gpt-6-astraO GPT-6 Astra é o modelo de topo que a OpenAI lançou em setembro de 2026. Na APIMODELS custa $2.40 por milhão de tokens de entrada e $12.00 de saída, 76% abaixo da tabela oficial da OpenAI ($10 / $50), com entrada em cache a $0.24. O salto real está no uso do computador e nos agentes de longa duração: 72.6% no OSWorld 2.0 contra os 65.7% do GPT-5.6 Sol (a OpenAI reporta também menos 47% de tempo por tarefa), 57.7% no Terminal-Bench 4.0 contra 37.3%, e 88.0% no SRE-Bench à primeira tentativa contra 55.9%. A outra melhoria sólida é a recuperação em contexto longo: 96.3% no MRCR v2 de 8 agulhas na faixa 512K–1M, onde o Sol fica em 73.8%. Em matemática e ciências também lidera: 97.6% no FrontierMath Tier 4 v2 e 96.0% no GPQA Diamond. ⚠️ Vale saber o que NÃO muda: em programação geral o ganho é marginal — o FrontierCode 1.1 fica em 53.3% contra 53.5% do Fable 5.1 e 53.4% do Opus 5, e o DeepSWE v1.1 em 74.1%; e no Humanity's Last Exam com ferramentas fica atrás do Claude, 57.2% contra 65.0% do Fable 5.1. Os famosos 99.9% no ARC-AGI-3 vêm do arnês stateful da própria OpenAI: por API normal não se deve esperar isso. O contexto é de 1.050.000 tokens com até 128.000 de saída, e a entrada aceita texto e imagem. Pedidos acima de 272K tokens de entrada são faturados por inteiro a 2× entrada e 1,5× saída, a mesma regra do GPT-5.6. É chamado por /v1/chat/completions ou /v1/responses compatíveis com OpenAI, com uma só chave; pedidos falhados não são cobrados.
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 contra os $10 / $50 oficiais
Verificado no nosso próprio endpoint em 2026-09-06: function calling (tanto em /chat/completions quanto em /responses), a ferramenta nativa web_search e o code_interpreter funcionam e devolvem chamadas de ferramenta reais. O que NÃO sai por esta API: a ferramenta computer_use_preview e o file_search — os dois canais upstream recusam. Se controlar um computador de forma autônoma for requisito inegociável, esta API não entrega isso, e preferimos dizer antes de você integrar
O modelo faz 72.6% no OSWorld 2.0 contra 65.7% do Sol, e a OpenAI relata 47% menos tempo por tarefa. Isso é capacidade do modelo, não uma ferramenta que possamos te entregar: essas rodadas usam o harness da própria OpenAI. Em qualquer API — a nossa ou a oficial — o loop do agente é você quem monta, com function calling
As ferramentas de design, a pesquisa profunda e o ambiente de computador em sandbox que você vê no app do ChatGPT são estrutura de produto que a OpenAI montou em volta do modelo. Uma chave de API oficial também não entrega essa experiência. O que atravessa para qualquer API é o modelo mais function calling — e essa parte nós servimos inteira
Terminal-Bench 4.0 57.7% vs 37.3%; SRE-Bench 88.0% vs 55.9%
MRCR v2 com 8 agulhas: 96.3% na faixa 512K–1M (Sol: 73.8%)
GPT-6 Astra é uma API de modelo de linguagem da OpenAI. O GPT-6 Astra é o modelo de topo que a OpenAI lançou em setembro de 2026. Na APIMODELS custa $2.40 por milhão de tokens de entrada e $12.00 de saída, 76% abaixo da tabela oficial da OpenAI ($10 / $50), com entrada em cache a $0.24. O salto real está no uso do computador e nos agentes de longa duração: 72.6% no OSWorld 2.0 contra os 65.7% do GPT-5.6 Sol (a OpenAI reporta também menos 47% de tempo por tarefa), 57.7% no Terminal-Bench 4.0 contra 37.3%, e 88.0% no SRE-Bench à primeira tentativa contra 55.9%. A outra melhoria sólida é a recuperação em contexto longo: 96.3% no MRCR v2 de 8 agulhas na faixa 512K–1M, onde o Sol fica em 73.8%. Em matemática e ciências também lidera: 97.6% no FrontierMath Tier 4 v2 e 96.0% no GPQA Diamond. ⚠️ Vale saber o que NÃO muda: em programação geral o ganho é marginal — o FrontierCode 1.1 fica em 53.3% contra 53.5% do Fable 5.1 e 53.4% do Opus 5, e o DeepSWE v1.1 em 74.1%; e no Humanity's Last Exam com ferramentas fica atrás do Claude, 57.2% contra 65.0% do Fable 5.1. Os famosos 99.9% no ARC-AGI-3 vêm do arnês stateful da própria OpenAI: por API normal não se deve esperar isso. O contexto é de 1.050.000 tokens com até 128.000 de saída, e a entrada aceita texto e imagem. Pedidos acima de 272K tokens de entrada são faturados por inteiro a 2× entrada e 1,5× saída, a mesma regra do GPT-5.6. É chamado por /v1/chat/completions ou /v1/responses compatíveis com OpenAI, com uma só chave; pedidos falhados não são cobrados. Pela plataforma APIMODELS, você acessa este modelo por uma API unificada com preços transparentes de pagamento por uso. Preço atual: Input: $2.40, Output: $12.00 per 1M tokens.
Crie sistemas de conversa inteligentes que respondem automaticamente e melhoram a eficiência do atendimento.
Escreva automaticamente artigos, e-mails, textos publicitários e mais para aumentar a produtividade.
Auxilie na escrita, depuração e revisão de código para acelerar o desenvolvimento.
Entenda e analise dados não estruturados, extraia insights e gere resumos.
O GPT-6 Astra está disponível pela APIMODELS a: Input: $2.40, Output: $12.00 per 1M tokens. A cobrança é por uso — você paga apenas pelo que gera.
Cadastre-se na APIMODELS, obtenha sua chave de API e chame nosso endpoint unificado. Oferecemos documentação detalhada com exemplos em cURL, Python e Node.js.
A APIMODELS oferece o mesmo modelo GPT-6 Astra pela nossa plataforma de agregação. Fornecemos uma interface de API unificada, então você não precisa de contas separadas por provedor: uma única chave para acessar todos os modelos.
$2.40 por milhão de tokens de entrada e $12.00 de saída, com entrada em cache a $0.24. A tabela oficial da OpenAI é $10 / $50 (leitura de cache $1.00, escrita $12.50), portanto aqui é 76% mais econômico. ⚠️ Um detalhe: se um pedido ultrapassar 272K tokens de entrada, o pedido inteiro é faturado a 2× entrada e 1,5× saída — é a regra da própria OpenAI e nós apenas a repassamos. Pedidos falhados não são cobrados e não há carregamento mínimo nem subscrição.
Depende da tarefa. O uso do computador e os agentes de longa duração dão mesmo um salto: OSWorld 2.0 72.6% contra os 65.7% do Sol (e, segundo a OpenAI, menos 47% de tempo por tarefa), Terminal-Bench 4.0 57.7% contra 37.3%, SRE-Bench 88.0% à primeira contra 55.9%. A recuperação em contexto longo também: MRCR v2 de 8 agulhas, 96.3% na faixa 512K–1M contra 73.8%. Mas em programação geral quase não muda: o FrontierCode 1.1 fica em 53.3% contra 53.5% do Fable 5.1. Para automação de navegador e terminal, mude; para escrever código, o Sol ($1.324 / $6.618) é 45% mais econômico e fica muito perto.
Computer Use não. Quase tudo o resto, sim. Medimos isto no nosso próprio endpoint a 6 de setembro de 2026, em vez de copiar uma folha de especificações. **Funciona:** o function calling próprio (tanto em /v1/chat/completions como em /v1/responses, devolvendo itens tool_call reais), a ferramenta integrada `web_search` e o `code_interpreter` — os três devolvem saída de chamada de ferramenta genuína. **Não funciona:** `computer_use_preview` (Computer Use) nem `file_search`; os nossos dois canais upstream rejeitam esses tipos de ferramenta. Por isso, se o que precisa é do modelo a conduzir sozinho um browser ou um ambiente de trabalho, esta API não consegue dar-lhe isso — preferimos dizê-lo agora a que descubra depois de integrar.
**Não.** Esse valor exige o arnês stateful da própria OpenAI, no qual o modelo arrasta estado entre turnos. Uma chamada normal à API não tem estado, e a OpenAI diz isso sem rodeios: quem chama a API sem estado não deve esperar ~99% logo à partida. Deixamos isto escrito porque é o número mais mal citado de todo este lançamento.
Janela de contexto de 1.050.000 tokens, até 128.000 tokens de saída e entrada de texto e imagem. Fala a API compatível com a OpenAI: POST /v1/chat/completions ou /v1/responses — aponte o base_url para https://api.apimodels.app/v1 e coloque model como gpt-6-astra, sem mexer no SDK. Streaming, function calling e saída estruturada estão todos verificados a funcionar.
Três que convém saber já. Primeira, **o ganho em programação geral é marginal** (ver a primeira pergunta). Segunda, **fica atrás do Claude no Humanity's Last Exam com ferramentas**: 57.2% contra os 65.0% do Fable 5.1 e os 63.6% do Opus 5 — para raciocínio profundo com conhecimento amplo, a linha Claude continua mais forte. Terceira, duas coisas que a própria OpenAI divulgou: uma regressão na monitorização da cadeia de raciocínio (saída de raciocínio mais curta e mais difícil de auditar perante prompts adversários) e capacidades de cibersegurança fortemente travadas — no lançamento recusa tarefas como escrever exploits de prova de conceito, e as verificações de segurança interrompem ocasionalmente trabalho legítimo.
Na APIMODELS, o GPT-6 Astra roda junto com mais de 60 modelos usando uma única chave de API e um único saldo, então escolher é questão de adequação, não de dependência. Ele suporta 76% Below Official, Function Calling + Web Search, Code Interpreter, 1.05M Context, No Computer Use, No file_search e você pode avaliá-lo em preço e capacidade frente a outros modelos de modelo de linguagem, trocando ao alterar uma única string com o nome do modelo — sem nova conta ou integração. Veja todas as opções de modelo de linguagem com preços ao vivo em apimodels.app/models.
O GPT-6 Astra suporta: 76% Below Official, Function Calling + Web Search, Code Interpreter, 1.05M Context, No Computer Use, No file_search. Consulte a documentação da APIMODELS para todos os parâmetros e exemplos de chamada.
Sim. A APIMODELS expõe o GPT-6 Astra por uma única API unificada e uma só chave, sem contas separadas por provedor e sem precisar lidar com o acesso de rede regional de cada provedor.
Aceitamos Stripe (Visa, Mastercard e outros cartões internacionais) e Alipay. O saldo fica disponível imediatamente após o pagamento.
How to get access, regional availability, and how this model compares with its alternatives.