GPT‑6 Astra

gpt-6-astra

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GPT-6 Astra 专为最复杂的端到端工作而打造。它可用于复杂的推理、编码、计算机操作、研究和文档创建。

上下文窗口1.1M

提供商OpenAI

创建时间2026/09/04

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入上下文	输入	输出	缓存命中	缓存写入
≤ 272K	10.00/M	50.00/M	1.00/M	12.50/M
> 272K	20.00/M	75.00/M	2.00/M	25.00/M

9 折优惠

优选通道

综合优选链路，兼顾可用性、速度与日常生产调用。

输入上下文	输入	输出	缓存命中	缓存写入
≤ 272K	10.009.00/M	50.0045.00/M	1.000.90/M	12.5011.25/M
> 272K	20.0018.00/M	75.0067.50/M	2.001.80/M	25.0022.50/M

介绍

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文本

GPT-6 Astra API：把电脑真正用起来的智能体旗舰

GPT-6 Astra 是 OpenAI 于 2026 年 9 月 3 日发布的新一代旗舰模型，9 月 5 日面向 API 开发者全面开放。它跳出了 GPT-5.6 的三档命名体系，是 OpenAI 迄今训练规模最大的一次——研究副总裁称这是他们第一次在超过 10 万张 GPU 的德州 Stargate 集群上做预训练。

这一代最实在的变化在计算机操作：ScreenSpot-Pro 92.7%（GPT-5.6 Sol 76.9%）、OSWorld 2.0 72.6%（Sol 65.7%），同一批任务 Astra 平均 40 分钟跑完，Sol 需要 75 分钟。它是第一个被 OpenAI 按准备度框架判定触及"关键"网络安全阈值的模型，ExploitBench 直接拿到 100.0%。

需要提前说清楚的是：Astra 不是全面碾压。Artificial Analysis 智能指数 61 分，与 GPT-5.6 Sol 打平，落后 Claude Fable 5.1 五分；价格档位却从 Sol 的 $4/$20 提到了 $10/$50。它是一台为智能体和计算机操作准备的专用机器，不是通用问答的性价比选择。

海鲸AI 通过 OpenAI 兼容接口提供 GPT-6 Astra，支持工具调用、推理强度控制、流式输出、结构化输出与图文输入。

获取 API 密钥 · 模型 ID：gpt-6-astra

为什么选择 GPT-6 Astra

计算机操作断层领先 —— ScreenSpot-Pro 92.7%，比 Sol 高 15.8 个百分点，同批任务耗时从 75 分钟降到 40 分钟
网络安全评测满分 —— ExploitBench 100.0%（Sol 78.5%）、SRE-Bench 88.0%（Opus 5 仅 12.5%）
前沿数学几近饱和 —— FrontierMath Tier 4 (v2) 97.6%，把 Fable 5.1 的 87.8% 拉开近 10 个百分点
幻觉率大幅下降 —— 从 92% 降到 51%，同时准确率还涨了 4 分
105 万 token 上下文 —— 最大输入 92.2 万、最大输出 12.8 万 token
编码 token 效率提升 —— 编码任务约只用上一代三分之一的输出 token

核心能力

01 计算机操作与智能体执行

这是 Astra 最没有争议的强项。它能直接操作软件界面：填表单、更新记录、做在线调研、管理日历、分析科学数据、搭网站并测试应用。ScreenSpot-Pro 92.7%、OSWorld 2.0 72.6%、Agents' Last Exam 59.3%，三项都明显高于 Sol 与 Claude 系。

图形界面元素定位与多步操作
表单填写、记录维护等重复性办公流程
浏览器调研与跨应用的数据搬运

02 长周期编码

Astra 配套更新了 Codex harness，OpenAI 称在 Mind2Web 上任务完成速度是 GPT-5.6 Sol 体验的 1.9 倍。基准上 Terminal-Bench 4.0 57.7%（Fable 5.1 55.8%、Opus 5 52.3%）、DeepSWE v1.1 74.1%（Opus 5 73.7%、Gemini 3.8 Flash 73.8%），领先幅度不大但稳定占先。更值得注意的是效率——编码场景的输出 token 约为上一代的三分之一。

长会话中的代码库级改动
跨上下文窗口的可搜索笔记（实验特性）
缺陷定位、补丁生成与回归验证

03 防御性网络安全

ExploitBench 100.0%、SRE-Bench 88.0%，是这一代拉开最大差距的方向，也正因如此被 OpenAI 划入"关键"能力等级并附加了额外管控。官方定位是防御用途：安全代码审查、漏洞修补、事故响应。

安全代码审查与漏洞识别
补丁编写与验证
SRE 场景的故障定位与处置

04 专业文档与科研

AA-Briefcase（长周期知识工作）较上一代提升约 80 分，是 Astra 在知识工作方向最大的一处进步。配合 105 万 token 上下文，适合完整资料集的通读、专业文档与幻灯片产出、科学数据分析。

长文档集的综合分析
专业报告与演示材料生成
科研数据处理与结论整理

最佳使用场景

场景	说明
计算机操作智能体	ScreenSpot-Pro 92.7%、OSWorld 2.0 72.6%，当前该方向最强档位
办公流程自动化	表单、记录、日历等跨应用重复劳动，耗时约为 Sol 的一半
长会话编码	Codex harness 配合，编码输出 token 约为上一代三分之一
防御性安全工程	ExploitBench 满分，用于代码审查、补丁与事故响应
前沿数学与科研	FrontierMath Tier 4 (v2) 97.6%，接近饱和
超长资料研究	105 万 token 上下文，最大输入 92.2 万 token

GPT-6 Astra 与 GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5.1 的差异

能力	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol	Claude Fable 5.1
模型 ID	`gpt-6-astra`	`gpt-5.6-sol`	`claude-fable-5-1`
厂商	OpenAI	OpenAI	Anthropic
AA 智能指数	61	61	66
ScreenSpot-Pro	92.7%	76.9%	87.3%（Fable 5）
OSWorld 2.0	72.6%	65.7%	—
Terminal-Bench 4.0	57.7%	—	55.8%
DeepSWE v1.1	74.1%	—	67.4%
FrontierMath Tier 4 (v2)	97.6%	—	87.8%
HLE（带工具）	57.2%	—	65.0%
ExploitBench	100.0%	78.5%	—
上下文窗口	105 万 token	—	—
最大输出	12.8 万 token	—	—
推理强度档位	`low`/`medium`/`high`/`xhigh`/`max`	可调	可调
定位	计算机操作与安全工程旗舰	前沿编码与智能体旗舰	综合智能最强档

具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

常见问题

GPT-6 Astra 什么时候发布的？ 2026 年 9 月 3 日限量发布，先开放给 Daybreak Access 计划的组织；9 月 5 日面向 ChatGPT Plus/Pro/Business/Enterprise 与 API 开发者全面开放。

和 GPT-5.6 Sol 比升级了什么？ 最大的是计算机操作：ScreenSpot-Pro 从 76.9% 到 92.7%，OSWorld 2.0 从 65.7% 到 72.6%，同批任务耗时从 75 分钟降到 40 分钟。其次是网络安全（ExploitBench 78.5% → 100.0%）和幻觉率（92% → 51%，准确率同时涨 4 分）。编码提升幅度不大，但输出 token 约降到三分之一。

有落后的地方吗？ 有，而且不止一处。Artificial Analysis 智能指数 61 分只是与 GPT-5.6 Sol 打平，落后 Claude Fable 5.1 五分，也落后 Meta 的 Muse Spark 1.3 (max)。Humanity's Last Exam（带工具）57.2%，明显低于 Fable 5.1 的 65.0%。GDPval-AA v2 相比上一代倒退约 80 Elo，τ³-Banking、SciCode、AA-LCR 各退 2-3 分。价格从 $4/$20 提到 $10/$50，AA 测算单任务成本比 Sol 高约 75%——通用智能场景它不划算，优势集中在计算机操作、安全和数学。

上下文和输出上限是多少？ 上下文窗口 105 万 token，最大输入 92.2 万、最大输出 12.8 万 token。输入支持文本与图像，输出为纯文本。知识截止 2026 年 4 月 30 日。

推理强度怎么设？ reasoning.effort 支持 low、medium、high、xhigh、max 五档。默认档位足够日常使用，计算机操作和数学这类它最强的场景建议上 xhigh 或 max；简单任务用低档省 token。

支持哪些工具和特性？ 函数调用、流式输出、结构化输出、Prompt 缓存、图像输入均支持。官方托管工具覆盖网页搜索、文件检索、图像生成、代码解释器、hosted shell、apply patch、computer use、MCP 与 tool search。

为什么它的网络安全能力被特别管控？ Astra 是 OpenAI 第一个按准备度框架判定达到"关键"网络安全阈值的模型——意味着它有可能在没有人工逐步指导的情况下，在防护良好的系统中发现并利用未知漏洞。因此高级网络安全能力初期仅向测试者开放，后续通过 Daybreak Blue 逐步扩大。官方定位是防御用途。

为什么选择海鲸AI 使用 GPT-6 Astra API

无需海外账户 —— 国内直连，不用自建代理
OpenAI 兼容接口 —— 现有代码改两行即可接入
跨厂商横向对比 —— 与 Claude、Gemini、Grok 在同一账户下直接比价比效果
统一账单 —— 多模型用量与花费集中管理

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

gpt-6-astra

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.haijingai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "direct" }

gpt-6-astra 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

cURLPythonNode.js

curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-6-astra',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}