GPT-6 Astra e il modello di punta GPT-6 di OpenAI e il primo di questa generazione esposto sull'API.
- Input
- testo immagine $10/M
- Output
- testo $50/M
- Lettura cache
- $1/M
- Contesto
- 1.1M
- Cutoff di conoscenza
- 2026-04
Prompt oltre 272K token: l'intera richiesta viene fatturata a $20/M in input · $75/M in output
Benchmark
Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic OpenAI
Il prezzo nel contesto
Posizione del prezzo tra 65 modelli comparabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del fornitore) | 1.050.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del vendor) | 128.000 |
| Cutoff di conoscenza | 2026-04 |
Caching prompt
| Modalità | automatico |
|---|---|
| Prefisso min. | 1.024 |
| Durata | 5-10 min, fino a 1 ora |
Ragionamento
| Parametro del fornitore | reasoning.effort |
|---|---|
| Valori accettati | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valore predefinito | medium applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | Sì |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high la superficie parametri del gateway - vale la mappatura del fornitore sopra |
Modello
| Modalità | testo + immagine → testo |
|---|
- 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 solo prompt, misurato attraverso il gateway
GPT-6 Astra superato · 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.
out 283 tok (+196 ragionamento) latenza 17.2 s
Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.
GPT-6 Astra superato · 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.
out 321 tok (+131 ragionamento) latenza 13.5 s
Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.
GPT-6 Astra superato · 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." }
out 329 tok (+267 ragionamento) latenza 16.9 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.
GPT-6 Astra superato · 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.
out 665 tok (+516 ragionamento) latenza 19.3 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica, e controllo della lunghezza.
Usa GPT-6 Astra in 30 secondi
Compatibile OpenAI: cambia la base_url, tieni il tuo 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(""));Informazioni su GPT-6 Astra
- A monte viene pubblicato solo l'identificatore con suffisso gpt-6-astra: non esiste un alias gpt-6 semplice su cui ripiegare.
- Unisce una finestra di contesto da 1.050.000 token a 128K token di output massimo, un tetto confermato dall'API stessa, che rifiuta richieste maggiori indicando il limite esplicito, e accetta input di testo e immagini, con output strutturati, streaming, strumenti, caching dei prompt e batch.
- Il prezzo e suddiviso per lunghezza del contesto: i prompt fino a 272K token di input sono fatturati alla tariffa a contesto breve, oltre tale soglia l'intera richiesta passa alla tariffa a contesto lungo, con circa il doppio in input e 1,5x in output.
- Due restrizioni ereditate dalla famiglia GPT-5.6 vanno previste: temperature accetta solo il valore predefinito e gli strumenti funzione non possono essere combinati con il ragionamento su Chat Completions; usare l'API Responses oppure disattivare il ragionamento.
- Synthorai offre GPT-6 Astra tramite la stessa API compatibile OpenAI del resto della flotta.
FAQ
L'API di GPT-6 Astra si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza carta richiesta. A $10/M token in input, quel credito da solo copre circa 12 richieste da ~8K token verso GPT-6 Astra.
In cosa eccelle GPT-6 Astra?
Il fiore all'occhiello GPT-6 di OpenAI, esposto solo come gpt-6-astra; 1,05M di contesto e tetto di 128K confermato dall'API; Tariffe a contesto breve e lungo separate a 272K token. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», tratto dalle note di rilascio ufficiali del vendor.
Quanto costa GPT-6 Astra?
Su Synthorai, GPT-6 Astra costa $10 per milione di token in input e $50 per milione di token in output: il prezzo di listino del provider, senza ricarico della piattaforma. I token di input in cache si fatturano a $1/M.
GPT-6 Astra supporta il caching dei prompt?
Sì, in automatico: i prompt serviti da OpenAI vanno in cache senza modifiche al codice. I token di input in cache si fatturano a $1/M contro $10/M senza cache; per andare in cache i prompt richiedono un prefisso stabile di 1,024 token (TTL 5-10 min, fino a 1 ora). Guida al caching dei prompt →
Come ottengo l'accesso a GPT-6 Astra?
Punta il tuo SDK OpenAI esistente a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="gpt-6-astra" e hai finito: una sola chiave API copre tutti i modelli del gateway.
Qual è il cutoff di conoscenza di GPT-6 Astra?
Il cutoff di conoscenza di GPT-6 Astra è 2026-04, secondo la documentazione ufficiale del vendor (dato aggiornato al 2026-09-07).
Modelli correlati
Confronta
Ogni valore di questa pagina è trascritto dalla documentazione del fornitore, collegata sopra, e riporta la data in cui è stato verificato. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; i valori di specifica che i fornitori definiscono in modo diverso sono mostrati indicando la differenza anziché messi a grafico. Nulla qui è misurato da noi e nulla è valutato con un punteggio.