OpenAI
GPT-6 Astra
OpenAI frontier flagship with Critical-tier autonomous cybersecurity, extreme token efficiency, and 72.6% on OSWorld 2.0.
Intelligenz
86.2 #39
AAQI 61.0
Ausgabegeschwindigkeit
82 t/s
TTFT 143 ms · ITL 12.2 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$20 /1M
Input $10/M · Output $50/M
Kontext
1.1M
≈ 2,750 A4-Seiten · max. Output 131,072
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
GPT-6 Astra
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.
Stärken & Trade-offs
Wo das Modell gewinnt
- 72.6% OSWorld 2.0 — best-in-class computer use
- Flagship agentic + reasoning scores across the board
- 131K output tokens — rewrites entire files in one pass
- Strong tool-use reliability on terminal workflows
Worauf achten
- $10/$50 premium pricing tier
- Higher effort levels multiply latency and token spend
- Closed weights — no self-hosting
Killer-Anwendungsfälle
OSWorld computer-use agents
Desktop-level control — clicks, typing and app workflows at a benchmark-leading 72.6%.
Terminal-Bench autonomous ops
Long shell sessions: builds, tests, fixes, deploys.
Large-repo refactoring
131K output window handles whole-file and multi-file rewrites.
Developer-Quickstart & API
Setzen Sie zuerst
OPENAI_API_KEY — API-Schlüssel holencurl https://api.openai.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-astra",
"input": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI() # reads OPENAI_API_KEY
resp = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
input="Refactor this function for O(n) time and explain the change.",
)
print(resp.output_text)const res = await fetch("https://api.openai.com/v1/responses", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ model: "gpt-6-astra", input: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }),
});
console.log((await res.json()).output_text);Offizielle Ressourcen & Links
API-Bereitstellung
Hosts & Latenz vergleichen
Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ergebnisse nach Quelle
Kategorie-Punkte
Benchmark-Ergebnisse
Live-Spezifikationen & Architektur
Unter der Haube
GPT-6 Astra — undisclosed transformer
- Reasoning effort levels: low / medium / high / xhigh — one weight set, four budgets
- Critical-tier autonomous cybersecurity designation
- 1.1M context with a 131K max output window
- Extreme token efficiency on long agent runs
Veröffentlichungsdatum
3. Sept. 2026
Architektur
GPT-6 Astra — undisclosed transformer
Parameter
Not disclosed
Lizenz
Proprietary
Kontextfenster
1,100,000 tokens
Max. Ausgabe
131,072 tokens
Modalitäten
text + image
Cache-Preise
Lesen $1 · Schreiben $12.5 /1M
Reasoning
Effort-Stufen
Eingabepreis
$10/M
Ausgabepreis
$50/M
Ausgabegeschwindigkeit
82 t/s
Zeit bis zum ersten Token
143 ms
Daten aktualisiert
4. Sept. 2026
Geschätzte Monatsrechnung
Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…
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@misc{llmpodium2026gpt6astra,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of GPT-6 Astra},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/gpt-6-astra}
}Score-Badge einbetten
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Alternative Modelle
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