GPT-6 Astra 是 OpenAI 的旗艦模型，專為要求嚴苛、長時程端對端工作而設計——包括進階分析、軟體工程、深度研究、科學工作和文件創作。它配備 1M token 的上下文視窗，支援多模態輸入（文字、圖片、檔案）和持續推理，並可配置從低到最高的努力程度，以在延遲和品質之間取捨。 它是原生支援工具使用和結構化輸出的模型：函式呼叫、response_format / 結構化輸出、seed，以及將網路搜尋作為工具，皆受支援。Astra 同時支援 OpenAI chat-completions 格式和原生 Responses API，因此可無縫整合至既有的 OpenAI 相容整合方案，並在使用 Responses 介面時回傳完整的推理軌跡。 在 Artificial Analysis 上，它取得 Intelligence Index 54.7、Coding Index 76.9 和 Agentic Index 51.6。請注意分級定價：超過 272K prompt token 的請求將以長上下文費率計費。
GPT-6 Astra 是 OrcaRouter 上來自提供者 OpenAI 的旗艦模型。它接受文字、圖片與檔案輸入，提供 1,050,000 個 token 的上下文視窗，並可產生最多 128,000 個 token。其目錄重點基準為 GPQA Diamond 上的 96.1。OrcaRouter 透過 OpenAI 相容 API（位於…
A 1,050,000-token 的上下文視窗可讓單一請求在一次處理中看到相當於多篇長篇研究文章、一個大型程式碼庫或一份內容密集的法規文件的內容。這並非精確的頁數估算，因為頁面長度取決於排版格式，但對許多輸入而言已足夠，無需事先建構分段邏輯。因此，該模型適用於針對完整輸入進行摘要、比較與問答。 主要的工程影響在於，輸入大小會影響成本、延遲，以及模型是否能將注意力放在最佳證據上的機率。非常長的提示應以清楚的文件邊界或標題來編寫，因為模型必須在內部自行選取哪些部分重要。OrcaRouter 會將請求視為單一的聊天完成來處理，因此您的應用程式只需管理網路逾時與 token 用量。超過所列上下文限制的輸入，仍需要事先進行前處理或分段。
最大輸出 token 數量為 128,000。這使得較長輸出得以實現，而舊版 API 模型必須將這類輸出拆分為多次生成。GPT-6 Astra 可以在單次完成中生成長篇報告、完整翻譯、大型程式碼庫的結構化 diff，或結構化 JSON 資料集。當您請求的值接近上限時，API 所消耗的時間和計算資源會比簡短回答更多。最佳做法是設定所需的 max_tokens 值，而非在每次呼叫時都要求達到上限。 截至本紀錄為止，OrcaRouter 並未發布自動接續慣例。若長輸出接近輸出上限而遭到截斷，您的應用程式必須偵測到完成（completion-finished）條件，並做出相應處理。128,000 個 token 是模型的架構上限，而非每次請求的目標。
此目錄並未提供逐任務的基準測試套件，但所列出的屬性確實指向特定的使用模式。高精確度的問答能力由 GPQA Diamond 的 96.1 分代表。長上下文稽核與研究則由 1,050,000 token 的視窗及檔案輸入來呈現。影像與檔案解讀由輸入模態清單代表，而 128,000 token 的輸出上限則允許生成大型最終成果。 綜合來看，這些特性使 GPT-6 Astra 成為研究生層級推理、合約審查、科學論文分析、多影像比較，以及一次性產出完整工作筆記的合理選擇。團隊應使用自身文件建構一個小型私有評測集。若評測集中沒有任何任務超過 20,000 token，則該模型的長上下文可能與分數無關，而較便宜的模型也可能通過相同的測試。
當任務簡短、事實性強或受限於小上下文時，你應該考慮使用較便宜的模型。GPT-6 Astra 定位為旗艦級，這意味著 OrcaRouter 可能會對大上下文和模型規模採用與較小條目不同的定價方式。對於一個 200 字的問題且沒有附錄，額外的能力對答案沒有幫助；較小的模型將以較低的成本和延遲回傳良好的結果。此目錄中的模型記錄沒有數值價格，因此費率頁面是唯一能確認差異的地方。 當你需要從穩定、簡短的提示詞中獲得確定性回應，當你的資料無法透過第三方多模態模型傳送，或當你的開發流程需要大量重複呼叫來進行評估時，你也應該選擇較便宜的模型。只有在確認其長上下文或高精度行為確實能改善你的評估指標後，才應該使用旗艦級。
GPQA Diamond 是一個研究所等級、偏重研究的選擇題基準，由生物、化學與物理領域的 198 道問題組成。在 OrcaRouter 的模型資料中，為 GPT-6 Astra 列出的唯一數值基準是 96.1。按照此基準的常見回報方式，這代表該模型在此評測條件下，約答對了 96.1% 的評測問題。這是一個高分的領域特定結果，也是檢驗推理能力的合理初步探測。 此分數不應被轉譯為通用型品質分數。它不能證明編寫程式碼的能力、摘要忠實度、指令遵循、安全行為或創造力。當你透過 OrcaRouter 使用 GPT-6 Astra 時，最有意義的評估方式是針對模型執行你自己的領域問題，並比較輸出結果。
OrcaRouter 並未在所提供的模型記錄中揭露延遲保證或每秒 token 數的數據。你能預期的是定性描述：一個包含數十萬個上下文 token 的請求，通常會比僅有數千個 token 的請求花更多時間讀取和處理這些輸入。同樣地，要求更長的回應也會比只輸出一句話耗費更多時間。你的應用程式與 https://api.orcarouter.ai/v1 之間的網路延遲，也取決於你的部署區域。 考量到 128,000 個 token 的輸出上限以及大量的輸入容許額度，能讓延遲可控的生產模式是串流（streaming）。與 OpenAI 相容的 chat completions 端點支援串流，因此你的客戶端可以在 token 產生的當下即時顯示。請勿從 96.1 的基準測試數字推斷回應速度。
記錄中記載的優勢包括：大型輸入容量、長輸出容量、支援文字、影像與檔案輸入的多模態能力，以及 96.1 的 GPQA Diamond 首要分數。一項源自架構設計的優勢是，先前必須拆分為多次呼叫的任務，現在可以一次完成。這可以降低程式碼複雜度、減少重複指令的開銷，並提升來源碼各部分之間的一致性。 限制：未列出音訊或視訊輸入；上下文視窗有限，為 1,050,000 個 token；模型運行於 OpenAI 的託管基礎架構上，因此沒有透過 OrcaRouter 提供的離線版本；且單一基準無法驗證安全性、對齊性或領域準確度。由於該等級為旗艦級，錯誤與重試會帶來較高的成本預期，因此建議在應用程式層級檢查格式錯誤或截斷的輸出。
OrcaRouter 是您進行身分驗證的 API 供應商，此模型的計費是根據 token 用量。在 OpenAI 相容的回應中，usage 欄位會顯示 prompt tokens、generated tokens 與 total tokens，因此您的應用程式可以記錄確切的用量依據。模型 ID openai/gpt-6-astra 在請求本文中是純文字，不會變更請求格式。這裡提供的模型記錄並未包含以 token 為單位的價格表。 若要建立部署預算，請估算您的平均輸入大小與平均輸出大小，然後套用 OrcaRouter 目前為 OpenAI 旗艦模型發布的費率表。不應僅根據基準分數或等級標籤來推斷任何費率數值。查看每個 API 回應中的 usage 物件，是監控實際花費最可靠的方式。
Token 型計費意味著輸入的成本會隨著上下文視窗被填滿而成長。實際的取捨更加細膩：單一次大型上下文呼叫的成本，可能低於一串較小呼叫組合出相同答案的成本，因為一串呼叫會多次執行模型並產生中間輸出。這就是上下文寬度本身具有價值的原因。但大型上下文也包含不具備有用證據的 token，而模型可能耗費計算來處理不相關的段落。 正確的策略是衡量每個高品質答案的成本。如果必須分析整份文件，就納入它；如果只有某些條款重要，就先行萃取。OrcaRouter 是依每個請求實際使用的 token 計費，而非依模型的容量，因此簡短請求不會為未使用的上下文空間付費。
該模型記錄對 GPT-6 Astra 沒有官方的快取說明。相容於 OpenAI 的平台有時會在系統提示或檔案前綴重複時降低成本，但 OrcaRouter 對此模型的行為必須從目前文件以及您回應中的用量欄位來確認。如果大型重複前綴未被快取，則每次發送這些內容的請求都會被收取相同的 500,000 個 token 費用。在沒有文件支援的情況下，不應將快取假設納入預算。 一種安全的開發模式是避免重複發送不變的內容。請儲存先前請求的輸出、在本機儲存萃取出來的事實，或設計一個僅包含必要文字的簡潔上下文。提供的模型記錄中未包含任何快取金鑰或提示快取參數，因此任何此類功能都需要另行確認。
當較低階的模型未能通過品質測試，或任務需要只有旗艦級別才能提供的上下文視窗與輸出長度時，旗艦價格才算合理。長篇文件的盡職調查、科學文獻綜合整理，以及影像加文字的審核，都是 token 數量龐大到足以證明選擇更強大方案的例子。如果模型能將數十次 API 呼叫整合為一次，即使每次 token 價格較高，仍可能具有成本效益。 當你需要簡短答案、大量小型提示或簡單分類時，旗艦價格就很不划算。OrcaRouter 列出了旗艦級別以下的 OpenAI 模型 ID。對於非常短的操作，它們通常能以較低成本與較低延遲提供相同結果。此處的模型資料沒有價格表，因此確切的門檻取決於目前的 OrcaRouter 費率表。
對 https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions 發出 POST 請求，並在 Authorization 標頭中使用 OrcaRouter API 金鑰。在 JSON 內文中將 model 欄位設為 openai/gpt-6-astra。Messages 遵循 OpenAI 結構；content 可以是純文字字串，或是多模態部分組成的清單，視您傳送的是文字、圖片或檔案而定。回應也遵循 OpenAI 結構，並包含 choices 與 usage。 如果您收到 404，請確認 base URL 完全為 https://api.orcarouter.ai/v1，且沒有包裝器改寫路徑。如果您收到 model-not-found 錯誤，請確認 openai/gpt-6-astra 完全正確。您可以在 /v1/models 端點（一個與 OpenAI 相容的端點）列出模型，以查看 OrcaRouter 針對此項目回傳的確切 id。
OpenAI相容的完成端點支援標準的聊天完成參數集，包括temperature、top_p、max_tokens或max_completion_tokens、stream、stop、presence_penalty、frequency_penalty以及user。OrcaRouter在此記錄中未列出模型專屬的GPT-6 Astra參數。您傳送的值會以相容的格式序列化，因此您的OpenAI SDK所支援的任何內容都應能正常傳遞。 一項重要的限制是模型卡中顯示的最大輸出為128,000個token。超過該輸出限制的要求將無法成功。輸入配額則受限於1,050,000個token的上下文視窗；超出此上限的提示詞為無效。請謹慎使用temperature與取樣參數，因為高變異性的大量生成在受到信任之前，可能需要人工審查。
OpenAI SDK 可讓您設定自訂的 base URL。在官方的 Python 用戶端中，將 base_url 設為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將 api_key 設為您的 OrcaRouter 金鑰，然後使用模型名稱 openai/gpt-6-astra。在 JavaScript 用戶端中，請在設定物件中傳入 baseURL。大多數與 OpenAI 相容的 SDK 都遵循相同的模式，因此不需要特殊的 OrcaRouter SDK。 在遷移所有環境之前，請先對單一請求執行小型移轉測試，確認您先前的訊息格式可以被接受。如果您舊的管線因為上下文視窗較短而將文件分塊處理，一旦 GPT-6 Astra 能夠在一次呼叫中接受完整檔案，您就可以簡化資料擷取流程。同時，請移除任何直接指向 api.openai.com 的硬編碼 URL。
「串流功能受到支援，因為 OrcaRouter 的 API 與 OpenAI 相容：將 stream 設為 true，即可在模型生成時接收聊天完成區塊。此模型可使用標準多模態訊息結構傳送文字、影像與檔案內容，因為這些是目錄中列出的模態。工具呼叫屬於 OpenAI 聊天完成協定的一部分，但所提供的模型資料並未包含 GPT-6 Astra 工具支援的說明，因此在生產環境依賴工具呼叫之前，請先用簡單請求測試。 128,000 個 token 的輸出限制在串流時仍然適用。串流不會提高此上限；只是讓輸出更早出現。請將所有多模態內容保持在 1,050,000 個 token 的上下文視窗內。所提供的屬性中並未聲稱包含任何音訊或視訊訊息部分。」
比較每個模型的相同欄位：提供者、層級、上下文視窗、最大輸出，以及輸入模態。GPT-6 Astra 的值分別是 OpenAI、旗艦級、1,050,000 個 token、128,000 個 token，以及文字/圖片/檔案。如果另一個模型的上下文較小，但通過品質檢查且符合文件需求，那麼較便宜的模型可能是正確選擇。如果替代模型的上下文相當，但相關基準測試分數較低，則 GPT-6 Astra 在論文表現上佔有優勢。 由於 OrcaRouter 提供 OpenAI 相容的 API，因此可以直接執行這項比較：傳送相同的提示詞給兩個不同的模型 ID，並比較輸出、token 使用量、延遲和成本。這份特定記錄中未包含並排比較的基準測試表格，因此不應對外宣稱某個模型普遍優於另一個模型。
OrcaRouter 目錄中的經濟型模型位於旗艦等級之下，專為不需要此處所述的長上下文或長輸出的任務而設計。其限制公佈在各自的模型記錄中。實際比較取決於輸入長度、所需輸出長度以及目標錯誤率。對於簡短提示詞，經濟型模型通常是更好的取捨，因為延遲更低，且每次請求的成本預期更低。 GPT-6 Astra 在以下情況成為更好的選擇：當輸入對於經濟型模型來說過大、最終答案必須很長，或您自己的評估顯示品質有顯著提升時。由於 OrcaRouter 在不同模型間使用相同的訊息格式，您可以建置升級流程，先嘗試較低層級的模型，並在信心度較低或上下文超過較小模型的限制時，路由到 openai/gpt-6-astra。
所提供的記錄並未包含前一代基準測試數字，因此在這個頁面上聲稱 GPT-6 Astra 在每項測試中都勝過特定的舊版檢查點是沒有根據的。從記錄中可知，GPT-6 Astra 是 OpenAI 的旗艦模型，具有 1,050,000 個 token 的上下文視窗、128,000 個 token 的輸出限制、多模態文字/影像/檔案存取，以及在 GPQA Diamond 上 96.1 的頭條分數。OrcaRouter 上列出的前一代模型擁有各自的上下文、輸出和基準測試卡片。實務上的遷移檢查方法是，選定一個你已擁有歷史品質資料的舊模型，在 GPT-6 Astra 上執行相同的評估，並比較確切的答案。這可在 OrcaRouter 標準化的 API 層上提供同基準的比較。不要因為有新模型存在就直接遷移；只有在評估顯示以合理成本獲得更好輸出時才進行遷移。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-6-astra",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetools| 階梯 | 輸入 / 1M tokens | 輸出 / 1M tokens | 快取讀取 / 1M | 快取寫入 / 1M |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $10.00 | $50.00 | $1.00 | $12.50 |
| ≤ ∞ | $20.00 | $75.00 | $2.00 | $25.00 |
| 階梯依每次請求的輸入 token 數確定 | ||||
基於標價的估算
階梯定價——此估算使用基礎級距費率。
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
本週開發者的討論
@misc{orcarouter_gpt_6_astra,
title = {GPT-6 Astra API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-6-astra}
}OpenAI. (2026). GPT-6 Astra API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-6-astra