GPT-6 Astra

Fiche modèle · OpenAI · gpt-6-astra

GPT-6 Astra is OpenAI's released flagship for the hardest end-to-end work across complex reasoning, coding, computer use, research, and document creation. The API model id is gpt-6-astra. It accepts text and image input with text output, supports low, medium, high, xhigh, and max reasoning effort (but not none), and provides a 1,050,000-token context window with up to 128,000 output tokens. Responses API tools include web and file search, image generation, code interpreter, hosted shell, apply patch, skills, computer use, MCP, and tool search; it also supports streaming, function calling, structured outputs, async tool calling, mid-turn steering, and configuration updates during a conversation. Standard pricing is $10 input, $1 cached input, $12.50 cache writes, and $50 output per million tokens. Requests above 272K input tokens cost 2x for input and cache and 1.5x for output across the full request; Batch and Flex are 50% of Standard, while Fast is 2x.

Fiches modèles

Identité

OrganisationOpenAI
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-09-04
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitésimage|text
Fenêtre de contexte—
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux≈ 470 B–2.85 T (estimation, confiance très faible — https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md)
Paramètres actifs (session)≈ 81 B–125 B (estimation, confiance très faible — https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md)
Source des paramètres actifshttps://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md (estimation, confiance très faible)
Curation des paramètres actifs2026-10-25
Prix par session20.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)22.7 M
Ratio Terminal-Bench / Data Players18.9×
Coût / tâche (Terminal-Bench)50.00 $
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance2026-04-30
Créé le2026-09-03T20:28:22.970821Z
Mis à jour le2026-11-04T06:05:02.861800Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/gpt-6-astra
Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non.

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
OpenAIllm-statsnon10.00 $50.00 $————active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
math0.80
multimodal0.80
physics1.00
reasoning0.70
safety0.80
science0.50
search0.90
spatial_reasoning1.00
general0.70
grounding0.90
healthcare0.60
agents0.60
biology1.00
chemistry1.00
code0.70
tool_calling0.60
vision0.90

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
agents-last-examagents0.591.000.59nonoui2026-11-04T06:05:03.018624Z
arc-agireasoning0.981.000.98nonoui2026-11-04T06:05:03.122075Z
arc-agi-3reasoning1.001.001.00nonoui2026-11-04T06:05:03.094962Z
arc-agi-v2reasoning0.951.000.95nonoui2026-11-04T06:05:03.111852Z
automationbenchagents0.411.000.41nonoui2026-11-04T06:05:03.056914Z
benchcad-with-python-toolcode0.961.000.96nonoui2026-11-04T06:05:03.083574Z
browsecompreasoning0.921.000.92nonoui2026-11-04T06:05:03.090918Z
deepswe-1.1code0.741.000.74nonoui2026-11-04T06:05:02.885548Z
exploitbenchcode1.001.001.00nonoui2026-11-04T06:05:03.004660Z
exploitgymagents0.421.000.42nonoui2026-11-04T06:05:03.010567Z
frontiercode-1.1reasoning0.531.000.53nonoui2026-11-04T06:05:02.915788Z
frontiermath-tier-4-v2math0.981.000.98nonoui2026-11-04T06:05:02.965960Z
genebench-proagents0.381.000.38nonoui2026-11-04T06:05:02.979042Z
gpqareasoning0.961.000.96nonoui2026-11-04T06:05:02.971129Z
healthbench-professionalhealthcare0.631.000.63nonoui2026-11-04T06:05:02.990943Z
humanity's-last-exam-(with-tools,-text-only)reasoning0.571.000.57nonoui2026-11-04T06:05:02.976113Z
lifesci-diamond-2026-11healthcare0.241.000.24nonnon2026-11-04T06:05:03.128228Z
lifescibenchagents0.601.000.60nonoui2026-11-04T06:05:02.985946Z
osworld-2.0multimodal0.731.000.73nonoui2026-11-04T06:05:03.044053Z
screenspot-provision0.931.000.93nonoui2026-11-04T06:05:03.050496Z
sec-bench-proagents0.851.000.85nonoui2026-11-04T06:05:03.015337Z
terminal-bench-4.0reasoning0.581.000.58nonoui2026-11-04T06:05:02.867484Z
terminal-bench-science-0.1reasoning0.651.000.65nonoui2026-11-04T06:05:02.957907Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
agents30.6044.2813trueskill2026-11-04T08:08:47.839150Zrankings
code40.7046.678trueskill2026-11-04T08:08:39.742311Zrankings
multimodal40.8038.594trueskill2026-11-04T08:08:46.488887Zrankings
reasoning30.7055.6615trueskill2026-11-04T08:08:41.093494Zrankings

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04