GPT-6 Astra는 OpenAI의 GPT-6 플래그십이며 이 세대에서 API로 공개된 첫 모델입니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $10/M
- 출력
- 텍스트 $50/M
- 캐시 읽기
- $1/M
- 컨텍스트
- 1.1M
- 지식 컷오프
- 2026-04
입력이 272K 토큰을 넘으면 요청 전체가 입력 $20/M · 출력 $75/M으로 과금됩니다
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 70개 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 1,050,000 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 128,000 |
| 지식 컷오프 | 2026-04 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 |
|---|---|
| 최소 접두사 | 1,024 |
| 수명 | 5-10분, 최대 1시간 |
사고
| 공급자 파라미터 | reasoning.effort |
|---|---|
| 허용 값 | none · low · medium · high · xhigh · max |
| 기본값 | medium 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
- 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
출처: OpenAI 공식 문서 ↗
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
GPT-6 Astra 통과 · 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.
출력 283 tok (+196 사고) 지연 시간 17.2 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
GPT-6 Astra 통과 · 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.
출력 321 tok (+131 사고) 지연 시간 13.5 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
GPT-6 Astra 통과 · 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." }
출력 329 tok (+267 사고) 지연 시간 16.9 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
GPT-6 Astra 통과 · 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.
출력 665 tok (+516 사고) 지연 시간 19.3 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
30초 만에 GPT-6 Astra 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. 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 소개
- 업스트림은 접미사가 붙은 gpt-6-astra 식별자만 제공하므로 대체할 수 있는 순수 gpt-6 별칭은 없습니다.
- 1,050,000 토큰 컨텍스트 윈도와 128K 최대 출력 토큰을 함께 제공하며, 이 출력 상한은 더 큰 요청을 명시적 한도와 함께 거부하는 API 자체로 확인되었습니다.
- 텍스트와 이미지 입력, 구조화 출력, 스트리밍, 도구 사용, 프롬프트 캐싱, 배치를 지원합니다.
- 가격은 컨텍스트 길이로 나뉘어 입력 272K 토큰 이하는 짧은 컨텍스트 요금이 적용되고, 초과하면 요청 전체가 긴 컨텍스트 요금(입력 약 2배, 출력 1.5배)으로 넘어갑니다.
- GPT-5.6 제품군에서 이어진 두 가지 업스트림 제약에 유의하세요. temperature는 기본값만 허용하며, Chat Completions에서는 함수 도구와 추론을 함께 쓸 수 없습니다.
- 도구가 필요하면 Responses API를 쓰거나 추론을 끄십시오.
- Synthorai는 나머지 모델과 동일한 OpenAI 호환 API로 GPT-6 Astra를 제공합니다.
자주 묻는 질문
GPT-6 Astra API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $10 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 GPT-6 Astra에 약 8K 토큰짜리 요청을 12회쯤 보낼 수 있습니다.
GPT-6 Astra는 어떤 작업에 가장 강한가요?
OpenAI의 GPT-6 플래그십, gpt-6-astra로만 공개, 1.05M 컨텍스트와 API가 직접 확인한 128K 출력 상한, 입력 272K 토큰을 경계로 한 짧은/긴 컨텍스트 요금. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
GPT-6 Astra 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GPT-6 Astra 가격은 입력 100만 토큰당 $10, 출력 100만 토큰당 $50입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $1입니다.
GPT-6 Astra의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
GPT-6 Astra의 컨텍스트 윈도우는 1.1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 128,000 토큰까지 출력할 수 있습니다.
GPT-6 Astra는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. OpenAI에서 처리하는 프롬프트는 코드를 바꾸지 않아도 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $1입니다(캐시되지 않으면 $10). 캐시되려면 프롬프트에 1,024토큰 이상의 변하지 않는 접두사가 있어야 합니다 (TTL 5-10분, 최대 1시간). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GPT-6 Astra는 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="gpt-6-astra"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
GPT-6 Astra의 지식 컷오프는 언제인가요?
공급자 공식 문서에 따르면 GPT-6 Astra의 지식 컷오프는 2026-04입니다(2026-09-07 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.