GPT-6 Astra 是 OpenAI 的 GPT-6 旗舰,也是该代首个在 API 上开放的模型。
- 输入
- 文本 图像 $10/M
- 输出
- 文本 $50/M
- 缓存读取
- $1/M
- 上下文
- 1.1M
- 知识截止
- 2026-04
输入超过 272K tokens 时,整单按输入 $20/M、输出 $75/M 计价
Benchmark 成绩
厂商公布: Alibaba (Qwen) Anthropic OpenAI
价格在同类中的位置
价格在 65 个同类模型中的位置
这条线显示该模型的价格,在 Synthorai 上同类模型里处于什么位置。两端标出了最便宜和最贵的那个。这里是基础价,批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。
规格与限制
Token
| 上下文窗口(厂商规格) | 1,050,000 |
|---|---|
| 最大输出(厂商规格) | 128,000 |
| 知识截止 | 2026-04 |
提示词缓存
| 缓存方式 | 自动 |
|---|---|
| 最低前缀 | 1,024 |
| 存活时间 | 5–10 分钟,最长 1 小时 |
思考
| 厂商参数 | reasoning.effort |
|---|---|
| 可选值 | none · low · medium · high · xhigh · max |
| 默认值 | medium 请求未指定时生效 |
| 可关闭 | 支持 |
| 参数 | reasoning_effort |
| 取值 | minimal · low · medium · high 网关侧参数面——以上方厂商映射为准 |
模型
| 模态 | 文本 + 图像 → 文本 |
|---|
- 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
单个 Prompt —— 通过网关实测
GPT-6 Astra 通过 · 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.
输出 283 tok (+196 思考) 延迟 17.2 s
指令遵循(恰好三句,可数)、受众适配(面向 CFO 的语气),以及下方 token 计量所暴露的隐藏思考计费缺口。
GPT-6 Astra 通过 · 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.
输出 321 tok (+131 思考) 延迟 13.5 s
修复是否真的正确(可运行)、解释的信息密度,以及在一个边界明确的任务上的 token 效率。
GPT-6 Astra 通过 · 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." }
输出 329 tok (+267 思考) 延迟 16.9 s
schema 服从度(不臆造字段)、幻觉压力(guidance 明确被暂缓给出),以及结构化输出路径的差异。
GPT-6 Astra 通过 · 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.
输出 665 tok (+516 思考) 延迟 19.3 s
约束服从度(字数预算、禁用词表、唯一的那句问句)、文风指纹,以及长度控制。
30 秒用上 GPT-6 Astra
OpenAI 兼容:换掉 base_url,SDK 不用改。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(""));关于 GPT-6 Astra
- 上游只发布带后缀的 gpt-6-astra 标识符,没有可回退的裸 gpt-6 别名。
- 它把 1,050,000 token 上下文窗口与 128K 最大输出 token 结合——这个输出上限由 API 自身确认,超过时会明确报出限制——并支持文本与图像输入、结构化输出、流式、工具调用、提示词缓存与批处理。
- 计价按上下文长度分档:输入不超过 272K token 的提示词按短上下文价计费,超过则整个请求转入长上下文价,输入约为两倍、输出约为 1.5 倍。
- 有两条来自 GPT-5.6 家族的上游限制值得提前规划:temperature 只接受默认值,且在 Chat Completions 上函数工具不能与推理同时使用——需要工具时请改用 Responses API 或关闭推理。
- Synthorai 通过与其余模型相同的 OpenAI 兼容 API 提供 GPT-6 Astra。
常见问题
GPT-6 Astra API 可以免费试用吗?
可以。新账号可获得 10 次试用调用和最高 $1 的免费额度,无需绑卡。按输入 $10/M 计算,仅这笔额度就足够对 GPT-6 Astra 发起约 12 次 ~8K token 的请求。
GPT-6 Astra 最擅长什么?
OpenAI 的 GPT-6 旗舰,仅以 gpt-6-astra 形式开放、1.05M 上下文,128K 输出上限由 API 自身确认、以 272K 输入 token 为界的短/长上下文分档计价。完整能力请见「关于」部分,内容取自厂商官方发布说明。
GPT-6 Astra 的价格是多少?
在 Synthorai 上,GPT-6 Astra 输入 $10/百万 token、输出 $50/百万 token,即厂商牌价,无平台加价。缓存命中的输入 token 按 $1/M 计费。
GPT-6 Astra 支持提示词缓存(prompt caching)吗?
支持,且全自动:经 OpenAI 提供的提示词自动缓存,无需改代码。缓存命中的输入 token 按 $1/M 计费(未命中 $10/M);提示词需有 1,024 token 以上的稳定前缀才能命中缓存(TTL 5–10 分钟,最长 1 小时)。 提示词缓存指南 →
如何开通 GPT-6 Astra?
把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "gpt-6-astra" 即可。一把 API key 通用网关上的全部模型。
GPT-6 Astra 的知识截止日期是什么时候?
GPT-6 Astra 的知识截止日期为 2026-04,依据厂商官方文档(数据核验于 2026-09-07)。
相关模型
对比
本页每个值都转录自厂商自己的文档(链接见上),并带有核对日期。价格在全目录范围内比较;各厂商定义不同的规格值,只说明差异而不作图表对比。此处没有任何由我们测量的数据,也不做评分。