gpt-6-astraGPT-6 Astra es el modelo insignia que OpenAI lanzó en septiembre de 2026. En APIMODELS cuesta $2.40 por millón de tokens de entrada y $12.00 de salida, un 76% por debajo de la tarifa oficial de OpenAI ($10 / $50), con la entrada en caché a $0.24. El salto real está en el uso del ordenador y en los agentes de larga duración: 72.6% en OSWorld 2.0 frente al 65.7% de GPT-5.6 Sol (OpenAI también reporta un 47% menos de tiempo por tarea), 57.7% en Terminal-Bench 4.0 frente a 37.3%, y 88.0% en SRE-Bench a la primera frente a 55.9%. La otra mejora sólida es la recuperación en contexto largo: 96.3% en MRCR v2 de 8 agujas en la franja de 512K–1M, donde Sol se queda en 73.8%. En matemáticas y ciencias también lidera: 97.6% en FrontierMath Tier 4 v2 y 96.0% en GPQA Diamond. ⚠️ Conviene saber qué NO cambia: en programación general la ganancia es marginal — FrontierCode 1.1 se queda en 53.3% frente al 53.5% de Fable 5.1 y al 53.4% de Opus 5, y DeepSWE v1.1 en 74.1%; y en Humanity's Last Exam con herramientas queda por detrás de Claude, 57.2% frente al 65.0% de Fable 5.1. El famoso 99.9% en ARC-AGI-3 se obtiene con el arnés stateful propio de OpenAI: por API normal no hay que esperarlo. El contexto es de 1.050.000 tokens con hasta 128.000 de salida, y la entrada admite texto e imagen. Las peticiones que superan 272K tokens de entrada se facturan enteras a 2× entrada y 1,5× salida, la misma regla que en GPT-5.6. Se llama por /v1/chat/completions o /v1/responses compatibles con OpenAI, con una sola clave; las peticiones fallidas no se cobran.
View complete API reference with all parameters and examples.
Enable real-time streaming responses with Server-Sent Events.
{
"model": "gpt-6-astra",
"stream": true,
"messages": [...]
}Enable the model to use tools and call functions.
{
"model": "gpt-6-astra",
"tools": [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get current weather for a location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "City name"}
},
"required": ["location"]
}
}
}],
"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather in Tokyo?"}]
}Get structured JSON responses from the model.
{
"model": "gpt-6-astra",
"response_format": {"type": "json_object"},
"messages": [{"role": "user", "content": "Extract info as JSON: John is 30 years old"}]
}| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| model | string | Yes | Model identifier (e.g., gpt-6-astra) |
| messages | array | Yes | Array of message objects with role and content |
| max_tokens | integer | No | Maximum tokens in the response |
| stream | boolean | No | Enable streaming responses (SSE) |
| temperature | number | No | Sampling temperature (0.0 - 2.0) |
| top_p | number | No | Nucleus sampling threshold (0.0 - 1.0) |
| tools | array | No | Function calling tools definition |
| response_format | object | No | Output format (e.g., json_object) |
View complete API reference with streaming, thinking, and more.
Billing: Cost = (input_tokens * input_price + output_tokens * output_price) / 1,000,000
$2.40 / $12.00 frente a los $10 / $50 oficiales
Verificado en nuestro propio endpoint el 2026-09-06: function calling (tanto en /chat/completions como en /responses), la herramienta integrada web_search y code_interpreter funcionan y devuelven llamadas de herramienta reales. Lo que NO sale por esta API: la herramienta computer_use_preview y file_search — nuestros dos canales upstream las rechazan. Si controlar un ordenador de forma autónoma es un requisito innegociable, esta API no te lo puede dar, y preferimos decírtelo antes de que integres
El modelo saca un 72.6% en OSWorld 2.0 frente al 65.7% de Sol, y OpenAI declara un 47% menos de tiempo por tarea. Esa es la capacidad del modelo, no una herramienta que podamos entregarte: esas pruebas corren sobre el arnés propio de OpenAI. Por cualquier API — la nuestra o la de primera parte — el bucle del agente lo montas tú con function calling
Las herramientas de diseño, la investigación profunda y el entorno de ordenador en sandbox que ves en la app de ChatGPT son andamiaje de producto que OpenAI construyó alrededor del modelo. Una clave de API de primera parte tampoco te entrega esa experiencia. Lo que viaja a cualquier API es el modelo más function calling — y esa parte la servimos entera
Terminal-Bench 4.0 57.7% vs 37.3%; SRE-Bench 88.0% vs 55.9%
MRCR v2 con 8 agujas: 96.3% en la franja 512K–1M (Sol: 73.8%)
GPT-6 Astra es una API de modelo de lenguaje de OpenAI. GPT-6 Astra es el modelo insignia que OpenAI lanzó en septiembre de 2026. En APIMODELS cuesta $2.40 por millón de tokens de entrada y $12.00 de salida, un 76% por debajo de la tarifa oficial de OpenAI ($10 / $50), con la entrada en caché a $0.24. El salto real está en el uso del ordenador y en los agentes de larga duración: 72.6% en OSWorld 2.0 frente al 65.7% de GPT-5.6 Sol (OpenAI también reporta un 47% menos de tiempo por tarea), 57.7% en Terminal-Bench 4.0 frente a 37.3%, y 88.0% en SRE-Bench a la primera frente a 55.9%. La otra mejora sólida es la recuperación en contexto largo: 96.3% en MRCR v2 de 8 agujas en la franja de 512K–1M, donde Sol se queda en 73.8%. En matemáticas y ciencias también lidera: 97.6% en FrontierMath Tier 4 v2 y 96.0% en GPQA Diamond. ⚠️ Conviene saber qué NO cambia: en programación general la ganancia es marginal — FrontierCode 1.1 se queda en 53.3% frente al 53.5% de Fable 5.1 y al 53.4% de Opus 5, y DeepSWE v1.1 en 74.1%; y en Humanity's Last Exam con herramientas queda por detrás de Claude, 57.2% frente al 65.0% de Fable 5.1. El famoso 99.9% en ARC-AGI-3 se obtiene con el arnés stateful propio de OpenAI: por API normal no hay que esperarlo. El contexto es de 1.050.000 tokens con hasta 128.000 de salida, y la entrada admite texto e imagen. Las peticiones que superan 272K tokens de entrada se facturan enteras a 2× entrada y 1,5× salida, la misma regla que en GPT-5.6. Se llama por /v1/chat/completions o /v1/responses compatibles con OpenAI, con una sola clave; las peticiones fallidas no se cobran. A través de la plataforma APIMODELS puedes acceder a este modelo mediante una API unificada con precios de pago por uso transparentes. Precio actual: Input: $2.40, Output: $12.00 per 1M tokens.
Crea sistemas conversacionales inteligentes que responden automáticamente y mejoran la eficiencia del servicio.
Redacta automáticamente artículos, correos, textos publicitarios y más para aumentar la productividad.
Apoya la escritura, depuración y revisión de código para acelerar el desarrollo.
Comprende y analiza datos no estructurados, extrae información clave y genera resúmenes.
GPT-6 Astra está disponible a través de APIMODELS a: Input: $2.40, Output: $12.00 per 1M tokens. La facturación es de pago por uso: solo pagas por lo que generas.
Regístrate en APIMODELS, obtén tu clave API y llama a nuestro endpoint unificado. Ofrecemos documentación detallada con ejemplos en cURL, Python y Node.js.
APIMODELS ofrece el mismo modelo GPT-6 Astra a través de nuestra plataforma de agregación. Proporcionamos una interfaz de API unificada, así que no necesitas cuentas separadas por proveedor: una sola clave para acceder a todos los modelos.
$2.40 por millón de tokens de entrada y $12.00 de salida, con la entrada en caché a $0.24. La tarifa oficial de OpenAI es $10 / $50 (lectura de caché $1.00, escritura $12.50), así que aquí es un 76% más económico. ⚠️ Un detalle: si una petición supera los 272K tokens de entrada, la petición entera se factura a 2× entrada y 1,5× salida — es la regla de la propia OpenAI y la trasladamos tal cual. Las peticiones fallidas no se cobran y no hay recarga mínima ni suscripción.
Depende de la tarea. El uso del ordenador y los agentes de larga duración sí dan un salto: OSWorld 2.0 72.6% frente al 65.7% de Sol (y, según OpenAI, un 47% menos de tiempo por tarea), Terminal-Bench 4.0 57.7% frente a 37.3%, SRE-Bench 88.0% a la primera frente a 55.9%. La recuperación en contexto largo también: MRCR v2 de 8 agujas, 96.3% en la franja 512K–1M frente a 73.8%. Pero en programación general apenas cambia: FrontierCode 1.1 se queda en 53.3% frente al 53.5% de Fable 5.1. Para automatización de navegador y terminal, cambia; para escribir código, Sol ($1.324 / $6.618) es un 45% más económico y queda muy cerca.
Computer Use no. Casi todo lo demás, sí. Lo medimos en nuestro propio endpoint el 6 de septiembre de 2026, en lugar de copiar una hoja de especificaciones. **Funciona:** el function calling propio (tanto en /v1/chat/completions como en /v1/responses, devolviendo items tool_call reales), la herramienta integrada `web_search` y `code_interpreter` — los tres devuelven salida de llamada a herramienta auténtica. **No funciona:** `computer_use_preview` (Computer Use) ni `file_search`; nuestros dos canales upstream rechazan esos tipos de herramienta. Así que, si lo que necesitas es que el modelo maneje por su cuenta un navegador o un escritorio, esta API no te lo va a dar, y preferimos decírtelo ahora a que lo descubras después de integrarla.
**No.** Esa cifra necesita el arnés stateful propio de OpenAI, donde el modelo arrastra estado entre turnos. Una llamada normal a la API es sin estado, y OpenAI lo dice sin rodeos: quien llame a la API sin estado no debería esperar un ~99% de serie. Lo dejamos por escrito porque es el número peor citado de todo este lanzamiento.
Ventana de contexto de 1.050.000 tokens, hasta 128.000 tokens de salida y entrada de texto e imagen. Habla la API compatible con OpenAI: POST /v1/chat/completions o /v1/responses — apunta base_url a https://api.apimodels.app/v1 y pon model en gpt-6-astra, sin tocar el SDK. Streaming, function calling y salida estructurada están verificados y funcionan.
Tres que conviene saber de antemano. Primera, **la mejora en programación general es marginal** (ver la primera pregunta). Segunda, **va por detrás de Claude en Humanity's Last Exam con herramientas**: 57.2% frente al 65.0% de Fable 5.1 y el 63.6% de Opus 5 — para razonamiento profundo con conocimiento amplio, la línea Claude sigue siendo más fuerte. Tercera, dos cosas que la propia OpenAI reconoció: un retroceso en la monitorizabilidad de la cadena de pensamiento (salida de razonamiento más corta y más difícil de auditar ante prompts adversarios) y unas capacidades de ciberseguridad muy restringidas — en el lanzamiento rechaza tareas como escribir exploits de prueba de concepto, y los controles de seguridad interrumpen de vez en cuando trabajo legítimo.
En APIMODELS, GPT-6 Astra convive con más de 60 modelos bajo una sola clave API y un solo saldo, así que elegir es cuestión de ajuste, no de dependencia. Admite 76% Below Official, Function Calling + Web Search, Code Interpreter, 1.05M Context, No Computer Use, No file_search y puedes valorarlo en precio y capacidad frente a otros modelos de modelo de lenguaje, y cambiar modificando una sola cadena con el nombre del modelo: sin nueva cuenta ni integración. Explora todas las opciones de modelo de lenguaje con precios en vivo en apimodels.app/models.
GPT-6 Astra admite: 76% Below Official, Function Calling + Web Search, Code Interpreter, 1.05M Context, No Computer Use, No file_search. Consulta la documentación de APIMODELS para ver todos los parámetros y ejemplos de llamada.
Sí. APIMODELS expone GPT-6 Astra mediante una única API unificada y una sola clave, sin cuentas separadas por proveedor ni necesidad de gestionar tú mismo el acceso de red regional de cada proveedor.
Aceptamos Stripe (Visa, Mastercard y otras tarjetas internacionales) y Alipay. El saldo está disponible al instante tras el pago.
How to get access, regional availability, and how this model compares with its alternatives.