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 against the official $10 / $50
OSWorld 2.0 72.6% vs Sol 65.7%; 47% less time per task
Terminal-Bench 4.0 57.7% vs 37.3%; SRE-Bench 88.0% vs 55.9%
MRCR v2 8-needle 96.3% in the 512K–1M band (Sol: 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.
낼 수 없습니다. 그 수치는 모델이 턴 사이에 상태를 유지하는 OpenAI 자체의 스테이트풀 어댑터 환경에서 나온 것입니다. 일반 API 호출은 상태를 유지하지 않으며, OpenAI도 스테이트리스 API 사용자는 약 99%를 기대하면 안 된다고 명시했습니다. 이번 발표에서 가장 잘못 인용되는 숫자라 따로 적어 둡니다.
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、Computer Use、Long-horizon Agents、1.05M Context을(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、Computer Use、Long-horizon Agents、1.05M Context. 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.
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