curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gpt-6-astra",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, agents de codage et travail documentaire. Facturé par million de tokens — l'entrée, l'entrée en cache et la sortie sont facturées séparément. GPTProto est 20 % en dessous des tarifs officiels.
| Scénario | Liste OpenAI | OpenRouter | GPTProto | Économies / mois |
|---|---|---|---|---|
| Personnel10M tokens / mois (4.8M en cache) | $136.80 | $144.32 | $109.44 | −$27.36≈ $328.32 / an |
| Équipe100M tokens / mois (48M en cache) | $1368.00 | $1443.24 | $1094.40 | −$273.60≈ $3283.20 / an |
| Entreprise500M tokens / mois (240M en cache) | $6840.00 | $7216.20 | $5472.00 | −$1368.00≈ $16416.00 / an |
OpenAI · 1.05M context · $8/M input · $40/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Créez des agents capables de raisonner sur un contexte de 1,05 M de jetons, d’inspecter des images, d’appeler des outils de manière asynchrone, d’accepter des instructions en cours d’exécution et de renvoyer jusqu’à 128 K jetons. Accédez à gpt-6-astra sur GPTProto à un tarif inférieur de 10 % aux tarifs standard d’OpenAI, en utilisant le même solde que plus de 200 autres modèles.
Tâches informatiques de bout en bout
Utilisez des outils de navigation et d’ordinateur pour remplir des formulaires, utiliser des logiciels professionnels, tester des sites web et vérifier le travail terminé. OpenAI rapporte 72,6 % sur OSWorld 2.0, contre 65,7 % pour GPT-5.6 Sol.
Exécution asynchrone des agents
Laissez le modèle continuer à raisonner ou traiter un travail indépendant pendant que votre application attend les résultats des outils. Le pilotage en cours de tour permet aux utilisateurs de corriger les exigences sans redémarrer la réponse.
Contexte long de 1,05 M
Traitez de grandes bases de code, des ensembles de recherche et des collections de documents dans une fenêtre de contexte de 1,05 M de jetons, avec jusqu’à 128 K jetons de sortie et la mise en cache des prompts pour les préfixes répétés.
Développement et QA frontend
Générez et révisez du code, exécutez des outils, inspectez les interfaces rendues et vérifiez le comportement via des tests de navigateur. OpenAI rapporte 57,9 % sur Terminal-Bench 4.0, devant les 37,3 % de GPT-5.6 Sol.
L’API GPT-6 Astra offre un accès programmatique au modèle de raisonnement phare d’OpenAI, publié le 3 septembre 2026 pour les travaux complexes de bout en bout. Elle accepte des entrées texte et image et renvoie du texte. Le modèle est conçu pour fonctionner sur du code, des navigateurs, des fichiers et des logiciels professionnels grâce aux outils disponibles dans l’API Responses.
Astra ajoute trois contrôles importants pour les agents de longue durée : les appels d’outils asynchrones, les instructions envoyées pendant qu’une réponse est encore en cours d’exécution, et les changements d’effort de raisonnement pendant une conversation sans remplacer le préfixe de prompt mis en cache. Astra prend également en charge le streaming, l’appel de fonctions, les sorties structurées, la mise en cache des prompts, l’utilisation de l’ordinateur, la recherche web et de fichiers, l’exécution de code, MCP et l’orchestration multi-agents.
Sur GPTProto, une seule clé API et un seul solde peuvent être utilisés pour GPT-6 Astra et plus de 200 modèles supplémentaires de texte, d’image, de vidéo et d’audio. Cela permet de conserver Astra pour les tâches les plus difficiles tout en routant les requêtes de routine ou à fort volume vers un modèle moins coûteux sans ouvrir de compte chez un autre fournisseur.
| Spécification | GPT-6 Astra |
|---|---|
| Fournisseur | OpenAI |
| ID officiel du modèle | gpt-6-astra |
| Date de publication | 3 septembre 2026 |
| Entrée / sortie | Entrée texte et image ; sortie texte |
| Fenêtre de contexte | 1,050,000 tokens |
| Sortie maximale | 128,000 tokens |
| Date limite des connaissances | 30 avril 2026 |
| Effort de raisonnement | low, medium, high, xhigh, max ; none n’est pas pris en charge |
| Fonctionnalités de l’API | Streaming, appel de fonctions, sorties structurées, mise en cache des prompts |
| Outils de l’API Responses | Recherche web, recherche de fichiers, génération d’images, interpréteur de code, shell hébergé, application de correctifs, compétences, utilisation de l’ordinateur, MCP et recherche d’outils |
| Fine-tuning | Non pris en charge |
Codage et travail frontend à l’échelle d’un dépôt : Donnez à un agent une base de code, un terminal, un navigateur et des critères d’acceptation. Astra peut tracer les dépendances, implémenter les modifications, exécuter les tests, inspecter une interface rendue et réviser le résultat lorsque la vérification échoue.
Agents à long horizon : L’appel d’outils asynchrone permet à Astra de poursuivre un travail utile pendant qu’un outil externe s’exécute. Le pilotage en cours de tour permet aux utilisateurs de corriger les exigences sans abandonner le travail déjà accompli, ce qui prend en charge la recherche, les opérations et les boucles planifier-exécuter-vérifier.
Flux de travail de recherche et de documents : Combinez une fenêtre de 1.05M tokens avec la recherche de fichiers, la recherche web, l’exécution de code et les sorties structurées pour transformer de grands ensembles de sources en analyses, feuilles de calcul, présentations ou documents.
Automatisation de l’ordinateur et du navigateur : Utilisez des interfaces visuelles pour remplir des formulaires, mettre à jour un CRM, effectuer l’assurance qualité d’un site web, analyser un poste de travail et réaliser des opérations dans un navigateur. Conservez les autorisations et les règles de confirmation dans le harnais d’agent environnant.
GPT-6 Astra est une mise à niveau importante pour l’utilisation de l’ordinateur, le travail en terminal et l’automatisation des flux de travail, mais ce n’est pas le modèle le mieux noté dans toutes les évaluations rapportées. Les chiffres de référence ci-dessous proviennent du rapport de lancement d’OpenAI ; les scores dépendent des outils, des prompts, du niveau d’effort et du harnais d’évaluation.
| Facteur de décision | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|
| Fenêtre de contexte | 1.05M | 1.05M | 1M |
| Sortie maximale | 128K | 128K | 128K |
| AutomationBench | 41.4% | 18.1% | 31.4% |
| OSWorld 2.0 | 72.6% | 65.7% | Non rapporté |
| Terminal-Bench 4.0 | 57.9% | 37.3% | 55.8% |
| DeepSWE v1.1 | 74.1% | 72.7% | 67.4% |
| Humanity’s Last Exam avec outils | 57.2% | Non rapporté | 65.0% |
| Idéal pour | Utilisation de l’ordinateur, codage, flux de travail professionnels, agents complexes | Raisonnement OpenAI à moindre coût et déploiements GPT-5.6 existants | Raisonnement étendu assisté par outils et tâches où son résultat HLE compte |
Choisissez Astra lorsque le coût des étapes échouées, d’une supervision répétée ou d’une faible vérification visuelle est supérieur au prix supplémentaire des tokens. Conservez GPT-5.6 Sol pour les charges de travail qui atteignent déjà leur objectif de qualité à un coût inférieur. Évaluez Claude Fable 5.1 sur les mêmes prompts lorsque le raisonnement général du travail intellectuel est plus important que les contrôles d’utilisation de l’ordinateur.
Passez en revue ces points de compatibilité avant d’acheminer le trafic de production vers l’API GPT-6 Astra :
Définissez le modèle sur gpt-6-astra et confirmez la même chaîne dans le panneau Utilisation de l’API de GPTProto.
Utilisez l’API Responses pour l’appel d’outils. Chat Completions reste disponible pour les requêtes texte compatibles.
Remplacez le raisonnement none ou minimal par low ; Astra prend en charge de low à max.
Supprimez temperature, top_p, top_logprobs et logprobs ; Astra ne les prend pas en charge.
Facturez séparément les prompts dépassant 272K tokens d’entrée, car des tarifs plus élevés s’appliquent à la requête complète.
Pour les outils asynchrones, conservez le call_id d’origine et renvoyez chaque résultat à l’appel correspondant.
Testez en canari les prompts réels, les schémas d’outils, les limites de latence et le coût total par résultat accepté avant le déploiement.
Choisissez GPT-6 Astra pour les travaux qui associent un raisonnement difficile à l’action : naviguer dans des logiciels, modifier un dépôt, effectuer des recherches sur de nombreuses sources, produire un livrable métier fini ou coordonner des outils tout au long d’une tâche. Il est particulièrement pertinent lorsque votre agent doit préserver l’objectif initial après des corrections, faire preuve de jugement visuel et vérifier son propre résultat.
Il est généralement excessif pour la classification, les résumés courts, l’extraction simple ou le chat à fort volume. Pour ces routages, testez GPT-5.6 Terra ou Luna. Vous pouvez aussi comparer Grok 4.6, Qwen3.8-Max-0902 et Kimi K3 sur un ensemble d’évaluation fixe. La clé partagée de GPTProto facilite le routage des modèles, mais le meilleur choix dépend toujours du succès de la tâche, de la latence et du coût total par résultat accepté.
Guides, comparaisons et mises à jour liés à ce modèle.
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