GPT-6 Astra
- 上下文
- 1.05M
- 最大输出 128K
- 输入价格
- $10.00
- 每百万 tokens · OpenAI API
- 输出价格
- $50.00
- 每百万 tokens
- Epoch Capabilities Index
- 166.6
- 第 1 名，共 71 个
- LMArena Text
- 1,478
- 第 20 名，共 79 个
在哪里调用
3 个渠道报价 · 按标价显示| 计费项 | 档位 | 价格 |
|---|---|---|
| 输入 | 标准 | $10.00 / 百万 tokens |
| 批量 | $5.00 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $5.00 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $20.00 / 百万 tokens | |
| 输出 | 标准 | $50.00 / 百万 tokens |
| 批量 | $25.00 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $25.00 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $100.00 / 百万 tokens | |
| 缓存读取 | 标准 | $1.00 / 百万 tokens |
| 批量 | $0.50 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $0.50 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $2.00 / 百万 tokens | |
| 缓存写入 | 标准 | $12.50 / 百万 tokens |
| 批量 | $6.25 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $6.25 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $25.00 / 百万 tokens | |
Azure OpenAI in Foundry（在新标签页打开） gpt-6-astra | ||
| 输入 | 标准 | $10.00 / 百万 tokens |
| 输出 | 标准 | $50.00 / 百万 tokens |
| 缓存读取 | 标准 | $1.00 / 百万 tokens |
| 缓存写入 | 标准 | $12.50 / 百万 tokens |
Azure OpenAI in Foundry（在新标签页打开） gpt-6-astra | ||
| 输入 | 标准 | $11.00 / 百万 tokens |
| 输出 | 标准 | $55.00 / 百万 tokens |
| 缓存读取 | 标准 | $1.10 / 百万 tokens |
| 缓存写入 | 标准 | $13.75 / 百万 tokens |
变更
全部变更 →- OpenAI API 移除 4 项报价 输入（提示超过 272K tokens、Fast 层级） $40.00 · 缓存读取（提示超过 272K tokens、Fast 层级） $4.00 · 缓存写入（提示超过 272K tokens、Fast 层级） $50.00 · 输出（提示超过 272K tokens、Fast 层级） $150.00
厂商自报评分
由 OpenAI 发布，测试条件以其说明为准| 基准 | 测试设置 | 分数 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | maximum across effort levels | 57.9% |
| DeepSWE 1.1 | maximum across effort levels | 74.1% |
| OSWorld 2.0 | v2026.08.08 offline set, partial score; maximum across effort levels | 72.6% |
| BrowseComp | maximum across effort levels | 91.5% |
| GPQA Diamond | maximum across effort levels | 96% |
| Humanity's Last Exam | with tools; maximum across effort levels | 57.2% |
| ARC-AGI-2 | maximum across effort levels | 95% |
| MRCR v2 | 8-needle, 256K–512K | 100% |
| 8-needle, 512K–1M | 96.3% |
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- Epoch Capabilities Index 166.6
第 1 名，共 71 个上榜模型 · 置信区间 163–172
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- LMArena Text 1,478
第 20 名，共 79 个上榜模型 · max effort · 置信区间 1,470–1,485 · 7,185 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- Epoch AI · FrontierMath Tiers 1–3 93.7%
第 1 名，共 56 个上榜模型 · max effort · ±1.44
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- Epoch AI · GPQA Diamond 95.8%
第 1 名，共 64 个上榜模型 · max effort · ±1.37
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- LMArena Text · Chinese 1,516
第 25 名，共 79 个上榜模型 · max effort · 置信区间 1,492–1,541 · 531 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- LMArena Text · Coding 1,542
第 5 名，共 79 个上榜模型 · max effort · 置信区间 1,528–1,557 · 1,738 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- LMArena Vision 1,279
第 21 名，共 49 个上榜模型 · max effort · 置信区间 1,262–1,296 · 1,367 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月13日 · 我们做的改动