gpt-6-astraGPT-6 Astra は OpenAI が 2026 年 9 月に公開したフラッグシップです。APIMODELS では入力 100 万トークン $2.40、出力 $12.00 —— OpenAI 公式($10 / $50)より 76% 安く、キャッシュ入力は $0.24 です。本当に伸びたのはコンピュータ操作と長時間のエージェント実行で、OSWorld 2.0 は 72.6%(GPT-5.6 Sol は 65.7%。OpenAI はタスク所要時間 47% 短縮も併せて公表)、Terminal-Bench 4.0 は 57.7% 対 37.3%、SRE-Bench は 1 回の試行で 88.0% 対 55.9% です。もうひとつの実質的な進歩は長文コンテキストの検索で、MRCR v2 の 8 針テストは 512K–1M 帯で 96.3%、Sol は 73.8% にとどまります。数学・科学でも先行しており、FrontierMath Tier 4 v2 が 97.6%、GPQA Diamond が 96.0% です。⚠️ 変わっていない点も押さえてください。一般的なコーディングの伸びはごくわずかで、FrontierCode 1.1 は 53.3%(Fable 5.1 は 53.5%、Opus 5 は 53.4%)、DeepSWE v1.1 は 74.1% です。ツール利用ありの Humanity's Last Exam ではむしろ Claude に劣り、57.2% 対 Fable 5.1 の 65.0% でした。よく引用される ARC-AGI-3 の 99.9% は OpenAI 独自のステートフルなアダプタ構成での数値で、通常の API 呼び出しで再現できるものではありません。コンテキストは 105 万トークン、出力は最大 12.8 万、入力はテキストと画像に対応します。入力が 27.2 万トークンを超えるリクエストは全体が入力 2 倍・出力 1.5 倍で課金されます(GPT-5.6 と同じ規則)。OpenAI 互換の /v1/chat/completions または /v1/responses を同じキーで呼び出せ、失敗したリクエストは課金されません。
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。公式は $10 / $50 です
2026-09-06 に自社エンドポイントで検証済みです。function calling(/chat/completions と /responses の両方)、組み込みの web_search ツール、code_interpreter はいずれも動作し、実際のツール呼び出しが返ります。この API では使えないもの:computer_use_preview ツールと file_search —— 上流 2 チャネルとも拒否します。コンピュータの自律操作が必須要件なら、この API では提供できません。導入前にお伝えしておきます
モデル自体は OSWorld 2.0 で 72.6%、Sol は 65.7%。OpenAI はタスクあたりの所要時間が 47% 減とも公表しています。ただしそれはモデルの能力であって、こちらがお渡しできるツールではありません。あの計測は OpenAI 独自のハーネス上のものです。API 経由なら —— 当社でも公式でも —— エージェントのループは function calling でご自身で組むことになります
ChatGPT アプリで見えるデザイン機能、ディープリサーチ、サンドボックスのコンピュータ環境は、OpenAI がモデルの周りに作った製品側の仕組みです。公式の API キーを買ってもその体験は付いてきません。どの API にも引き継がれるのはモデル本体と function calling —— その部分は当社が丸ごと提供します
Terminal-Bench 4.0 は 57.7% 対 37.3%、SRE-Bench は 88.0% 対 55.9%
MRCR v2 の 8 針テストで 512K–1M 帯 96.3%(Sol は 73.8%)
GPT-6 Astra は OpenAI の大規模言語モデル API です。GPT-6 Astra は OpenAI が 2026 年 9 月に公開したフラッグシップです。APIMODELS では入力 100 万トークン $2.40、出力 $12.00 —— OpenAI 公式($10 / $50)より 76% 安く、キャッシュ入力は $0.24 です。本当に伸びたのはコンピュータ操作と長時間のエージェント実行で、OSWorld 2.0 は 72.6%(GPT-5.6 Sol は 65.7%。OpenAI はタスク所要時間 47% 短縮も併せて公表)、Terminal-Bench 4.0 は 57.7% 対 37.3%、SRE-Bench は 1 回の試行で 88.0% 対 55.9% です。もうひとつの実質的な進歩は長文コンテキストの検索で、MRCR v2 の 8 針テストは 512K–1M 帯で 96.3%、Sol は 73.8% にとどまります。数学・科学でも先行しており、FrontierMath Tier 4 v2 が 97.6%、GPQA Diamond が 96.0% です。⚠️ 変わっていない点も押さえてください。一般的なコーディングの伸びはごくわずかで、FrontierCode 1.1 は 53.3%(Fable 5.1 は 53.5%、Opus 5 は 53.4%)、DeepSWE v1.1 は 74.1% です。ツール利用ありの Humanity's Last Exam ではむしろ Claude に劣り、57.2% 対 Fable 5.1 の 65.0% でした。よく引用される ARC-AGI-3 の 99.9% は OpenAI 独自のステートフルなアダプタ構成での数値で、通常の API 呼び出しで再現できるものではありません。コンテキストは 105 万トークン、出力は最大 12.8 万、入力はテキストと画像に対応します。入力が 27.2 万トークンを超えるリクエストは全体が入力 2 倍・出力 1.5 倍で課金されます(GPT-5.6 と同じ規則)。OpenAI 互換の /v1/chat/completions または /v1/responses を同じキーで呼び出せ、失敗したリクエストは課金されません。 APIMODELS のプラットフォーム経由なら、統一 API と明朗な従量課金でこのモデルを呼び出せます。 現在の料金: Input: $2.40, Output: $12.00 per 1M tokens。
問い合わせに自動で答える対話システムを構築し、対応の効率を上げます。
記事、メール、広告コピーなどの文章を自動で書き、制作の手数を減らします。
コードの記述、デバッグ、レビューを補助し、開発を前に進めます。
非構造化データを読み解き、要点を抽出して要約レポートにまとめます。
GPT-6 Astra は APIMODELS 経由で Input: $2.40, Output: $12.00 per 1M tokens で利用できます。課金は従量制で、生成した分だけの支払いです。
APIMODELS に登録して API キーを取得し、統一エンドポイントを呼ぶだけです。cURL / Python / Node.js のサンプルを含む詳しいドキュメントを用意しています。
APIMODELS は同じ GPT-6 Astra を集約プラットフォーム経由で提供します。統一された API インターフェースなので、プロバイダごとにアカウントを作る必要はありません。キー 1 本ですべてのモデルに届きます。
入力 100 万トークン $2.40、出力 $12.00、キャッシュ入力 $0.24 です。OpenAI 公式は $10 / $50(キャッシュ読み取り $1.00、書き込み $12.50)なので 76% 安価です。⚠️ ひとつ注意点があります。1 回のリクエストの入力が 27.2 万トークンを超えると、そのリクエスト全体が入力 2 倍・出力 1.5 倍で課金されます。これは OpenAI 自身の規則で、当社はそのまま転送しています。失敗したリクエストは課金されず、最低チャージやサブスクリプションもありません。
用途次第です。コンピュータ操作と長時間のエージェント実行は本物の進歩で、OSWorld 2.0 が 72.6%(Sol は 65.7%。OpenAI はタスク時間 47% 短縮も公表)、Terminal-Bench 4.0 が 57.7% 対 37.3%、SRE-Bench が 1 回の試行で 88.0% 対 55.9% です。長文コンテキストの検索も同様で、MRCR v2 の 8 針は 512K–1M 帯で 96.3% 対 73.8% です。ただし一般的なコーディングはほぼ横ばいで、FrontierCode 1.1 は 53.3%(Fable 5.1 は 53.5%)。ブラウザ・ターミナル自動化なら乗り換える価値があります。コードを書くだけなら Sol($1.324 / $6.618)が 45% 安く、差もわずかです。
Computer Use は使えません。それ以外はおおむね使えます。スペック表を写したのではなく、2026 年 9 月 6 日に当社のエンドポイントで実測しました。**動くもの:** 独自の function calling(/v1/chat/completions と /v1/responses の両方で、本物の tool_call アイテムが返ります)、組み込みの `web_search` ツール、そして `code_interpreter` —— 3 つとも本物のツール呼び出し出力を返します。**動かないもの:** `computer_use_preview`(Computer Use)と `file_search`。当社の上流チャネルは 2 つともこれらのツールタイプを拒否します。つまり、モデル自身にブラウザやデスクトップを操作させたいのであれば、この API では実現できません。統合したあとで気づくより、今お伝えしておきます。
**できません。** あのスコアには OpenAI 独自のステートフルなアダプタ環境 —— モデルがターンをまたいで状態を保持する仕組み —— が必要です。素の API 呼び出しはステートレスで、OpenAI 自身も、ステートレスに API を叩く利用者がそのままで約 99% を期待すべきではない、と明言しています。今回の発表で最も誤引用されやすい数字なので、あえて書いておきます。
コンテキストウィンドウは 1,050,000 トークン、出力は最大 128,000 トークン、入力はテキストと画像に対応します。OpenAI 互換の API を話すので、POST /v1/chat/completions か /v1/responses に投げるだけ —— base_url を https://api.apimodels.app/v1 に向け、model を gpt-6-astra にすれば SDK の変更は不要です。ストリーミング、function calling、構造化出力はいずれも動作を確認済みです。
先に知っておくべきものが 3 つあります。1 つ目は **一般的なコーディングの伸びがわずか** なこと(最初の質問を参照)。2 つ目は **ツールありの Humanity's Last Exam で Claude に届かない** ことで、57.2% に対し Fable 5.1 が 65.0%、Opus 5 が 63.6%。博識を要する深い推論では Claude 系が依然として強いです。3 つ目は OpenAI 自身が開示した 2 点で、思考連鎖の監視しやすさが後退したこと(推論出力が短くなり、敵対的プロンプト下での監査が難しい)と、サイバーセキュリティ関連の能力が厳しく制限されていること。リリース時点では PoC エクスプロイトの作成といった依頼を拒否し、安全チェックが正当な作業を止めてしまうこともあります。
APIMODELS では GPT-6 Astra が 60 以上のモデルと同じ API キー・同じ残高の上に並んでいるので、選択は「相性」の問題であって「囲い込み」の問題ではありません。76% Below Official、Function Calling + Web Search、Code Interpreter、1.05M Context、No Computer Use、No file_search に対応しており、他の大規模言語モデルモデルと価格・機能を並べて評価できます。乗り換えはモデル名の文字列を 1 つ書き換えるだけ。新しいアカウントも追加の実装も要りません。大規模言語モデルの選択肢と最新価格は apimodels.app/models で確認できます。
GPT-6 Astra は次に対応しています: 76% Below Official、Function Calling + Web Search、Code Interpreter、1.05M Context、No Computer Use、No file_search。パラメータの全一覧と呼び出し例は APIMODELS のドキュメントをご覧ください。
はい。APIMODELS は GPT-6 Astra を単一の統一 API とキー 1 本で提供します。プロバイダごとのアカウントも、各社の地域ごとのネットワーク経路を自分で面倒みる必要もありません。
Stripe（Visa、Mastercard などの国際カード）と Alipay に対応しています。支払い後、残高はすぐ反映されます。
How to get access, regional availability, and how this model compares with its alternatives.