GPT-6 Astra কি Smart AIPI-তে উপলভ্য?

হ্যাঁ। এটি এই মুহূর্তেই লাইভ। https://api.smartaipi.com/v1-এর বিপরীতে যেকোনো chat completion বা responses API কলে মডেল ID 'gpt-6-astra' ব্যবহার করুন। কোনো কনফিগ পরিবর্তন নেই, একই এন্ডপয়েন্ট, একই API কী।

Smart AIPI-তে GPT-6 Astra-এর খরচ কত?

Smart AIPI OpenAI-এর তালিকামূল্যের 25% চার্জ করে — অর্থাৎ 75% ছাড়। GPT-6 Astra-এর মূল্য প্রতি 1M ইনপুট টোকেনে $2.50, প্রতি 1M cached input-এ $0.25, এবং প্রতি 1M আউটপুটে $12.50। OpenAI সরাসরি $10.00 / $1.00 / $50.00।

GPT-6 Astra-এর বেঞ্চমার্ক স্কোরগুলো কী?

Terminal-Bench 4.0: 57.9% (GPT-5.6 Sol 37.3%, Claude Fable 5.1 55.8%, Claude Opus 5 52.6%)। DeepSWE v1.1: 74.1%। FrontierMath Tier 4 v2: 97.6%। GPQA Diamond: 96.0%। ARC-AGI-3: OpenAI-এর হারনেসে 99.9%। ExploitBench: 100%। OSWorld 2.0: 72.6%। ScreenSpot-Pro: 92.7%। Agents' Last Exam: 59.3%। AutomationBench: 41.4%।

GPT-6 Astra কি সত্যিই Claude Fable 5.1-এর চেয়ে ভালো?

এটি টাস্কের ওপর নির্ভর করে, এবং এখানে সততা গুরুত্বপূর্ণ। Astra Terminal-Bench 4.0 (57.9% বনাম 55.8%), FrontierMath Tier 4 (97.6% বনাম 87.8%) এবং DeepSWE v1.1 (74.1% বনাম 67.4%)-এ জেতে। Fable 5.1 টুলসহ Humanity's Last Exam (65.0% বনাম 57.2%) এবং Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 (65.7 বনাম 61.2)-এ জেতে। Artificial Analysis Coding Agent Index v1.4-এ Astra 67.0, যেখানে Claude Opus 5-এর 68.1। Astra প্রকাশিত সবচেয়ে শক্তিশালী এজেন্টিক ও কম্পিউটার-ব্যবহার মডেল; তবে এটি সর্বক্ষেত্রে জয় নয়।

লিডারবোর্ডে কম স্কোর দেখা গেলেও Astra কেন ARC-AGI-3-এ 99.9% স্কোর করেছে?

99.9% সংখ্যাটি OpenAI-এর নিজস্ব Responses API হারনেসে তৈরি, যা কনটেক্সট ম্যানেজমেন্ট যোগ করে। ARC Foundation-এর হোস্টেড হারনেসে সাধারণ API কল দিয়ে চালালে Astra প্রায় 62.7% স্কোর করে। দুটি সংখ্যাই বাস্তব; তারা ভিন্ন জিনিস মাপে। হারনেসের গুণমান এখন যেকোনো এজেন্টিক স্কোরের বড় অংশ, তাই বিমূর্ত-রিজনিং স্যাচুরেশন দাবির চেয়ে DeepSWE এবং Terminal-Bench-এর মতো প্র্যাকটিশনার বেঞ্চমার্ককে বেশি গুরুত্ব দেওয়ার যথেষ্ট কারণ রয়েছে।

GPT-6 Astra কি টোকেন-দক্ষ?

হ্যাঁ — এটি অবমূল্যায়িত মূল শিরোনাম। DeepSWE-এ Astra GPT-5.6 Sol-এর প্রায় অর্ধেক আউটপুট টোকেন ব্যয় করে। সর্বোচ্চ-স্কোরিং সেটিংসে Agents' Last Exam-এ এটি Claude Opus 5-এর চেয়ে প্রায় 65% কম আউটপুট টোকেন ব্যবহার করে। Gemini 3.8 Flash এবং Opus 5 একই ধরনের DeepSWE স্কোর অর্জন করে, অথচ 4-5x কম টোকেন-দক্ষ। অনেক কম টোকেন আউটপুট দেয় এমন বেশি ব্যয়বহুল মডেল একটি সম্পন্ন টাস্কে সস্তা হতে পারে।

GPT-6 Astra-এর কনটেক্সট উইন্ডো কত?

প্রায় 1M টোকেন। OpenAI-এর MRCR v2 8-needle দীর্ঘ-কনটেক্সট রিট্রিভাল পরীক্ষায় Astra 256K-512K ব্যান্ডে 100.0% এবং 512K-1M ব্যান্ডে 96.3% স্কোর করে, যেখানে GPT-5.6 Sol-এর স্কোর 91.5% এবং 73.8%।

GPT-6 Astra কি সাইবারসিকিউরিটি অনুরোধ প্রত্যাখ্যান করবে?

এর কিছু করবে। Astra OpenAI-এর Preparedness Framework-এর অধীনে Critical সাইবারসিকিউরিটি সীমা পূরণ করে। লঞ্চ সংস্করণটি নিরাপদ কোড রিভিউ এবং প্যাচিংয়ের মতো প্রতিরক্ষামূলক কাজ সমর্থন করে, কিন্তু proof-of-concept exploit তৈরির মতো আরও উন্নত টাস্ক প্রত্যাখ্যান করে। OpenAI-এর Daybreak প্রোগ্রামের মাধ্যমে ব্যাপকতর অ্যাক্সেস পরিকল্পিত। বৈধ নিরাপত্তা কাজেও মাঝে মাঝে বাধা আশা করুন — এটি আপস্ট্রিম আচরণ, Smart AIPI-এর বিধিনিষেধ নয়।

আমি কি Codex CLI, Cursor, Cline বা Roo Code-এর সঙ্গে GPT-6 Astra ব্যবহার করতে পারি?

হ্যাঁ। যেকোনো OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ টুলে আপনার base URL https://api.smartaipi.com/v1-এ এবং মডেল 'gpt-6-astra'-এ সেট করুন। কোনো কোড পরিবর্তন প্রয়োজন নেই।

GPT-6 Astra কবে প্রকাশিত হয়েছিল?

OpenAI 3 সেপ্টেম্বর, 2026-এ GPT-6 Astra ঘোষণা করে; প্রথমে সীমিত কিছু প্রতিষ্ঠানে, তারপর ChatGPT Plus, Pro, Business এবং Enterprise, OpenAI API, Microsoft Azure এবং AWS Bedrock-এ রোল আউট করা হয়। Smart AIPI একই সপ্তাহে পুলে gpt-6-astra যুক্ত করে।

GPT-6 Astra এখন Smart AIPI-তে লাইভ — 75% ছাড়, আর আসল গল্পটি টোকেন দক্ষতা

সংক্ষেপে: gpt-6-astra আজ Smart AIPI-তে প্রতি 1M টোকেনে $2.50 / $0.25 / $12.50-এ লাইভ — OpenAI-এর $10 / $1 / $50-এর চেয়ে 75% কম। এটি Terminal-Bench 4.0-এ 57.9% অর্জন করেছে, FrontierMath Tier 4 (97.6%) এবং ExploitBench (100%) স্যাচুরেট করেছে, এবং কম্পিউটার ব্যবহারে নতুন মানদণ্ড স্থাপন করেছে। নিচে রয়েছে: পূর্ণ বেঞ্চমার্ক টেবিল, লঞ্চ চার্টে না দেখানো তিনটি সতর্কতা, এবং কেন প্রতি-টোকেন মূল্য নয় বরং টোকেন দক্ষতা আপনার বিল নির্ধারণ করে।

OpenAI 3 সেপ্টেম্বর, 2026-এ GPT-6 Astra ঘোষণা করে, একে "বিশ্বের সবচেয়ে বুদ্ধিমান ও অ্যালাইনড মডেল" বলে অভিহিত করে। এটি API-তে gpt-6-astra হিসেবে উপলভ্য, এবং এই মুহূর্তেই Smart AIPI-তে OpenAI-এর মূল্যের এক-চতুর্থাংশে পাওয়া যাচ্ছে।

লঞ্চ পোস্টগুলো বিপণন। এটি নয় — আমরা মডেলটিতে অ্যাক্সেস বিক্রি করি, তাই আমরা আপনার জন্য যে কার্যকর জিনিসটি করতে পারি তা হলো এটি ঠিক কোথায় জেতে, কোথায় হারে, এবং বাস্তবে আপনার কত খরচ হবে তা বলা। নিচের সব সংখ্যা OpenAI-এর প্রকাশিত মূল্যায়ন টেবিল এবং সেগুলোর স্বাধীন বিশ্লেষণ থেকে এসেছে।

মূল ফলাফল

Astra কম্পিউটার ব্যবহার, ব্রাউজিং, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, সাইবারসিকিউরিটি, বিজ্ঞান এবং পেশাদার কাজে অত্যাধুনিক মানের। ডেভেলপারদের কাছে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ স্কোরগুলো:

বেঞ্চমার্ক	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol	Claude Fable 5.1	Claude Opus 5
Terminal-Bench 4.0	57.9%	37.3%	55.8%	52.6%
DeepSWE v1.1	74.1%	72.7%	67.4%	73.7%
FrontierCode 1.1 Extended	64.5%	60.6%	63.6%	63.6%
OSWorld 2.0 (কম্পিউটার ব্যবহার)	72.6%	65.7%	—	70.2%
ScreenSpot-Pro (টুল ছাড়া)	92.7%	76.9%	—	87.3%
Agents' Last Exam	59.3%	53.6%	—	55.5%
AutomationBench	41.4%	18.1%	31.4%	26.9%
FrontierMath Tier 4 (v2)	97.6%	83.0%	87.8%	73.2%
GPQA Diamond	96.0%	94.6%	93.7%	93.7%
Humanity's Last Exam (টুলসহ)	57.2%	—	65.0%	63.6%
ARC-AGI-3	99.9%	7.8%	—	30.2%
ExploitBench (সাইবার)	100.0%	78.5%	—	70.0%
MRCR v2 8-needle, 512K–1M	96.3%	73.8%	—	—
কম্পিউটার-ব্যবহার নিরাপত্তা (কম হলে ভালো)	2.4%	22.0%	9.5%	11.5%

এগুলোর কয়েকটি নিয়ে আলাদা করে একটি বাক্য প্রাপ্য। Terminal-Bench 4.0 হলো "একটি এজেন্ট কি বাস্তব মেশিন চালিয়ে প্রকৃত কাজ শেষ করতে পারে"—এর সবচেয়ে কাছাকাছি পরীক্ষা; Sol-এর 37.3%-এর বিপরীতে Astra-এর 57.9% রাউন্ডিং ত্রুটি নয়, প্রজন্মগত অগ্রগতি। AutomationBench (অ্যাপ্লিকেশনজুড়ে বহু-ধাপের ব্যবসায়িক কর্মপ্রবাহ)-এ Sol-এর চেয়ে দ্বিগুণেরও বেশি। OSWorld 2.0-এ Astra বেশি স্কোর করে এবং Sol-এর 75 মিনিটের বিপরীতে প্রতি টাস্কে প্রায় 40 মিনিটে শেষ করে — প্রায় 47% কম সময়। এবং অ্যালাইনমেন্ট সারিটি ফুটনোট নয়: একটি প্রতিকূল কম্পিউটার-ব্যবহার নিরাপত্তা পরীক্ষায়, Sol-এর 22.0%-এর তুলনায় Astra মাত্র 2.4% ক্ষেত্রে মিসঅ্যালাইনড ফলাফল তৈরি করে। আপনি যদি কোনো এজেন্টকে প্রোডাকশন স্পর্শ করতে দেন, সেই সংখ্যার মূল্য একটি বেঞ্চমার্ক পয়েন্টের চেয়েও বেশি।

লঞ্চ চার্টে না দেখানো তিনটি সতর্কতা

আপনি নিজে আবিষ্কার করার চেয়ে আমাদের কাছ থেকে এগুলো শোনাই আমরা পছন্দ করব।

1. ARC-AGI-3-এ 99.9% একটি হারনেস ফলাফল

ARC-AGI-3 একটি মডেলকে JSON অবজেক্ট হিসেবে রঙিন সেলের 64×64 গ্রিড দিয়ে এবং সিমুলেটেড পরিবেশে অ্যাকশন টোকেন আউটপুট করতে দিয়ে মূল্যায়ন করে — কোনো স্ক্রিনশট নেই, কোনো ভিডিও নেই, কোনো নিয়ম আগে থেকে ব্যাখ্যা করা হয় না। 99.9% সংখ্যাটি OpenAI-এর নিজস্ব Responses API হারনেস ব্যবহার করে, নিজস্ব কনটেক্সট ম্যানেজমেন্টসহ তৈরি করা হয়েছিল। ARC Foundation-এর হোস্টেড হারনেসের মাধ্যমে সাধারণ API কল দিয়ে একই মডেল চালালে Astra প্রায় 62.7% স্কোর করে।

দুটি সংখ্যাই সৎ; তারা ভিন্ন সিস্টেম পরিমাপ করে। কিন্তু এটি 2026 সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ কিছু বলে: হারনেস এখন স্কোরের একটি প্রথম-শ্রেণির অংশ। আপনার নিজের স্ট্যাকের জন্য মডেল মূল্যায়ন করার সময়, কারও প্রেস চার্টে নয়, আপনার হারনেসের মধ্যে সেটিকে মূল্যায়ন করুন।

2. কম্পোজিট সূচকগুলো জোরালোভাবে দ্বিমত পোষণ করে

OpenAI তার ঘোষণায় 14টি বেঞ্চমার্ক হাইলাইট করেছে। সেগুলোর ঠিক একটিই Artificial Analysis Intelligence Index-এর সঙ্গে মিলে, যেখানে Astra 61.2 নিয়ে পঞ্চম — Claude Fable 5.1 (65.7), Claude Opus 5 (63.1) এবং Claude Fable 5 (62.1)-এর পেছনে। Artificial Analysis Coding Agent Index v1.4-এ Astra 67.0, যেখানে Opus 5-এর 68.1 এবং Fable 5-এর 67.2। আর Astra টুলসহ Humanity's Last Exam-এ Fable 5.1-এর কাছে 57.2% বনাম 65.0%-এ হারে।

সমষ্টিগত সূচক বেঞ্চমার্কের মোড়ক, এবং একটি মোড়ক হয় সংকেত তুলে ধরতে পারে, নয়তো তা চাপা দিতে পারে। সৎ ব্যাখ্যাটি হলো: Astra স্পষ্টতই এজেন্টিক, টার্মিনাল এবং কম্পিউটার-ব্যবহার কাজের শীর্ষস্থানীয় মডেল, এবং "বুদ্ধিমত্তা"র প্রতিটি মাপে এটি অবিসংবাদিত নেতা নয়। আপনি যে অক্ষে আসলে শিপ করেন, সেই অক্ষে জয়ী মডেলটি বেছে নিন।

3. সাইবার সক্ষমতা নিয়ন্ত্রিত, এবং রিজনিং ট্রেস ছোট হয়েছে

Astra OpenAI-এর Preparedness Framework-এর অধীনে Critical সাইবারসিকিউরিটি সীমা পূরণ করে — ExploitBench-এ 100%, Sol-এর 30.3%-এর বিপরীতে ExploitGym-এ 42.4%, এবং SRE-Bench বাইনারি রিভার্স-ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে Sol-এর 55.9%-এর বিপরীতে একক-প্রচেষ্টায় 88.0%। মূল্যায়নের সময় এটি পূর্বে অজানা দুটি জিরো-ডে খুঁজে পায় এবং ব্যবহার করে, যা OpenAI বলেছে যে তারা রক্ষণাবেক্ষণকারীদের কাছে প্রকাশ করেছে।

আপনার জন্য ফলাফল: লঞ্চ সংস্করণটি প্রতিরক্ষামূলক কাজ করে — নিরাপদ কোড রিভিউ, প্যাচিং — কিন্তু proof-of-concept exploit তৈরি করতে অস্বীকার করে, এবং অতিরিক্ত নিরাপত্তা পরীক্ষা মাঝে মাঝে বৈধ টাস্কও থামাতে পারে। API-তে ব্লক হওয়া টাস্ক স্রেফ থেমে যায়। এটি আপস্ট্রিম মডেল আচরণ, Smart AIPI-এর সীমাবদ্ধতা নয়। OpenAI তার Daybreak প্রোগ্রামের মাধ্যমে যাচাইকৃত প্রতিরক্ষামূলক কর্মপ্রবাহের জন্য এটি শিথিল করার পরিকল্পনা করেছে।

OpenAI একটি প্রকৃত রিগ্রেশনও চিহ্নিত করেছে: Astra-এর লিখিত রিজনিং Sol-এর চেয়ে নিরীক্ষণ করা কঠিন, কারণ এটি কম লিখিত ধাপে সমস্যা সমাধান করে এবং নিজের ট্রেসের ওপর বেশি নিয়ন্ত্রণ রাখে। তারা নিজেরাই বিষয়টি উল্লেখ করেছে। আপনার নিরাপত্তা কৌশল যদি chain-of-thought পড়ার ওপর নির্ভর করে, তাহলে এটি জানা জরুরি।

আসল গল্প: প্রতি-টোকেন মূল্য নয়, টোকেন দক্ষতা

OpenAI থেকে সরাসরি প্রতি 1M টোকেনে $10 / $50-এ Astra 5.6 পরিবারের তুলনায় ব্যয়বহুল দেখায় — এবং প্রতি-টোকেন ভিত্তিতে এটি তাই। কিন্তু প্রতি-টোকেন মূল্য ভুল একক। আপনি যা পরিশোধ করেন তা হলো টাস্ক শেষ করতে খরচ হওয়া টোকেন, আর এখানেই Astra সত্যিকার অর্থে ভিন্ন:

DeepSWE-এ Astra উচ্চতর স্কোরের জন্য GPT-5.6 Sol-এর প্রায় অর্ধেক আউটপুট টোকেন ব্যয় করে।
Agents' Last Exam-এ, সর্বোচ্চ-স্কোরিং সেটিংসে, এটি Claude Opus 5-এর চেয়ে প্রায় 65% কম আউটপুট টোকেন ব্যবহার করে।
Gemini 3.8 Flash (73.8%) এবং Claude Opus 5 (73.7%) DeepSWE-তে Astra-এর এক পয়েন্টের মধ্যে থাকে — কিন্তু প্রতি টাস্কে প্রায় 4–5x কম টোকেন-দক্ষ।
Terminal-Bench 4.0-এ Astra প্রতি টাস্কে Sol-এর তুলনায় আনুমানিক 9% কম, এবং Fable 5.1-এর তুলনায় 63% কম আনুমানিক API খরচে 57.9% অর্জন করে।
BenchCAD-এ Astra Sol-এর তুলনায় প্রায় 43% কম খরচে এবং Fable 5.1-এর তুলনায় 86% কম খরচে 95.9% জ্যামিতিক ওভারল্যাপ অর্জন করে।

এটি এমন একটি মডেল যার Pareto curve কম চার্জ করে নয়, কম কাজ করে সরে গেছে। এটি ল্যাবগুলোর জন্য প্রকৃত একটি টানাপোড়েনও সৃষ্টি করে: প্রতিটি টোকেন যদি আরও বেশি সম্পন্ন কাজ কেনে, তাহলে টোকেন-মিটারড ব্যবসা হয় দক্ষতার লাভ গ্রাহকদের দেয়, নয়তো মার্জিন হিসেবে রেখে দেয়। $10 / $50-এ OpenAI তা রেখে দিয়েছে।

এই ব্যবধান পূরণ করতেই Smart AIPI-এর অস্তিত্ব। আমরা ছাড়টি আপনাকে দিই: আপনি Astra-এর টোকেন দক্ষতা এবং প্রতি টোকেনে 75% কম রেট—দুটিই পান।

মূল্য: 75% ছাড়, একই মডেল, একই API

gpt-6-astra, প্রতি 1M টোকেন	OpenAI সরাসরি	Smart AIPI	আপনার সাশ্রয়
ইনপুট	$10.00	$2.50	75%
ক্যাশড ইনপুট	$1.00	$0.25	75%
আউটপুট	$50.00	$12.50	75%

একই ওয়েট, একই OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ API কাঠামো, একই টুল। একমাত্র পার্থক্য ইনভয়েসে।

Astra-এর সঙ্গে আর কী এসেছে

Codex-এ অনুসন্ধানযোগ্য নোট। একটি দীর্ঘ সেশনকে একটিমাত্র ক্ষতিকর সারাংশে সংকুচিত করার বদলে, Astra কনটেক্সট উইন্ডোজজুড়ে নোট রাখে এবং আগের উইন্ডো খুঁজতে পারে — যার মধ্যে এমন টুল আউটপুটও রয়েছে যা কখনো সারাংশে আসেনি। আপনার Codex config.toml-এ এটি সক্রিয় করুন; OpenAI বলেছে, আগামী সপ্তাহগুলোতে Astra-এর জন্য এটি ডিফল্ট হবে।
অস্পষ্টতা আরও ভালোভাবে সামলানো। Astra কনটেক্সট থেকে নিয়মিত ফাঁক পূরণ করে এবং উত্তরটি ফলাফল বদলে দিলেই কেবল লক্ষ্যভিত্তিক প্রশ্ন করে। Codex-এ এটি সম্পর্কহীন কাজ চালিয়ে যেতে যেতে অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে প্রশ্ন করতে পারে।
নির্দেশনা পরিবর্তনেও এটি টাস্কে থাকে। আগের মডেলগুলো প্রায়ই টাস্কের মাঝের সংশোধনকে সম্পূর্ণ নতুন লক্ষ্য হিসেবে বিবেচনা করত। Astra মূল সীমাবদ্ধতা বাদ না দিয়ে নতুন প্রয়োজনীয়তা অন্তর্ভুক্ত করে।
বাস্তব দীর্ঘ কনটেক্সট। 512K টোকেন পর্যন্ত 100% MRCR v2 রিট্রিভাল, 512K–1M ব্যান্ডে 96.3%।
বাস্তব ফলপ্রসূ বিজ্ঞান। মৌলিক সংখ্যার ব্যবধানে, অসীমবার পুনরাবৃত্ত নিকটবর্তী মৌলিক জোড়ার সর্বোত্তম পরিচিত সীমা 246 থেকে 240-এ নেমেছিল; Astra 186 প্রতিষ্ঠায় সহায়তা করেছে। এটি বড় মৌলিক সংখ্যার ব্যবধানের একটি সীমার একটি পদও উন্নত করেছে, যা 80 বছরেরও বেশি সময় ধরে অপরিবর্তিত ছিল।

কীভাবে GPT-6 Astra ব্যবহার করবেন

Chat Completions API

curl https://api.smartaipi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this module and add tests"}]
  }'

উচ্চ রিজনিংসহ Responses API

curl https://api.smartaipi.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "input": "Audit this repo for security issues and open PRs to fix them",
    "reasoning": {"effort": "high", "summary": "auto"}
  }'

Codex CLI, Cursor, Cline, Roo Code, OpenCode, Aider

OPENAI_BASE_URL=https://api.smartaipi.com/v1
OPENAI_API_KEY=sk-your-smart-aipi-key
OPENAI_MODEL=gpt-6-astra

রিজনিং effort low, medium, high এবং xhigh সমর্থন করে। Astra effort-এর সঙ্গে অর্থবহভাবে স্কেল করে — প্রাথমিক অংশীদাররা জানিয়েছেন, বেশি effort কেবল দীর্ঘ উত্তর নয়, বরং নতুন বিল্ডে আরও যাচাইকরণ পাস এবং আরও ব্রাউজার টেস্টিং দেয়। দীর্ঘ-পরিসরের এজেন্টিক কাজের জন্য high বা xhigh ব্যবহার করুন।

আসলে কোন মডেল চালাবেন?

gpt-6-astra — কম্পিউটার ব্যবহার, ব্রাউজার অটোমেশন, টার্মিনাল-নির্ভর এজেন্ট, দীর্ঘ-পরিসরের রিফ্যাক্টর, এমন যেকোনো কাজ যেখানে অনুপস্থিত অবস্থায় টাস্ক শেষ করাই লক্ষ্য। এর টোকেন দক্ষতার অর্থ, বেশি রেটেও সম্পন্ন টাস্কপ্রতি খরচ প্রায়ই কম হয়।
gpt-5.6-sol — এখনো একটি চমৎকার ফ্রন্টিয়ার কোডিং মডেল এবং প্রতি টোকেনে উল্লেখযোগ্যভাবে সস্তা। উচ্চ-ভলিউম এজেন্টিক কোডিংয়ের সঠিক ডিফল্ট, যেখানে আপনি Astra-এর কম্পিউটার-ব্যবহারের সুবিধার জন্য অর্থ দিচ্ছেন না।
gpt-5.6-terra — ভারসাম্যপূর্ণ ওয়ার্কহর্স: sol-এর অর্ধেক দামে প্রায়-ফ্ল্যাগশিপ কোডিং গুণমান।
gpt-5.6-luna — ব্যাপক কাজ, শ্রেণিবিন্যাস, সারসংক্ষেপ, সস্তা উচ্চ-থ্রুপুট পাইপলাইন।

চারটিই একই এন্ডপয়েন্ট এবং একই কী-তে চলে। পরিবর্তনটি এক লাইনের, তাই কারও চার্ট — এই চার্টসহ — বিশ্বাস না করে আপনার ওয়ার্কলোডে সেগুলো বেঞ্চমার্ক করুন।

শুরু করুন

বিনামূল্যের ক্রেডিট অন্তর্ভুক্ত। প্রতিটি নতুন অ্যাকাউন্ট $5 বিনামূল্যের ক্রেডিট পায়। smartaipi.com/signup-এ সাইন আপ করুন, একটি API কী তৈরি করুন এবং অবিলম্বে gpt-6-astra ব্যবহার শুরু করুন। ক্রেডিট কার্ডের প্রয়োজন নেই।

সাইন আপ করুন smartaipi.com/signup-এ (বিনামূল্যের ক্রেডিট, ক্রেডিট কার্ড নয়)
ড্যাশবোর্ডে একটি API কী তৈরি করুন
আপনার base URL https://api.smartaipi.com/v1-এ সেট করুন
মডেল ব্যবহার করুন gpt-6-astra

প্রকাশিত সেরা এজেন্টিক ও কম্পিউটার-ব্যবহার মডেল, প্রোডাকশনে, তালিকামূল্যের এক-চতুর্থাংশে।