler, resonneringskontroller, bildeinndata, strukturert utdata, verktøy, priser, migrering.

Mia MarenForskerteam for AI-modeller og API

Oppdatert Sep 9, 2026 12 min lesetid

Slik bruker du GPT-6 Astra API: Komplett utviklerveiledning

Bruk dette mønsteret

Gjør det første API-kallet.

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Kort fortalt

GPT-6 Astra API in CometAPI passer best til vanskelige, verktøyrike arbeidsflyter der kvalitet på ferdigstillelsen er viktigere enn laveste tokenpris. Modellen støtter et kontekstvindu på 1 050 000 token, 128 000 utgående token, bildeinput, strukturerte utdata, strømming, funksjonskalling og fem nivåer av resonnering. Start med Responses API, medium resonnering, et smalt sett med verktøy, og en evaluering som måler kostnad per akseptert oppgave. CometAPIs gjeldende grunnpriser per token er 20 % under tilsvarende OpenAI-priser.

Viktige punkter

Astra er optimalisert for krevende ende-til-ende-arbeid, inkludert koding, datamaskinbruk, research og profesjonell automatisering.
Bruk Responses API for nye, verktøydrevne integrasjoner.
Velg lavest mulig resonneringsinnsats som består arbeidslast-evalueringen; er ikke støttet.

Fortsett å lære

Koble denne artikkelen til neste beslutning.

Se alle temaer

AI API-veiledninger

Gå fra modellutvalg til en fungerende produksjonsforespørsel.

LLM-infrastruktur

Bygg et AI-forespørselslag som tåler endringer i leverandører og modeller.

AI Agent

Gå fra en prompt-demo til en observerbar agentarbeidsflyt.

Kostnadsoptimalisering

Lavere kostnader uten å skjule avveininger for kvalitet eller pålitelighet.

Publisert Sep 9, 2026

Sist oppdatert Sep 9, 2026

797 visninger

Gjennomgått for klarhet, kildeangivelse og gjeldende API-terminologi.

none

OpenAI-spesifikasjon	GPT-6 Astra
Modell-ID	gpt-6-astra
Kontekstvindu	1,050,000 token
Maksimalt utdata	128,000 token
Kunnskapsavgrensning	30. april 2026
Inndata og utdata	Tekst og bildeinn; tekstutdata
Resonneringsinnsats	low, medium, high, xhigh, max
Støttede funksjoner	Strømming, funksjonskalling, strukturerte utdata
Responses API-verktøy	Web search, file search, image generation, code interpreter, hosted shell, Apply Patch, computer use, MCP, and tool search
Finetuning	Ikke støttet

Dimensjon	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol
Primærrolle	Det vanskeligste ende-til-ende-arbeidet	Komplekst profesjonelt arbeid til lavere tokenkost
Kontekst / maks utdata	1,05M / 128K	1,05M / 128K
Kunnskapsavgrensning	30. april 2026	16. februar 2026
Asynkrone verktøykall	Støttet	Bruk konvensjonell verktøy-resultat-koordinering
Styring midt i turen	Støttet via Responses WebSocket	Bruk en etterfølgende tur eller app-styrt omstart
Endre resonnering i samtale	configuration_update i kompatible flyter	Sett innsats på forespørselsnivå
none reasoning	Ikke støttet	Støttet
OpenAI Standard inn/ut	$10 / $50 per 1M	$4 / $20 per 1M
Beste rutingrolle	Eskalering for arbeid med høy kompleksitet	Standard for bredere kompleks trafikk

export COMETAPI_KEY="your_api_key"

$env:COMETAPI_KEY = "your_api_key"

python -m pip install -U openai

npm install openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
    timeout=120.0,
    max_retries=2,
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="Give three practical ways to reduce API latency.",
    reasoning={"effort": "medium"},
)

if response.status != "completed":
    raise RuntimeError(f"Unexpected status: {response.status}")

print(response.output_text)

Innsats	Praktisk startpunkt
low	Klassifisering, omskriving og rett-fram ekstraksjon
medium	Generell utvikling, analyse og de fleste første evalueringer
high	Kompleks feilsøking, arkitektur og multisource-syntese
xhigh	Vanskelig research og lang, flerstegs kodearbeid
max	Et lite antall av de aller vanskeligste oppgavene etter evaluering

vision = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "input_text", "text": "Identify one UI defect and propose a fix."},
            {"type": "input_image", "image_url": os.environ["SCREENSHOT_URL"]}
        ]
    }]
)

print(vision.output_text)

stream = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="Create a deployment checklist.",
    stream=True,
)

completed = False
for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)
    elif event.type == "response.completed":
        completed = True
    elif event.type in {"response.failed", "response.incomplete", "error"}:
        raise RuntimeError(event.type)

if not completed:
    raise RuntimeError("Stream closed before completion")

history = [{"role": "user", "content": "Give three latency improvements."}]
history.extend(
    item.model_dump(exclude={"id"}, exclude_none=True)
    for item in response.output
)
history.append({"role": "user", "content": "Turn them into a checklist."})

follow_up = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input=history,
)
print(follow_up.output_text)

import json

history = [{"role": "user", "content": "Check order A-1042."}]
turn = client.responses.create(model="gpt-6-astra", input=history, tools=tools)
history.extend(item.model_dump(exclude={"id"}, exclude_none=True) for item in turn.output)

for item in turn.output:
    if item.type == "function_call" and item.name == "get_order_status":
        args = json.loads(item.arguments)
        tool_result = {"order_id": args["order_id"], "status": "shipped"}
        history.append({
            "type": "function_call_output",
            "call_id": item.call_id,
            "output": json.dumps(tool_result),
        })

final = client.responses.create(model="gpt-6-astra", input=history, tools=tools)
print(final.output_text)

Prompt-komponent	Hva som skal spesifiseres
Oppgave	Det konkrete utfallet som skal produseres
Ressurser	Filer, verktøy, data og kontekst som kan brukes
Fullføringstest	Betingelser som gjør arbeidet ferdig
Avgrensninger	Handlinger som er tillatt, forbudt eller krever godkjenning
Stil og format	Lengde, struktur, tone og output-skjema
Usikkerhet	Hva som kan utledes og hva som må avklares
Verifikasjon	Hvilke sjekker som kreves og når man skal slutte å teste

Task: Review this API design and identify the three highest-impact migration risks.
Resources: Use the attached schema and deployment notes.
Completion test: Return three risks, evidence for each, and one acceptance test per risk.
Boundaries: Do not change production systems. Infer routine implementation details.
Clarification rule: Ask only if a missing requirement would materially change the result.
Style: Use concise prose and a final three-row table.
Verification: Check that every risk has an executable acceptance test.

Publisert evaluering	Astra	Sol	Forskjell
AutomationBench	41,4%	18,1%	+23,3 poeng
OSWorld 2.0	72,6%	65,7%	+6,9 poeng
Terminal-Bench 4.0	57,9%	37,3%	+20,6 poeng
MRCR v2, 512K-1M	96,3%	73,8%	+22,5 poeng

Sammenligning kostnad per oppgave	Kvalitetskonfigurasjon	Spart API-kostnad vs Sol
DeepSWE v1.1	74,1% vs 72,7%; høyest-scorede konfigurasjoner	Omtrent 32%
Database-migrering	63,4% vs 42,7%; lavkost Astra-innstilling	Omtrent 38%
Terminal-Bench 4.0	57,9% vs 37,3%; rapporterte konfigurasjoner	Omtrent 9%

Gjeldende priser	CometAPI kort kontekst	CometAPI lang kontekst	OpenAI Standard
Input	$8	$16	$10 kort / $20 lang
Cache-lesing	$0.80	$1.60	$1 kort / $2 lang
Cache-skriving	$10	$20	$12.50 kort / $25 lang
Output	$40	$60	$50 kort / $75 lang

prompt = "Review this API design and identify migration risks."

baseline = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    input=prompt,
)

candidate = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input=prompt,
    reasoning={"effort": "medium"},
)

1 s -> 2 s -> 4 s -> 8 s -> capped retry window

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra

Les mer

Slik bruker du GPT-6 Astra API: Komplett utviklerveiledning

Gjør det første API-kallet.

Kort fortalt

Viktige punkter

Koble denne artikkelen til neste beslutning.

GPT-6 Astra API hurtigstart

Hva er GPT-6 Astra API?

GPT-6 Astra API-spesifikasjoner

GPT-6 Astra API vs GPT-5.6 Sol: Hva er nytt?

Hvorfor bruke GPT-6 Astra via CometAPI?

Trinn 1: Få en CometAPI API-nøkkel

Trinn 2: Installer OpenAI SDK

Trinn 3: Gjør din første forespørsel

Trinn 4: Test før produksjon

Slik velger du resonneringsinnsats

Slik bruker du bildeinput

Slik bruker du strukturerte utdata og strømmer svar

Slik opprettholder du tilstandsfulle samtaler

Slik bruker du funksjonskalling

Slik bruker du asynkrone verktøykall

Slik prompt-er du GPT-6 Astra API

GPT-6 Astra benchmarks: Høyere score, færre token

GPT-6 Astra API-priser

Slik reduserer du API-kostnader

Slik migrerer du til GPT-6 Astra

Når bør du bruke GPT-6 Astra?

Vanlige API-feil

401 Authentication Error

400 Bad Request

404 Model or Endpoint Error

429 Rate Limit

5xx Server Error

FAQ

Hvilken modell-ID skal jeg bruke?

Bør jeg bruke Responses API eller Chat Completions?

Hvilken resonneringsinnsats bør jeg starte med?

Kan Astra ta imot bilder?

Er CometAPI-ruten alltid 20 % billigere per fullført oppgave?

Bør Astra erstatte Sol overalt?

Konklusjon