GPT-6 Astra est le modele phare GPT-6 d'OpenAI et le premier de cette generation expose sur l'API.
- Entrée
- texte image $10/M
- Sortie
- texte $50/M
- Lecture de cache
- $1/M
- Contexte
- 1.1M
- Coupure des connaissances
- 2026-04
Prompts de plus de 272K tokens : toute la requête est facturée $20/M en entrée · $75/M en sortie
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic OpenAI
Le prix en contexte
Position du prix parmi 65 modèles comparables
La barre montre où se situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises lot, région et écriture en cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 050 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 128 000 |
| Coupure des connaissances | 2026-04 |
Mise en cache
| Mode | automatique |
|---|---|
| Préfixe min. | 1 024 |
| Durée de vie | 5-10 min, jusqu'à 1 heure |
Raisonnement
| Paramètre du fournisseur | reasoning.effort |
|---|---|
| Valeurs acceptées | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valeur par défaut | medium appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Oui |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high la surface de paramètres de la passerelle - le mappage fournisseur ci-dessus s'applique |
Modèle
| Modalités | texte + image → texte |
|---|
- OpenAI's GPT-6 flagship. Upstream exposes only the suffixed gpt-6-astra id
- there is no bare gpt-6 alias. 1.05M context / 128k max output (the output ceiling is the value upstream itself reports when asked for more). Prompts over 272k input tokens move the whole request onto the long-context rate. Two upstream restrictions carry over from the GPT-5.6 family: temperature accepts only its default, and function tools cannot be combined with reasoning on Chat Completions
Un prompt, mesuré via la passerelle
GPT-6 Astra réussi · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more work per request, often generating internal reasoning tokens that are billed even though they do not appear in the final answer. If traffic, model choice, and pricing stayed the same, those extra tokens likely explain why our bill doubled—not longer answers or more users. We should verify the usage breakdown, then reserve higher reasoning levels for tasks where improved results justify the added cost.
sortie 283 tok (+196 réflexion) latence 17.2 s
Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.
GPT-6 Astra réussi · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counts equal adjacent pairs rather than items, so every nonempty run is undercounted by one: a single-element input returns `0`, and a run of three equal items returns `2`. Starting and resetting `cur` to `1` counts the first item of each run, while the empty-input check preserves a result of `0`. Updating `best` after each iteration includes runs ending at the last index without needing a final flush; the original also updated during trailing runs, but undercounted them.
sortie 321 tok (+131 réflexion) latence 13.5 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
GPT-6 Astra réussi · 5/5 fields, guidance "Formal guidance is withheld pending the "
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Formal guidance is withheld pending the Q4 close." }
sortie 329 tok (+267 réflexion) latence 16.9 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.
GPT-6 Astra réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses eligible prompt content across supported AI providers. Why pay to process the same context every time? Configure caching once at the gateway, then route requests between models while keeping shared instructions, reference material, and conversation prefixes ready for reuse. Caching controls let teams set expiration windows, isolate tenants, and exclude sensitive content. Cache analytics show hit rates, estimated savings, and latency trends, helping developers tune performance with confidence. Existing routing policies continue to work, so adoption fits your current architecture. Start with a single application, measure the results, and expand as needed. Available today in the dashboard and API, with documentation and examples to guide your first deployment.
sortie 665 tok (+516 réflexion) latence 19.3 s
Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.
Utilisez GPT-6 Astra en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-astra",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6-astra",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-astra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-6-astra",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-6-astra")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));À propos de GPT-6 Astra
- L'amont ne publie que l'identifiant suffixe gpt-6-astra : il n'existe aucun alias gpt-6 nu sur lequel se replier.
- Il associe une fenetre de contexte de 1 050 000 tokens a 128K tokens de sortie maximum, un plafond confirme par l'API elle-meme, qui rejette les demandes plus grandes en indiquant explicitement la limite, et accepte le texte et l'image en entree, avec sorties structurees, streaming, outils, mise en cache des prompts et batch.
- La tarification est scindee par longueur de contexte : les prompts a 272K tokens d'entree ou moins sont factures au tarif court contexte, au-dela la requete entiere bascule sur le tarif long contexte, environ le double en entree et 1,5x en sortie.
- Deux restrictions amont heritees de la famille GPT-5.6 meritent d'etre anticipees : temperature n'accepte que sa valeur par defaut, et les outils de fonction ne peuvent pas etre combines au raisonnement sur Chat Completions ; utilisez l'API Responses ou desactivez le raisonnement.
- Synthorai sert GPT-6 Astra via la meme API compatible OpenAI que le reste de la flotte.
FAQ
Peut-on essayer l'API GPT-6 Astra gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $10/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 12 requêtes de ~8K tokens sur GPT-6 Astra.
Quels sont les points forts de GPT-6 Astra ?
Le fleuron GPT-6 d'OpenAI, expose uniquement comme gpt-6-astra ; 1,05M de contexte et un plafond de 128K confirme par l'API ; Tarifs court/long contexte separes a 272K tokens d'entree. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte GPT-6 Astra ?
Sur Synthorai, GPT-6 Astra coûte $10 par million de tokens en entrée et $50 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $1/M.
GPT-6 Astra prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, automatiquement : les prompts servis par OpenAI sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $1/M contre $10/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 1,024 tokens pour être mis en cache (TTL 5-10 min, jusqu'à 1 heure). Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à GPT-6 Astra ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="gpt-6-astra", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.
Quelle est la date de coupure des connaissances de GPT-6 Astra ?
La date de coupure des connaissances de GPT-6 Astra est 2026-04, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-09-07).
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est transcrite de la documentation du fournisseur, liée ci-dessus, et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue ; les valeurs de spécification que les fournisseurs définissent différemment sont présentées avec la différence indiquée plutôt que mises en graphique. Rien ici n'est mesuré par nous, et rien n'est noté.