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, agentes de programação e trabalho com documentos. Preço por 1M de tokens — entrada, entrada em cache e saída são cobradas separadamente. GPTProto está 20% abaixo das tarifas oficiais.
| Cenário | Lista de OpenAI | OpenRouter | GPTProto | Economia / mês |
|---|---|---|---|---|
| Pessoal10M tokens / mês (4.8M cache) | $136.80 | $144.32 | $109.44 | −$27.36≈ $328.32 / ano |
| Equipe100M tokens / mês (48M cache) | $1368.00 | $1443.24 | $1094.40 | −$273.60≈ $3283.20 / ano |
| Empresarial500M tokens / mês (240M cache) | $6840.00 | $7216.20 | $5472.00 | −$1368.00≈ $16416.00 / ano |
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
Crie agentes capazes de raciocinar em um contexto de 1,05M de tokens, inspecionar imagens, chamar ferramentas de forma assíncrona, aceitar instruções no meio da execução e retornar até 128K tokens. Acesse gpt-6-astra no GPTProto com 10% abaixo das tarifas padrão da OpenAI, usando o mesmo saldo de mais de 200 outros modelos.
Trabalho de computador de ponta a ponta
Use ferramentas de navegador e computador para preencher formulários, operar softwares profissionais, testar sites e verificar o trabalho concluído. A OpenAI relata 72,6% no OSWorld 2.0, em comparação com 65,7% do GPT-5.6 Sol.
Execução assíncrona de agentes
Deixe o modelo continuar raciocinando ou lidar com trabalho independente enquanto sua aplicação aguarda os resultados das ferramentas. A orientação no meio do turno permite que os usuários corrijam requisitos sem reiniciar a resposta.
Contexto longo de 1,05M
Processe grandes bases de código, conjuntos de pesquisa e coleções de documentos dentro de uma janela de contexto de 1,05M de tokens, com até 128K tokens de saída e cache de prompt para prefixos repetidos.
Programação e QA de Frontend
Gere e revise código, execute ferramentas, inspecione interfaces renderizadas e verifique o comportamento por meio de testes no navegador. A OpenAI relata 57,9% no Terminal-Bench 4.0, à frente dos 37,3% do GPT-5.6 Sol.
A API GPT-6 Astra fornece acesso programático ao modelo de raciocínio principal da OpenAI, lançado em 3 de setembro de 2026 para trabalhos complexos de ponta a ponta. Ele aceita entrada de texto e imagem e retorna texto. O modelo foi projetado para funcionar em código, navegadores, arquivos e softwares profissionais por meio das ferramentas disponíveis na API Responses.
Astra adiciona três controles que importam para agentes de longa duração: chamadas de ferramentas assíncronas, instruções enviadas enquanto uma resposta ainda está em execução e mudanças de esforço de raciocínio durante uma conversa sem substituir o prefixo de prompt em cache. Ele também oferece suporte a streaming, chamadas de função, saídas estruturadas, cache de prompt, uso de computador, pesquisa na web e em arquivos, execução de código, MCP e orquestração multiagente.
No GPTProto, uma única chave de API e um único saldo podem ser usados para o GPT-6 Astra e mais de 200 modelos adicionais de texto, imagem, vídeo e áudio. Isso torna prático manter o Astra para os trabalhos mais difíceis enquanto direciona solicitações rotineiras ou de alto volume para um modelo de custo mais baixo, sem abrir outra conta de provedor.
| Especificação | GPT-6 Astra |
|---|---|
| Provedor | OpenAI |
| ID oficial do modelo | gpt-6-astra |
| Data de lançamento | 3 de setembro de 2026 |
| Entrada / saída | Entrada de texto e imagem; saída de texto |
| Janela de contexto | 1.050.000 tokens |
| Saída máxima | 128.000 tokens |
| Data de corte de conhecimento | 30 de abril de 2026 |
| Esforço de raciocínio | low, medium, high, xhigh, max; none não é suportado |
| Recursos da API | Streaming, chamadas de função, saídas estruturadas, cache de prompt |
| Ferramentas da API Responses | Pesquisa na web, pesquisa em arquivos, geração de imagens, interpretador de código, shell hospedado, apply patch, habilidades, uso de computador, MCP e pesquisa de ferramentas |
| Ajuste fino | Não suportado |
Codificação em escala de repositório e trabalho de frontend: Dê a um agente uma base de código, terminal, navegador e critérios de aceitação. O Astra pode rastrear dependências, implementar mudanças, executar testes, inspecionar uma interface renderizada e revisar o resultado quando a verificação falhar.
Agentes de longo horizonte: Chamadas de ferramentas assíncronas permitem que o Astra continue trabalhando de forma útil enquanto uma ferramenta externa é executada. O direcionamento no meio do turno permite que os usuários corrijam requisitos sem descartar o trabalho concluído, apoiando pesquisas, operações e ciclos de planejar-executar-verificar.
Fluxos de trabalho de pesquisa e documentos: Combine uma janela de 1,05 milhão de tokens com pesquisa em arquivos, pesquisa na web, execução de código e saída estruturada para transformar grandes conjuntos de fontes em análises, planilhas, apresentações ou documentos.
Automação de computador e navegador: Use interfaces visuais para preenchimento de formulários, atualizações de CRM, garantia de qualidade de sites, análise de desktop e operações baseadas em navegador. Mantenha permissões e regras de confirmação no harness do agente circundante.
GPT-6 Astra é uma atualização substancial para uso de computador, trabalho em terminal e automação de fluxos de trabalho, mas não é o modelo com maior pontuação em todas as avaliações reportadas. Os números de benchmark abaixo vêm do relatório de lançamento da OpenAI; as pontuações dependem de ferramentas, prompts, nível de esforço e do harness de avaliação.
| Fator de decisão | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|
| Janela de contexto | 1,05M | 1,05M | 1M |
| Saída máxima | 128K | 128K | 128K |
| AutomationBench | 41,4% | 18,1% | 31,4% |
| OSWorld 2.0 | 72,6% | 65,7% | Não reportado |
| Terminal-Bench 4.0 | 57,9% | 37,3% | 55,8% |
| DeepSWE v1.1 | 74,1% | 72,7% | 67,4% |
| Humanity’s Last Exam com ferramentas | 57,2% | Não reportado | 65,0% |
| Melhor para | Uso de computador, codificação, fluxos de trabalho profissionais, agentes complexos | Raciocínio OpenAI de custo mais baixo e implantações existentes do GPT-5.6 | Raciocínio amplo assistido por ferramentas e tarefas em que seu resultado no HLE importa |
Escolha o Astra quando o custo de etapas falhas, supervisão repetida ou verificação visual fraca for maior que o preço extra dos tokens. Mantenha o GPT-5.6 Sol para cargas de trabalho que já atingem sua meta de qualidade a um custo menor. Avalie o Claude Fable 5.1 nos mesmos prompts quando o raciocínio amplo de trabalho de conhecimento for mais importante que os controles de uso de computador.
Revise estes pontos de compatibilidade antes de direcionar o tráfego de produção para a API GPT-6 Astra:
Defina o modelo como gpt-6-astra e confirme a mesma string no painel de Uso da API do GPTProto.
Use a API Responses para chamadas de ferramentas. Chat Completions permanece disponível para solicitações de texto compatíveis.
Substitua o raciocínio none ou minimal por low; o Astra suporta de low a max.
Remova temperature, top_p, top_logprobs e logprobs; o Astra não oferece suporte a eles.
Precifique prompts acima de 272K tokens de entrada separadamente, pois taxas mais altas se aplicam à solicitação completa.
Para ferramentas assíncronas, mantenha o call_id original e retorne cada resultado para sua chamada correspondente.
Teste em canário prompts reais, esquemas de ferramentas, limites de latência e custo total por resultado aceito antes do lançamento.
Escolha o GPT-6 Astra para trabalhos que combinam raciocínio difícil com ação: navegar em softwares, editar um repositório, pesquisar em muitas fontes, produzir um artefato de negócios finalizado ou coordenar ferramentas ao longo de uma tarefa longa. É especialmente relevante quando seu agente precisa preservar o objetivo original após correções, usar julgamento visual e verificar seu próprio resultado.
Geralmente é excessivo para classificação, resumos curtos, extração simples ou chat de alto volume. Para essas rotas, teste o GPT-5.6 Terra ou Luna. Você também pode comparar Grok 4.6, Qwen3.8-Max-0902 e Kimi K3 em um conjunto de avaliação fixo. A chave compartilhada do GPTProto facilita o roteamento de modelos, mas a melhor escolha ainda depende do sucesso da tarefa, latência e custo total por resultado aceito.
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