GPT-6 Astra は OpenAI の GPT-6 フラッグシップであり、この世代で最初に API 上で公開されたモデルです。
- 入力
- テキスト 画像 $10/M
- 出力
- テキスト $50/M
- キャッシュ読み取り
- $1/M
- コンテキスト
- 1.1M
- 知識カットオフ
- 2026-04
入力が 272K トークンを超える場合、リクエスト全体が入力 $20/M・出力 $75/M で課金されます
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic OpenAI
価格の位置づけ
同種 65 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
トークン
| コンテキストウィンドウ(ベンダー仕様) | 1,050,000 |
|---|---|
| 最大出力(ベンダー仕様) | 128,000 |
| 知識カットオフ | 2026-04 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
| 保持時間 | 5〜10 分、最大 1 時間 |
思考
| ベンダー側パラメータ | reasoning.effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | none · low · medium · high · xhigh · max |
| デフォルト | medium リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ面——上のベンダーマッピングが適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|
- 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
1つのプロンプト — ゲートウェイ経由で測定
GPT-6 Astra パス · 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.
出力 283 tok (+196 思考) レイテンシ 17.2 s
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
GPT-6 Astra パス · 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.
出力 321 tok (+131 思考) レイテンシ 13.5 s
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GPT-6 Astra パス · 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." }
出力 329 tok (+267 思考) レイテンシ 16.9 s
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
GPT-6 Astra パス · 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.
出力 665 tok (+516 思考) レイテンシ 19.3 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
30 秒で GPT-6 Astra を使う
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));GPT-6 Astra について
- 上流はサフィックス付きの gpt-6-astra 識別子のみを公開しており、フォールバックできる素の gpt-6 エイリアスはありません。
- 1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウと 128K の最大出力トークンを備え、この出力上限は API 自身がより大きな要求を明示的な上限付きで拒否することで確認されています。
- テキストと画像の入力、構造化出力、ストリーミング、ツール利用、プロンプトキャッシュ、バッチに対応します。
- 価格はコンテキスト長で分かれ、入力 272K トークン以下は短コンテキスト料金、それを超えるとリクエスト全体が長コンテキスト料金（入力は約 2 倍、出力は 1.5 倍）に移ります。
- GPT-5.6 ファミリー由来の 2 つの上流制限に注意してください。
- temperature は既定値のみを受け付け、Chat Completions では関数ツールと推論を併用できません。
- ツールが必要な場合は Responses API を使うか推論を無効にしてください。
- Synthorai は他のモデルと同じ OpenAI 互換 API で GPT-6 Astra を提供します。
よくある質問
GPT-6 Astra API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $10/M で計算すると、このクレジットだけで GPT-6 Astra に対して約 12 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
GPT-6 Astra は何が得意ですか?
OpenAI の GPT-6 フラッグシップ、gpt-6-astra としてのみ公開、1.05M コンテキストと API 自身が確認した 128K 出力上限、入力 272K トークンを境にした短/長コンテキスト料金。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
GPT-6 Astra の料金はいくらですか?
Synthorai 上の GPT-6 Astra は入力 100 万トークンあたり $10、出力 100 万トークンあたり $50 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $1/M で課金されます。
GPT-6 Astra はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい、自動で有効です。OpenAI 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $1/M(未キャッシュは $10/M)で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の安定したプレフィックスが必要です(TTL 5〜10 分、最大 1 時間)。 プロンプトキャッシュガイド →
GPT-6 Astra を利用するには?
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gpt-6-astra" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
GPT-6 Astra の知識カットオフはいつですか?
ベンダー公式ドキュメントによると、GPT-6 Astra の知識カットオフは 2026-04 です(2026-09-07 時点)。
関連モデル
比較
このページの値はすべてベンダー自身のドキュメント(上部にリンク)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。