gpt-6-astraGPT-6 Astra는 OpenAI가 2026년 9월에 공개한 플래그십입니다. APIMODELS에서는 입력 100만 토큰당 $2.40, 출력 $12.00로 OpenAI 공식가($10 / $50)보다 76% 저렴하며 캐시 입력은 $0.24입니다. 실제로 크게 나아진 부분은 컴퓨터 조작과 장시간 에이전트 실행입니다. OSWorld 2.0에서 72.6%(GPT-5.6 Sol은 65.7%, OpenAI는 작업 소요 시간 47% 단축도 함께 발표), Terminal-Bench 4.0에서 57.7% 대 37.3%, SRE-Bench는 한 번의 시도로 88.0% 대 55.9%입니다. 또 하나의 실질적 개선은 긴 컨텍스트 검색으로, MRCR v2 8-니들 테스트에서 512K–1M 구간 96.3%를 기록했고 Sol은 73.8%에 그칩니다. 수학·과학에서도 앞서 FrontierMath Tier 4 v2 97.6%, GPQA Diamond 96.0%입니다. ⚠️ 바뀌지 않은 부분도 알아두세요. 일반적인 코딩에서의 향상은 미미해서 FrontierCode 1.1은 53.3%(Fable 5.1 53.5%, Opus 5 53.4%), DeepSWE v1.1은 74.1%입니다. 도구를 쓴 Humanity's Last Exam에서는 오히려 Claude에 뒤져 57.2% 대 Fable 5.1의 65.0%였습니다. 널리 인용되는 ARC-AGI-3의 99.9%는 OpenAI 자체의 스테이트풀 어댑터 환경에서 나온 수치라 일반 API 호출로는 기대할 수 없습니다. 컨텍스트는 105만 토큰, 출력은 최대 12.8만이며 입력은 텍스트와 이미지를 받습니다. 입력이 27.2만 토큰을 넘는 요청은 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금되며 이는 GPT-5.6과 같은 규칙입니다. OpenAI 호환 /v1/chat/completions 또는 /v1/responses를 같은 키로 호출하고, 실패한 요청은 과금되지 않습니다.
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) |
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Billing: Cost = (input_tokens * input_price + output_tokens * output_price) / 1,000,000
$2.40 / $12.00, 공식가는 $10 / $50입니다
2026-09-06 저희 엔드포인트에서 하나씩 확인했습니다. function calling(/chat/completions과 /responses 모두), 내장 web_search 도구, code_interpreter 모두 정상 동작하며 실제 도구 호출을 반환합니다. 이 API로는 안 되는 것: computer_use_preview 도구와 file_search —— 상류 채널 두 곳 모두 거부합니다. 컴퓨터 자율 조작이 반드시 필요하다면 이 API로는 불가능하며, 연동하기 전에 미리 말씀드립니다
모델 자체는 OSWorld 2.0에서 72.6%, Sol은 65.7%이고 OpenAI는 작업당 소요 시간이 47% 줄었다고 밝혔습니다. 그건 모델의 능력이지 저희가 건네줄 수 있는 도구가 아닙니다. 그 측정은 OpenAI 자체 하네스에서 돌린 결과입니다. 저희든 퍼스트파티든 API로 쓴다면 에이전트 루프는 function calling으로 직접 만들어야 합니다
ChatGPT 앱에서 보이는 디자인 도구, 딥리서치, 샌드박스 컴퓨터 환경은 OpenAI가 모델 주위에 붙여 놓은 제품 구조물입니다. 퍼스트파티 API 키를 사도 그 경험은 따라오지 않습니다. 어떤 API로든 넘어오는 것은 모델과 function calling이며, 그 부분은 저희가 온전히 제공합니다
Terminal-Bench 4.0 57.7% 대 37.3%, SRE-Bench 88.0% 대 55.9%
MRCR v2 8-니들 테스트에서 512K–1M 구간 96.3%(Sol은 73.8%)
GPT-6 Astra은(는) OpenAI의 대규모 언어 모델 API입니다. GPT-6 Astra는 OpenAI가 2026년 9월에 공개한 플래그십입니다. APIMODELS에서는 입력 100만 토큰당 $2.40, 출력 $12.00로 OpenAI 공식가($10 / $50)보다 76% 저렴하며 캐시 입력은 $0.24입니다. 실제로 크게 나아진 부분은 컴퓨터 조작과 장시간 에이전트 실행입니다. OSWorld 2.0에서 72.6%(GPT-5.6 Sol은 65.7%, OpenAI는 작업 소요 시간 47% 단축도 함께 발표), Terminal-Bench 4.0에서 57.7% 대 37.3%, SRE-Bench는 한 번의 시도로 88.0% 대 55.9%입니다. 또 하나의 실질적 개선은 긴 컨텍스트 검색으로, MRCR v2 8-니들 테스트에서 512K–1M 구간 96.3%를 기록했고 Sol은 73.8%에 그칩니다. 수학·과학에서도 앞서 FrontierMath Tier 4 v2 97.6%, GPQA Diamond 96.0%입니다. ⚠️ 바뀌지 않은 부분도 알아두세요. 일반적인 코딩에서의 향상은 미미해서 FrontierCode 1.1은 53.3%(Fable 5.1 53.5%, Opus 5 53.4%), DeepSWE v1.1은 74.1%입니다. 도구를 쓴 Humanity's Last Exam에서는 오히려 Claude에 뒤져 57.2% 대 Fable 5.1의 65.0%였습니다. 널리 인용되는 ARC-AGI-3의 99.9%는 OpenAI 자체의 스테이트풀 어댑터 환경에서 나온 수치라 일반 API 호출로는 기대할 수 없습니다. 컨텍스트는 105만 토큰, 출력은 최대 12.8만이며 입력은 텍스트와 이미지를 받습니다. 입력이 27.2만 토큰을 넘는 요청은 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금되며 이는 GPT-5.6과 같은 규칙입니다. OpenAI 호환 /v1/chat/completions 또는 /v1/responses를 같은 키로 호출하고, 실패한 요청은 과금되지 않습니다. APIMODELS 플랫폼을 거치면 통합 API와 투명한 종량 과금으로 이 모델을 호출할 수 있습니다. 현재 가격: Input: $2.40, Output: $12.00 per 1M tokens.
문의에 자동으로 답하는 대화 시스템을 만들어 응대 효율을 높입니다.
기사와 이메일, 광고 카피 같은 글을 자동으로 써서 작업량을 줄입니다.
코드 작성과 디버깅, 리뷰를 도와 개발 속도를 올립니다.
비정형 데이터를 읽어내 핵심을 뽑고 요약 리포트로 정리합니다.
GPT-6 Astra은(는) APIMODELS를 통해 Input: $2.40, Output: $12.00 per 1M tokens에 이용할 수 있습니다. 과금은 종량제라서 생성한 만큼만 냅니다.
APIMODELS에 가입해 API 키를 받고 통합 엔드포인트를 호출하면 됩니다. cURL / Python / Node.js 예제를 담은 상세 문서를 제공합니다.
APIMODELS는 같은 GPT-6 Astra을(를) 집약 플랫폼을 통해 제공합니다. API 인터페이스가 통합되어 있어 공급자마다 계정을 만들 필요가 없고, 키 하나로 모든 모델에 닿습니다.
입력 100만 토큰당 $2.40, 출력 $12.00, 캐시 입력 $0.24입니다. OpenAI 공식가는 $10 / $50(캐시 읽기 $1.00, 쓰기 $12.50)이므로 76% 저렴합니다. ⚠️ 한 가지 유의할 점이 있습니다. 한 요청의 입력이 27.2만 토큰을 넘으면 해당 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금됩니다. 이는 OpenAI 자체 규칙이며 저희는 그대로 전달합니다. 실패한 요청은 과금되지 않고 최소 충전이나 구독도 없습니다.
작업에 따라 다릅니다. 컴퓨터 조작과 장시간 에이전트 실행은 확실히 좋아졌습니다. OSWorld 2.0 72.6%(Sol은 65.7%, OpenAI는 작업 시간 47% 단축도 발표), Terminal-Bench 4.0 57.7% 대 37.3%, SRE-Bench는 한 번의 시도로 88.0% 대 55.9%입니다. 긴 컨텍스트 검색도 마찬가지여서 MRCR v2 8-니들이 512K–1M 구간에서 96.3% 대 73.8%입니다. 다만 일반 코딩은 거의 그대로입니다. FrontierCode 1.1은 53.3%로 Fable 5.1의 53.5%와 비슷합니다. 브라우저·터미널 자동화라면 갈아타고, 단순히 코드를 쓰는 용도라면 Sol($1.324 / $6.618)이 45% 저렴하면서 차이도 크지 않습니다.
Computer Use는 안 됩니다. 나머지는 대부분 됩니다. 사양표를 옮겨 적은 것이 아니라 2026년 9월 6일에 저희 엔드포인트에서 직접 측정한 결과입니다. **되는 것:** 커스텀 function calling(/v1/chat/completions와 /v1/responses 양쪽 모두에서 실제 tool_call 항목을 반환), 내장 `web_search` 도구, 그리고 `code_interpreter` — 셋 다 진짜 도구 호출 출력을 돌려줍니다. **안 되는 것:** `computer_use_preview`(Computer Use)와 `file_search`. 저희 업스트림 채널 두 곳 모두 이 도구 타입을 거부합니다. 그러니 모델이 스스로 브라우저나 데스크톱을 조작하기를 원한다면 이 API로는 불가능하며, 통합한 뒤에 알게 되는 것보다 지금 말씀드리는 편이 낫다고 봅니다.
**아니요.** 그 점수는 모델이 턴 사이에 상태를 유지하는 OpenAI 자체의 스테이트풀 어댑터 하네스에서 나온 값입니다. 평범한 API 호출은 상태를 유지하지 않으며, OpenAI도 스테이트리스 API 사용자는 기본 상태에서 약 99%를 기대해서는 안 된다고 직접 밝혔습니다. 이번 출시에서 가장 자주 잘못 인용되는 숫자라 따로 적어 둡니다.
컨텍스트 윈도는 1,050,000 토큰, 출력은 최대 128,000 토큰이며 입력은 텍스트와 이미지를 지원합니다. OpenAI 호환 API를 그대로 씁니다. POST /v1/chat/completions 또는 /v1/responses로 보내고, base_url을 https://api.apimodels.app/v1로, model을 gpt-6-astra로 지정하면 끝이며 SDK는 바꿀 필요가 없습니다. 스트리밍, function calling, 구조화 출력 모두 동작을 확인했습니다.
미리 알아 둘 것이 셋 있습니다. 첫째, **일반 코딩의 향상 폭이 작습니다**(첫 번째 질문 참고). 둘째, **도구를 쓴 Humanity's Last Exam에서 Claude에 뒤집니다.** 57.2%로 Fable 5.1의 65.0%, Opus 5의 63.6%에 미치지 못하며, 폭넓은 지식을 요구하는 깊은 추론에서는 여전히 Claude 계열이 강합니다. 셋째는 OpenAI가 스스로 공개한 두 가지로, 사고 사슬의 관측 가능성이 후퇴했고(추론 출력이 짧아져 적대적 프롬프트 상황에서 감사하기 어렵습니다), 사이버 보안 관련 능력이 강하게 차단되어 출시 시점에는 PoC 익스플로잇 작성 같은 요청을 거부하며 안전 검사가 정상적인 작업을 가끔 끊기도 합니다.
APIMODELS에서는 GPT-6 Astra이(가) 60개가 넘는 모델과 같은 API 키, 같은 잔액 위에 나란히 놓입니다. 그래서 선택은 궁합의 문제이지 종속의 문제가 아닙니다. 76% Below Official、Function Calling + Web Search、Code Interpreter、1.05M Context、No Computer Use、No file_search을(를) 지원하며 다른 대규모 언어 모델 모델과 가격·성능을 나란히 놓고 따져볼 수 있습니다. 갈아타기는 모델 이름 문자열 하나만 바꾸면 되고 새 계정도 추가 작업도 필요 없습니다. 대규모 언어 모델 선택지와 실시간 가격은 apimodels.app/models에서 볼 수 있습니다.
GPT-6 Astra은(는) 다음을 지원합니다: 76% Below Official、Function Calling + Web Search、Code Interpreter、1.05M Context、No Computer Use、No file_search. 전체 파라미터와 호출 예제는 APIMODELS 문서를 참고하세요.
네. APIMODELS는 GPT-6 Astra을(를) 하나의 통합 API와 키 한 개로 제공합니다. 공급자별 계정도 필요 없고, 각 공급자의 지역별 네트워크 경로를 직접 챙길 필요도 없습니다.
Stripe(Visa, Mastercard 등 해외 카드)와 Alipay를 지원합니다. 결제 후 잔액은 즉시 반영됩니다.
How to get access, regional availability, and how this model compares with its alternatives.