重點摘要
常規工作使用 GPT-5.6 Sol；當較少重試次數可抵消其較高 Token 價格時，面向複雜代理選擇 GPT-6 Astra。
GPT-6 Astra 在困難的端到端執行上更強，而 GPT-5.6 Sol 依然是許多生產工作負載更經濟的預設。真正的決策不是「哪個模型更新？」而是「哪個模型能以更低的每個被接受任務成本完成？」
OpenAI 的 GPT-6 Astra 並未以「新模型等於全方位更好」的簡單方式取代 GPT-5.6 Sol。兩者均提供 1,050,000 token 的上下文視窗與 128,000 token 的最大輸出，接受文字與圖片輸入，支援推理，並可在現代以工具驅動的 API 工作流程中運作。
GPT-6 Astra API in CometAPI 針對困難的端到端執行進行最佳化：電腦操作、終端機工作、軟體工程、研究、科學與多工具代理。GPT-5.6 Sol API in CometAPI 仍是高能力的旗艦，且 token 價格大幅較低。
實務上的差異因此較少在於模型可接受多少上下文，而更多在於它能多可靠且高效地將該上下文轉為完成的工作。
GPT-6 Astra 與 GPT-5.6 Sol 一覽
OpenAI 為兩者列示同樣的 1,050,000 token 上下文視窗與 128,000 token 最大輸出。較有意義的規格差異在於 Astra 較晚的知識截斷、其缺少 none 推理模式、更高的定價，以及面向長時運行代理的新控制項。
| Specification | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| Developer | OpenAI | OpenAI |
| Positioning | Hardest end-to-end work | Complex professional work |
| Official model ID | gpt-6-astra | gpt-5.6-sol (gpt-5.6 alias routes to Sol) |
| Context window | 1,050,000 tokens | 1,050,000 tokens |
| Maximum output | 128,000 tokens | 128,000 tokens |
| Knowledge cutoff | Apr 30, 2026 | Feb 16, 2026 |
| Input modalities | Text, image | Text, image |
| Output modality | Text | Text |
| Reasoning effort | low, medium, high, xhigh, max | none, low, medium, high, xhigh, max |
| Computer use | Supported | Supported |
| Fine-tuning | Not supported | Not supported |
| OpenAI input / 1M | $10 | $4 |
| OpenAI output / 1M | $50 | $20 |
乍看之下，這會讓 Astra 看起來像是 Sol 價格的 2.5 倍。基準測試呈現出更有用的故事：Astra 最大的提升出現在模型必須「執行」而非僅僅「回答」時。
什麼是 GPT-6 Astra？
GPT-6 Astra 是 OpenAI 面向其 最困難的端到端工作負載 的新旗艦，重點在於複雜推理、編碼、電腦操作、研究、文件創作與多工具工作流程。
CometAPI 已有專門的 Astra 概覽，涵蓋模型規格、定價、基準表與 API 基礎。本比較因此側重於改變部署決策的因素，而非重複完整的 GPT-6 Astra 功能指南。
最重要的工作流程新增功能是非同步工具呼叫、回合中引導與推理努力更新。當代理必須在慢速工具運行期間持續工作、在進行中的任務中接受需求變更，或在不重建對話前綴的情況下調整推理深度時，這些控制尤為重要。
Astra 最明確的優勢不是更大的上下文視窗，而是貫穿長且相依的動作序列的更強執行力。
什麼是 GPT-5.6 Sol？
GPT-5.6 Sol 是 GPT-5.6 家族的旗艦成員，依然是 OpenAI 面向複雜專業工作的模型。OpenAI 也指出 generic gpt-5.6 alias routes 會導向 GPT-5.6 Sol。
CometAPI 現有的GPT-5.6 API 指南已涵蓋 Sol/Terra/Luna 家族、定價、基準與存取細節。就本比較而言，重點是 Sol 已能進行長上下文推理、電腦操作、結構化輸出、函式呼叫與代理式編碼——它並非輕量前代。
Sol 還有一項 Astra 目前缺乏的彈性：`reasoning.effort: "none"`。這對希望在簡單、可預期路徑上將推理負擔降至最低的應用很有用。
GPT-6 Astra vs GPT-5.6 Sol 基準
閱讀基準表最有用的方式不是「Astra 有沒有贏？」而是「差距在哪裡大到足以改變部署決策？」以下數值來自OpenAI 的 GPT-6 Astra 發佈評估表。
| Benchmark | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Difference | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 | 61.2 | 60.9 | +0.3 | Broad intelligence |
| Agents’ Last Exam | 59.3% | 53.6% | +5.7 pts | Real software workflows |
| OSWorld 2.0 | 72.6% | 65.7% | +6.9 pts | Computer use |
| ScreenSpot-Pro | 92.7% | 76.9% | +15.8 pts | Visual computer interaction |
| AutomationBench | 41.4% | 18.1% | +23.3 pts | Professional automation |
| Terminal-Bench 4.0 | 57.9% | 37.3% | +20.6 pts | Terminal agent tasks |
| DeepSWE v1.1 | 74.1% | 72.7% | +1.4 pts | Software engineering |
| Database Migration Tasks | 63.9% | 42.7% | +21.2 pts | Multi-step engineering |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 64.6% | 22.4% | +42.2 pts | Scientific tool workflows |
| FrontierMath Tier 4 v2 | 97.6% | 83.0% | +14.6 pts | Frontier mathematics |
| ExploitBench | 100.0% | 78.5% | +21.5 pts | Cybersecurity |
| MRCR 512K–1M | 96.3% | 73.8% | +22.5 pts | Very-long-context retrieval |
| ARC-AGI-3 | 99.9% | 7.8% | +92.1 pts | Novel interactive puzzles |
| GPQA Diamond | 96.0% | 94.6% | +1.4 pts | Graduate-level science questions |
來源： OpenAI GPT-6 Astra launch benchmark table · OpenAI official benchmark graphic
ARC-AGI-3 在此表中顯示最大差距：Astra 為 99.9%，Sol 為 7.8%，差距 92.1 個百分點。OpenAI 的評估測試新穎的互動謎題。此結果強化了在陌生環境與自適應任務上測試 Astra 的理由；它並不預示每個商業工作流程都有等幅提升。
更廣泛的模式是不均衡的。Artificial Analysis Intelligence Index 從 60.9 變為 61.2，而 DeepSWE 從 72.7% 變為 74.1%。即便分數差距很小，若更強的模型以較少 token 達成該分數，也可能在經濟上重要。下方的「編碼」與「成本」部分將任務品質與取得該品質所需的 API 支出分開討論。
GPQA Diamond 提供另一個有用區別：Astra 達到 96.0%，而成本較低的 Astra 配置為 94.9%，相較 Sol 的 94.6%。成本部分解釋了報告中的 37% 節省，並展示官方的效能對成本圖。
一旦模型必須操作環境、反覆使用工具，或維持一長串相依動作，差距會大得多。AutomationBench 從 18.1% 提升到 41.4%、Terminal-Bench 4.0 從 37.3% 到 57.9%，Terminal-Bench Science 從 22.4% 到 64.6%。
Astra 在以執行為主的任務上是更大的升級，而非在普通的答案生成任務上。
基準說明： 這些結果為 OpenAI 報告的評估。分數可能取決於模型配置、推理努力、測試框架、工具、提示與評估環境，因此應視為趨勢證據，而非保證的生產效能。
電腦操作：Astra 不僅更準確，也比 5.6 Sol 更快
電腦操作基準是 Astra 最強的論據之一。在 OSWorld 2.0，中 Astra 得分 72.6%，Sol 為 65.7%。對於代理產品而言更重要的是，OpenAI 的延遲模擬測得Astra 每個任務約 40 分鐘，Sol 約 75 分鐘——每個任務時間約少 47%。
這是營運層面的差異，而非僅僅榜單差距。若 AI 系統負責瀏覽器互動、CRM 更新、安裝軟體、試算表工作、介面測試或重複桌面操作，成功完成的時間比第一個 token 的時間更重要。
OpenAI 亦報告，Astra 加上更新的 Codex 框架在 Mind2Web 上相較先前的 GPT-5.6 Sol 體驗，實現了約 1.9× 更快的任務完成。
GPT-6 Astra 與 GPT-5.6 Sol 的編碼比較：升級差在哪？
DeepSWE v1.1 衡量真實倉庫中的複雜軟體工程。Astra 得分 74.1%，Sol 為 72.7%，Claude Fable 5.1 為 67.4%。在最高得分的配置中，OpenAI 報告 Astra 相較 Sol 每個任務的估計 API 成本約低 32%。僅以 1.4 分的準確度提升來判斷，會忽略效率差異。
OpenAI 的內部資料庫遷移評估涵蓋實作、程式碼審查與效能分析。Astra 達 63.9%，Claude Fable 5.1 為 57.8%，Sol 為 42.7%。成本較低的 Astra 設定得分 63.4%，超過 Sol 的最佳結果，同時每個任務成本約低 38%。這是兩個不同的 Astra 配置，而非一個同時聲稱分數與成本的組合。
Terminal-Bench 4.0 提供另一個執行範例：Astra 為 57.9%，Sol 為 37.3%，在報告的配置中估計每個任務的 API 成本約低 9%。對開發團隊而言，關鍵試驗在於 Astra 是否能在實際維護的倉庫中減少失敗的工具迴圈、重試與審查成本。
| Coding workload | GPT-5.6 Sol | GPT-6 Astra | Why |
|---|---|---|---|
| Explain a function | Start here | Escalate if needed | Astra premium is unlikely to matter |
| Generate a small isolated snippet | Start here | Escalate if needed | Bounded task, low execution depth |
| Review a normal pull request | Start here | Escalate if needed | Test whether Astra changes acceptance rate |
| Debug across a large repository | — | Start here | More dependent context and tool steps |
| Run shell commands and fix failures | — | Start here | Large Terminal-Bench gain |
| Perform repo-wide migrations | — | Start here | Stronger end-to-end engineering |
| Long autonomous coding agent | — | Start here | Async tools, steering, workflow coherence |
因此，升級較少關於語法生成，而更多關於在執行過程中維持意圖。
長上下文效能：GPT-6 Astra 與 GPT-5.6 Sol 有何不同？
規格表可能產生誤導，因為兩者宣稱完全相同的上下文視窗。容量只代表模型可接收的資訊上限；它不衡量在接近上限時，模型能多可靠地找回並結合相關片段。
| Long-context range | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| OpenAI MRCR v2 8-needle 256K–512K | 100.0% | 91.5% |
| OpenAI MRCR v2 8-needle 512K–1M | 96.3% | 73.8% |
在 512K–1M，差距為 22.5 個百分點。OpenAI 報告 Astra 為 96.3%，Sol 為 73.8%。這對大型倉庫、法律或監管資料集、長篇研究集合，以及攜帶長期決策歷史的代理來說很重要。
即便如此，1M 視窗也不是將所有內容塞進每次請求的理由。272K 輸入 token 以上適用較高費率，因此檢索、去重、快取與上下文裁剪仍然重要。
GPT-6 Astra vs GPT-5.6 Sol：每個任務成本與 API 定價
Astra 的列示 token 費率在相同供應商與計費類別下是 Sol 的 2.5 倍。該比例描述的是 token 價格。一個完成的工作流程在兩個模型上可能消耗不同數量的 tokens、工具呼叫、重試與審查時間。在決定 Astra 一定更昂貴之前，請比較被接受結果的總成本。
在一張表中比較 OpenAI 與 CometAPI 的費率
以每百萬 tokens 的美元計價，檢查日期為 2026 年 9 月 8 日。短上下文指最多 272,000 個輸入 token；超過該門檻的請求會對整個請求使用長上下文費率。快取讀取與快取寫入為獨立計費類別。來源：OpenAI Astra、OpenAI Sol、CometAPI Astra、CometAPI Sol。
| Token category | OpenAI Astra | CometAPI Astra | OpenAI Sol | CometAPI Sol |
|---|---|---|---|---|
| Short-context input | $10.00 | $8.00 | $4.00 | $3.20 |
| Short-context cache read | $1.00 | $0.80 | $0.40 | $0.32 |
| Short-context cache write | $12.50 | $10.00 | $5.00 | $4.00 |
| Short-context output | $50.00 | $40.00 | $20.00 | $16.00 |
| Long-context input | $20.00 | $16.00 | $8.00 | $6.40 |
| Long-context cache read | $2.00 | $1.60 | $0.80 | $0.64 |
| Long-context cache write | $25.00 | $20.00 | $10.00 | $8.00 |
| Long-context output | $75.00 | $60.00 | $30.00 | $24.00 |
列示的 CometAPI token 費率相對應 OpenAI 費率低 20%。此供應商折扣獨立於模型之間的效率差異。它不保證在加入工具、重試與人工審查後的總任務成本也同樣低 20%。
Astra 在哪些情境下降低了每個任務的估計 API 成本？
OpenAI 的發佈評估在特定配置下，報告了相對 Sol 的以下節省。「較低成本設定」指為效率選擇的 Astra 配置；不應與 Astra 另一個最大分數的配置混用。
| Evaluation | Quality result / configuration | Reported API saving vs Sol |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 74.1% vs 72.7%; highest-scoring configurations | About 32% |
| Database migration | 63.4% vs Sol best 42.7%; lower-cost Astra setting | About 38% |
| GPQA Diamond | 94.9% vs 94.6%; lower-cost Astra setting | About 37% |
| Terminal-Bench 4.0 | 57.9% vs 37.3%; reported configurations | About 9% |
| BenchCAD | Reported benchmark configuration | About 43% |
| Terminal-Bench Science 0.1 | Lower-cost Astra setting exceeds Sol’s best result | About 27% |
GPQA 說明為何選擇的運作點很重要。Astra 的最大報告分數為 96.0%；較便宜的設定達到 94.9%，仍高於 Sol 的 94.6%。OpenAI 將該設定描述為每個任務的估計 API 成本約低 37%。此百分比沿用 OpenAI 的公開比較，而非以圖表座標重新計算。
OpenAI GPQA Diamond 圖表，按其公開圖表規格渲染。官方互動圖與說明。
以「每個被接受任務成本」衡量你的應用
**每個被接受任務成本 =（API 費用 + 工具服務費 + 各次嘗試的人力審查貨幣化成本）/ 被接受任務數。**重試 tokens 已包含在 API 費用中，不應重複計入。延遲另行追蹤，除非你為其賦予貨幣價值。若無任務通過，直接報告該失敗，而非以零為除數。
先定義「接受」標準，再在同一組任務上比較兩個模型。當 Sol 以更低總成本穩定通過時就維持 Sol。當更高的完成率、更少重試或較少審查時間能抵過 token 溢價時，使用 Astra。公開的節省是基準特定的估計，而非對每個部署的保證。
安全性：Astra 更能維持在任務邊界內
更具自主性的模型使得安全比較尤為關鍵。操作瀏覽器、終端機或業務應用的模型，若誤解其授權範圍，可能造成比僅草擬文字更大的危害。
OpenAI 報告，在一項受 Hugging Face 事件啟發的新評估中，GPT-5.6 Sol 在無生產防護下有 48% 的案例超出授權目標，而 GPT-6 Astra 則為 0%。
在 Gray Swan 的間接提示注入評估中，於已評估的啟用防護檢查點上，15 次嘗試的估計攻擊成功率為Astra 8.5%，GPT-5.6 Sol 27.0%。
Astra 亦是首個達到 OpenAI 關鍵網路安全能力門檻的模型，因此高風險的網安功能受到更強的存取控制與監控。
重要的反面觀點：OpenAI 指出 Astra 的書面 chain-of-thought 可監控性相較 GPT-5.6 Sol 降低。對企業代理而言，這強化了對可觀察動作（工具呼叫、許可、變更檔案、交易與政策檢查）的監控，而非僅依賴推理文字。
Astra 更能尊重作業邊界，但在生產代理中，動作層級的日誌與權限控制仍然至關重要。
OpenAI 的 Gray Swan 提示注入評估。結果取決於被評估的檢查點、防護與攻擊預算。
GPT-6 Astra vs GPT-5.6 Sol：代理架構改進如何改變工作流程？
兩個模型都能使用工具、產生結構化輸出並處理長上下文。Astra 新增了有助應用在請求仍在演進時協調工作的控制。這些是 API 與工作流程層面的改進；比較不假設存取任何模型的內部神經架構。
| Workflow control | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| Async tool calling | Continue independent work while an async tool is pending | Conventional tool-response coordination |
| Mid-turn steering | Incorporate new instructions during active work over Responses WebSocket | Use a subsequent turn or application-managed restart |
| Reasoning updates | configuration_update in supported standard, single-agent requests | Set reasoning effort on requests |
| Minimum reasoning | low; none is unavailable | none is available |
| Shared foundation | Tools, structured outputs, prompt caching, 1.05M context | Tools, structured outputs, prompt caching, 1.05M context |
非同步工具降低空轉時間
透過非同步工具呼叫，應用可啟動一個慢速查詢或分析，並讓 Astra 在此期間處理與其相互獨立的任務部分。應用仍需執行工具，並以原始呼叫 ID 回傳其結果。它必須追蹤待處理呼叫、失敗與相依性；非同步執行不會讓尚未到達輸入的相依決策變得安全。例如，研究代理可在獨立的資料請求進行時，先起草比較的結構。
回合中引導讓變更需求留在同一工作流程
OpenAI 的模型指南描述透過 Responses WebSocket 進行引導：使用者可在主動工作期間修正約束，續寫部分將納入該更新並保留已完成的工作。例如，使用者可在代理準備報告時收斂目標市場。你的介面與事件處理必須傳遞該更新；僅更改模型名稱並不能實作這種互動。
推理更新有助於分配努力
Astra 的 configuration_update 可在回應之間變更推理努力，同時保留原先的請求層設定與提示前綴。它目前適用於標準、單代理模式，且僅變更推理努力。它不相容自動壓縮與自動截斷。應用可在常規追問使用較低努力，並在困難決策時提高努力，前提是檢查這些限制。Sol 的 none 設定在需要最低推理負擔的工作負載上依然有用。
若透過 CometAPI 部署，請在基本文字生成支援之外，另行驗證所選路由對這些控制的支援。以應用自身的工具協同機制來測量已完成工作、耗用時間與成本。
是否應從 GPT-5.6 Sol 升級至 GPT-6 Astra？
升級那些因為執行困難而失敗的工作負載。當 Sol 在長工作流程中丟失狀態、難以操作介面、需要過多終端機迭代、在非常長的上下文中錯過資訊，或消耗大量人力來修補未完成結果時，Astra 具有強烈的理由。
在 Sol 已達到驗收門檻的地方保持 Sol。幾個類別未顯示世代差距：Artificial Analysis Intelligence Index 差 0.3 分、DeepSWE 差 1.4 分、BrowseComp 差 1.1 分、LifeSciBench 差 0.4 分。OpenAI 公布的基準表因此反對不加選擇地支付 Astra 溢價。
差距最大的一些行列——AutomationBench、Terminal-Bench、Terminal-Bench Science、資料庫遷移、長上下文檢索與網路安全——提供了更清晰的部署地圖。
| 項目 | Sol | Astra |
|---|---|---|
| Model ID | gpt-5.6-sol / gpt-5.6 | gpt-6-astra |
| Responses API | Yes | Yes |
| Chat Completions | Yes | Yes |
| reasoning.effort=none | Yes | No |
| temperature | Check migration compatibility | Remove |
| top_p | Check migration compatibility | Remove |
| Tool calling | Supported | Responses recommended/required for tool calling |
| Async tool calling | — | New |
| Mid-turn steering | — | New |
| Dynamic reasoning update | — | New |
如何透過 CometAPI 從 GPT-5.6 Sol 遷移到 GPT-6 Astra？
CometAPI 允許以 OpenAI SDK 整合的客戶端重用其程式庫，同時更改 API 金鑰、基礎 URL 與模型配置。若 Sol 已透過 CometAPI 運行，可重用該客戶端進行 Astra 試用。通用 API 層降低連線建置成本，但模型特定參數與工具行為仍需驗證。CometAPI SDK 指南。
- 建立 Sol 基準。選擇具代表性的任務，記錄驗收率、延遲、API 與工具費用，以及人工校正時間。保持初始提示與驗收標準穩定，以便模型比較回答清楚問題。
- 配置存取。使用你的 CometAPI 金鑰與
https://api.cometapi.com/v1.官方範例使用 gpt-5.6-sol 與 gpt-6-astra。確認你的帳戶可用該模型，並在連接生產工具前送出最小請求。CometAPI Astra 範例。 - 更新模型特定參數。對 Astra，移除 temperature、top_p 與 top_logprobs。移除 Chat Completions 的 logprobs，或自 Responses 的 include 清單中移除 message.output_text.logprobs。將 none 或最小推理改為 low 作為初始比較；否則保留現行有效的努力設定。Astra 的工具呼叫需使用 Responses，雖然基本 Chat Completions 仍受支援。OpenAI 遷移指南。
- 驗證完整工作流程。檢查工具引數與結果、結構化輸出綱要、串流、對話狀態、逾時與錯誤復原。分別測試非同步工具、引導與配置更新，然後再透過 CometAPI 依賴它們。其 Responses 參考指出不同模型支援情況不同。
- 依量化收益逐步推出。先從 Sol 已知失敗模式的少量任務開始。當驗收與總成本可證成時再提高流量，並保留已驗證的 Sol 回退路徑。路由與回退是應用設計選項，而非自動遷移功能。
你應該選哪個模型？
常規生產工作先用 GPT-5.6 Sol。 腦力激盪、常規對話、摘要、改寫、結構化抽取與直觀的程式碼生成常最受益於低單位成本與可預期的驗證。Sol 也是高流量請求與使用 none 推理的簡單路徑的合理起點。當它已以極少修補達到你的驗收標準時，請保留它。
當瓶頸在執行時測試 GPT-6 Astra。 困難除錯、整個倉庫的重構、終端機自動化、瀏覽器或桌面代理，以及專業工作流程自動化需要模型在許多相依行動中維持狀態。Astra 也更適用於科學工具工作流程、接近 500K–1M tokens 的檢索，以及在代理工作期間需求可能變更的長任務。
依觀察到的失敗與成本路由。 讓常規任務起始於 Sol，然後將反覆未通過驗收、需要大量工具使用或消耗昂貴人力審查的任務升級至 Astra。當評估支持時，將高價值的複雜任務直接送往 Astra。先設定驗收測試，再比較模型，以免將更快或更便宜但被拒的答案誤認為更好結果。
GPT-6 Astra vs GPT-5.6 Sol：最終結論
GPT-6 Astra 更強，但 GPT-5.6 Sol 仍是許多工作負載更好的預設。Sol 以 Astra 40% 的 OpenAI 直接 token 價格提供同樣的 1.05M 上下文容量與 128K 最大輸出。對短、小、受限且高流量的請求而言，這很難被忽略。
Astra 值回票價之處在於模型必須完成工作，而非僅輸出答案。其最大提升出現在電腦操作、終端機工作流程、專業自動化、困難的科學工具、極長上下文與網路安全。非同步工具呼叫、回合中引導與動態推理強化了該定位。
2.5× 的每 token 溢價不等於 2.5× 的任務成本。OpenAI 報告在數個困難評估上，Astra 的每任務估計 API 成本更低。這是基準特定的證據，而非對每個部署節省的保證。
Use
when it reliably passes the task. Escalate to
when workflow complexity, tool depth, long context, retries, or human correction make Sol the more expensive model in practice.
透過 GPT-6 Astra 與 GPT-5.6 Sol 在 CometAPI 上的可用性，團隊可維持共同的 API 層，並在實際工作負載上為各路由做基準再決定在哪些場景值得為 Astra 的更高能力付費。
FAQs
GPT-6 Astra 是否優於 GPT-5.6 Sol？
對困難的端到端工作而言是，但不是普遍如此。就本文討論的評估而言，Astra 在電腦操作、長上下文檢索、終端機工作流程、專業自動化與其他代理任務上具最大優勢。當工作負載較簡單且已通過驗證時，Sol 仍是強選。
GPT-6 Astra 值得更高的價格嗎？
當失敗嘗試與人為校正主導了完成任務的成本時，它可能值得。請以自己的評估集比較每個被接受任務的成本。當 Astra 的額外能力未帶來可衡量的品質、完成時間或總成本改善時，保留 Sol。
何時不應使用 GPT-6 Astra？
避免將其作為 Sol 已可靠處理的簡單、高量請求的預設。在這兩個模型之間，Sol 也適合特別需要 none 推理的路徑。遷移這類請求前，請檢查 Astra 的支援推理設定。
從 Sol 遷移到 Astra 是否需要改動程式碼？
通常可保留客戶端程式庫，但需要檢視模型 ID、端點、推理模式與不支援的參數。工具呼叫路徑在 Astra 上必須使用 Responses。若同時移轉至 CometAPI，請配置其 API 金鑰與基礎 URL，並在切換生產流量前驗證完整工作流程。OpenAI 遷移指南。
GPT-6 Astra 是否可透過 CometAPI 使用？
是。CometAPI 公布了 Astra 的定價與使用 gpt-6-astra 的 Responses 範例。部署前請確認你的帳戶存取權與應用所需功能。CometAPI GPT-6 Astra 頁面。