GPT-6 Astra 一覽
| 規格 | GPT-6 Astra |
|---|---|
| 開發者 | OpenAI |
| API 模型 ID | gpt-6-astra |
| 發佈日期 | 2026 年 9 月 3 日 |
| 上下文視窗 | 1,050,000 tokens |
| 最大輸出 | 128,000 tokens |
| 知識截止日期 | 2026 年 4 月 30 日 |
| 輸入模態 | 文字、影像 |
| 輸出模態 | 文字 |
| 推理力度 | low, medium, high, xhigh, max |
| 標準輸入價格 | $10 / 1M tokens |
| 快取輸入 | $1 / 1M tokens |
| 快取寫入 | $12.50 / 1M tokens |
| 標準輸出價格 | $50 / 1M tokens |
| 長上下文門檻 | 超過 272K 個輸入 tokens |
| 微調 | 不支援 |
| 建議的 API | Responses API（適用於工具豐富的工作流程） |
| 工具 | Web 搜尋、檔案搜尋、影像生成、程式碼解譯器、雲端 Shell、Apply Patch、電腦使用、MCP、工具搜尋 |
什麼是 GPT-6 Astra？
GPT-6 Astra 是 OpenAI 面向複雜推理、程式設計、電腦使用、研究與專業工作流程的旗艦模型。 它的設計目的不僅是生成文字，而是能在軟體、瀏覽器、程式碼、文件與外部工具之間執行冗長且多步驟的任務。
OpenAI 將 Astra 定位為代理式 AI 的重大進步，結合更強的推理能力、電碩使用能力與改進的指令遵循。其 105 萬 token 的上下文視窗也使其適用於需要在單一工作流程中保留大型資源庫、長篇文件或長期任務歷史的應用。
一個特別重要的區別在於，Astra 針對「端到端任務完成」進行最佳化。模型並非將程式設計、瀏覽、研究與文件生成視為孤立能力，而是將其作為更大型工作流程中的協同部分來協調。
GPT-6 Astra 的主要特性
- 1.05M-token 長上下文： 超過百萬 token 的上下文視窗，允許應用提供非常大型的程式碼庫、文件集、研究資料與長時任務歷史。
- 進階推理： GPT-6 Astra 支援
low、medium、high、xhigh與max推理力度，讓開發者能在運算成本與延遲與推理深度之間取捨。 - 電腦使用能力： Astra 能透過支援的工具操作電腦環境，適用於瀏覽器自動化、軟體工作流程、介面互動與其他代理型任務。
- 代理式工具編排： 模型支援 Web 搜尋、檔案搜尋、程式碼解譯器、雲端 Shell、Apply Patch、MCP、工具搜尋與其他 Responses API 能力。
- 非同步工具呼叫與回合中引導： Astra 可在非同步工具操作進行時持續推理，且開發者可在任務進行中提供額外指示。
- 更強的任務邊界對齊： OpenAI 表示 Astra 更能理解使用者意圖、尊重任務邊界、溝通不確定性，並避免超出授權範圍的行為。
GPT-6 Astra 的基準表現
GPT-6 Astra 的最強差異化出現在代理、電腦使用、科學、程式設計與專業工作等基準中，而不僅是傳統的純文字生成評測。
| 基準 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 5 / Fable 5.1 |
|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam | 59.3% | 53.6% | Opus 5: 55.5% |
| OSWorld 2.0 | 72.6% | 65.7% | Opus 5: 70.2% |
| ScreenSpot-Pro | 92.7% | 76.9% | Fable 5: 87.3% |
| AutomationBench | 41.4% | 18.1% | Fable 5.1: 31.4% |
| BenchCAD | 95.9% | 83.3% | Fable 5.1: 84.3% |
| BrowseComp | 91.5% | 90.4% | Opus 5: 90.8% |
| Terminal-Bench 4.0 | 57.9% | 37.3% | Fable 5.1: 55.8% |
| GPQA Diamond | 96.0% | — | — |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 61.2 | 60.9 | Fable 5.1: 65.7 |
OpenAI 報告在 FrontierMath Tier 4 為98%、在 ARC-AGI-3 為99.9%、在 ExploitBench 為100%。這些醒目數字應解讀為特定基準測試的結果，而非證明 Astra 在每一種工作負載上都普遍優於其他模型。
電腦使用方面的結果尤其亮眼：Astra 在 OSWorld 2.0 達到 72.6%，在 ScreenSpot-Pro 達到 92.7%，顯示在視覺-電腦互動任務上相較 GPT-5.6 Sol 有顯著提升。
在 Terminal-Bench 4.0 上，Astra 得分為57.9%，而 GPT-5.6 Sol 為 37.3%、Claude Fable 5.1 為 55.8%（依 OpenAI 的比較）。
GPT-6 Astra 對比 GPT-5.6 Sol 與 Claude Opus 5
| 模型 | 最適用於 | 上下文 | 關鍵優勢 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 複雜代理、程式設計、電腦使用、研究 | 1.05M | 端到端代理定位最強 |
| GPT-5.6 Sol | 更高成本效率的專業工作負載 | 1.05M | 較低的 token 成本 |
| Claude Opus 5 | 程式設計、知識工作、複雜推理 | 此處未註明 | 強勁的專業與推理表現 |
GPT-6 Astra 與 GPT-5.6 Sol 之間最大的實務差異是能力與成本。兩者都有 1.05M-token 的上下文視窗與 128K 的最大輸出，但 Astra 的每百萬輸入/輸出 token 價格分別為 $10/$50，而 Sol 為 $4/$20。
因此，當更強的推理、電腦使用、工具編排或任務完成能力能抵銷其明顯較高的每 token 成本時，Astra 才最為合適。對於例行且高量的生成工作，GPT-5.6 Sol 或 Terra 可能提供更佳的成本/效能平衡。
GPT-6 Astra 的使用情境
自主軟體工程
Astra 可將推理、程式碼生成、殼層執行、版本庫檢視與 Apply Patch 結合為更長的軟體工程工作流程。這使其特別適合用於版本庫級別的除錯、重構、實作、測試與維護。
電腦使用代理
電腦使用是 Astra 最顯著的差異化之一。應用可用其進行瀏覽器互動、軟體操作、介面測試、表單填寫，以及其他需要代理與圖形介面互動的任務，而不是僅回傳文字。
深度研究
結合 1.05M-token 的上下文視窗、Web 搜尋、檔案搜尋、推理與工具編排，使 Astra 適用於需要蒐集、比較、分析與綜合大量資訊的研究系統。
科學工作流程
OpenAI 報告其在科學推理基準上表現強勁，並展示 Astra 與科學軟體與資料分析工作流程的整合。這使其適用於結合科學推理與外部軟體工具的研究助理。
專業自動化
Astra 可自動化涉及文件、試算表、瀏覽、軟體環境與結構化輸出的工作流程。OpenAI 在 AutomationBench 與專業工作上的結果顯示，其對多步驟的知識工作自動化具有特別價值。
複雜代理編排
Astra 支援 MCP、工具搜尋、非同步工具呼叫、多代理工作流程與其他代理基礎設施，使其成為在模型必須決定使用哪些工具並協調多個工作階段時的候選方案。
GPT-6 Astra 的限制
GPT-6 Astra 並非所有 OpenAI 模型的即插即用替代品。
其標準定價為**$10/M 輸入與 $50/M 輸出**，明顯高於 GPT-5.6 Sol 與 Terra，因此在用於簡單分類、抽取、摘要或高量生成時可能成本偏高。
從早期 OpenAI 推理模型遷移的開發者也需要考慮參數變更。OpenAI 建議移除不支援的參數，如 temperature、top_p 與 top_logprobs，並指出 Astra 不支援 none 推理層級。工具呼叫應使用 Responses API。
此外，Astra 亦不支援微調；根據目前的模型規格，音訊與視訊不屬於支援的模型模態。