Live na ang GPT-6 Astra sa Smart AIPI — 75% Off, at Token Efficiency ang Tunay na Kuwento

Inanunsyo ng OpenAI ang GPT-6 Astra noong September 3, 2026, at tinawag itong "the world's most intelligent and aligned model." Available ito sa API bilang gpt-6-astra, at available ito sa Smart AIPI ngayon mismo sa isang-kapat ng presyo ng OpenAI.

Marketing ang mga launch post. Hindi ito ganoon — nagbebenta kami ng access sa model, kaya ang kapaki-pakinabang naming magagawa ay sabihin sa iyo nang eksakto kung saan ito nananalo, saan ito natatalo, at magkano talaga ang gagastusin mo rito. Lahat ng numero sa ibaba ay mula sa mga inilathalang evaluation table ng OpenAI at sa independiyenteng pagsusuri sa mga ito.

Ang mga pangunahing resulta

State of the art ang Astra sa computer use, browsing, software engineering, cybersecurity, science at propesyonal na gawain. Ang mga score na pinakamahalaga sa mga developer:

May ilan dito na nararapat bigyan ng tig-isang pangungusap. Ang Terminal-Bench 4.0 ang pinakamalapit na mayroon tayo sa "kaya bang mag-operate ng agent ng totoong machine at tapusin ang totoong trabaho" — ang 57.9% ng Astra laban sa 37.3% ng Sol ay generational leap, hindi rounding error. Higit sa dinodoble ng AutomationBench (multistep business workflows sa iba't ibang application) ang Sol. Sa OSWorld 2.0, mas mataas ang score ng Astra at natatapos nito ang gawain sa humigit-kumulang 40 minuto bawat task kumpara sa 75 ng Sol — tinatayang 47% mas kaunting oras. At hindi footnote ang alignment row: sa adversarial computer-use safety test, naglalabas ang Astra ng misaligned outcomes 2.4% ng oras laban sa 22.0% ng Sol. Kung hinahayaan mong humawak ang agent sa production, mas mahalaga ang numerong iyon kaysa sa isang benchmark point.

Tatlong caveat na hindi ipinapakita ng mga launch chart

Mas gugustuhin naming marinig mo ang mga ito mula sa amin kaysa matuklasan mo mismo.

1. Ang 99.9% sa ARC-AGI-3 ay resulta ng harness

Sinusuri ng ARC-AGI-3 ang model sa pamamagitan ng pagbibigay rito ng 64×64 grid ng mga may-kulay na cell bilang JSON object at hinahayaan itong maglabas ng action tokens sa isang simulated environment — walang screenshots, walang video, walang mga rule na ipinaliliwanag agad. Ang 99.9% figure ay ginawa gamit ang sariling Responses API harness ng OpenAI, kasama ang sarili nitong context management. Patakbuhin ang parehong model sa hosted harness ng ARC Foundation gamit ang plain API calls, at nasa 62.7% ang score ng Astra.

Matapat ang parehong numero; magkaibang system ang sinusukat ng mga ito. Ngunit may mahalaga itong sinasabi tungkol sa 2026: ang harness ay isa na ngayong first-class na bahagi ng score. Kapag ine-evaluate mo ang model para sa sarili mong stack, suriin mo ito sa loob ng iyong harness, hindi sa press chart ng iba.

2. Malakas ang hindi pagkakasundo ng mga composite index

Itinampok ng OpenAI ang 14 benchmark sa anunsyo nito. Eksaktong isa lamang ang magkakapatong sa Artificial Analysis Intelligence Index, na nagraranggo sa Astra bilang ikalima sa 61.2 — kasunod ng Claude Fable 5.1 (65.7), Claude Opus 5 (63.1) at Claude Fable 5 (62.1). Sa Artificial Analysis Coding Agent Index v1.4, ang Astra ay 67.0 laban sa 68.1 ng Opus 5 at 67.2 ng Fable 5. At natatalo ang Astra sa Humanity's Last Exam with tools laban sa Fable 5.1, 57.2% sa 65.0%.

Ang aggregate index ay mga wrapper sa paligid ng benchmarks, at ang wrapper ay maaaring maglantad ng signal o magtago nito. Ang matapat na pagbasa: malinaw na nangungunang model ang Astra para sa agentic, terminal, at computer-use work, at hindi ito ang hindi mapag-aalinlanganang lider sa bawat sukatan ng "intelligence." Piliin ang model na nananalo sa axis na talagang dini-deploy mo.

3. May gate ang cyber capability, at mas umiiksi ang reasoning trace

Naabot ng Astra ang Critical cybersecurity threshold sa ilalim ng Preparedness Framework ng OpenAI — 100% sa ExploitBench, 42.4% sa ExploitGym laban sa 30.3% ng Sol, 88.0% single-attempt sa binary reverse-engineering ng SRE-Bench laban sa 55.9% ng Sol. Sa panahon ng evaluation, nakatuklas at gumamit ito ng dalawang dating hindi kilalang zero-days, na ayon sa OpenAI ay ibinunyag nito sa mga maintainer.

Ang epekto para sa iyo: ang launch version ay gumagawa ng defensive work — secure code review, patching — ngunit tumatangging bumuo ng proof-of-concept exploits, at maaaring paminsan-minsang huminto ang lehitimong task dahil sa dagdag na safety checks. Sa API, humihinto lang ang na-block na task. Upstream model behavior iyon, hindi limitasyon ng Smart AIPI. Plano ng OpenAI na luwagan ito para sa vetted defensive workflows sa pamamagitan ng Daybreak program nito.

Binanggit din ng OpenAI ang isang totoong regression: ang written reasoning ng Astra ay mas mahirap i-monitor kaysa sa Sol, dahil nilulutas nito ang mga problema sa mas kaunting nakasulat na hakbang at may mas malaking kontrol ito sa trace nito. Sila mismo ang nagtampok nito. Ito ang tamang malaman kung nakadepende ang safety story mo sa pagbabasa ng chain-of-thought.

Ang tunay na kuwento: token efficiency, hindi presyo bawat token

Sa $10 / $50 bawat 1M tokens nang direkta mula sa OpenAI, mukhang mahal ang Astra kumpara sa 5.6 family — at sa per-token na batayan, ganoon nga ito. Ngunit maling unit ang presyo bawat token. Ang binabayaran mo ay ang tokens na nagamit para matapos ang task, at dito tunay na naiiba ang Astra:

• Sa DeepSWE, gumagastos ang Astra ng tinatayang kalahati ng output tokens ng GPT-5.6 Sol para sa mas mataas na score.
• Sa Agents' Last Exam, sa pinakamataas na scoring settings, gumagamit ito ng humigit-kumulang 65% mas kaunting output tokens kaysa Claude Opus 5.
• Ang Gemini 3.8 Flash (73.8%) at Claude Opus 5 (73.7%) ay nasa loob ng isang punto ng Astra sa DeepSWE — habang tinatayang 4–5x na mas hindi token-efficient bawat task.
• Sa Terminal-Bench 4.0, naaabot ng Astra ang 57.9% nito sa tinatayang 9% mas mababang estimated API cost bawat task kaysa Sol, at 63% mas mababa kaysa Fable 5.1.
• Sa BenchCAD, umaabot ang Astra sa 95.9% geometric overlap sa tinatayang 43% mas mababang gastos kaysa Sol at 86% mas mababa kaysa Fable 5.1.

Iyan ay model na umusad ang Pareto curve sa pamamagitan ng paggawa ng mas kaunting trabaho, hindi sa pagsingil nang mas mababa. Lumilikha rin ito ng totoong tensyon para sa mga lab: kung ang bawat token ay nakakabili ng mas maraming natapos na trabaho, ang token-metered na negosyo ay maaaring ipasa ang efficiency gain sa mga customer o panatilihin ito bilang margin. Sa $10 / $50, pinanatili ito ng OpenAI.

Iyan ang puwang na umiiral ang Smart AIPI upang punan. Ipinapasa namin ang discount: makukuha mo ang token efficiency ng Astra at 75% mas mababang rate bawat token.

Pagpepresyo: 75% off, parehong model, parehong API

Magkaparehong weights, magkaparehong OpenAI-compatible API shape, magkaparehong tools. Invoice lamang ang pagkakaiba.

Ano pa ang inilabas kasama ng Astra

• Searchable notes sa Codex. Sa halip na i-compact ang mahabang session sa isang lossy summary, nagpapanatili ang Astra ng notes sa iba't ibang context window at nakakapaghanap sa mga naunang window — kabilang ang tool output na hindi kailanman napasama sa summary. I-enable ito sa iyong Codex config.toml; ayon sa OpenAI, magiging default ito para sa Astra sa mga susunod na linggo.
• Mas mahusay na paghawak sa ambiguity. Pinupunan ng Astra ang mga regular na kulang na detalye mula sa context at nagtatanong lang ng mga nakatuong tanong kapag mababago ng sagot ang outcome. Sa Codex, maaari itong magtanong nang asynchronous habang nagpapatuloy sa walang-kaugnayang trabaho.
• Nananatili ito sa task kahit may steering. Madalas ituring ng mga naunang model ang mid-task correction bilang isang ganap na bagong goal. Isinasama ng Astra ang mga bagong requirement nang hindi inaalis ang mga orihinal na constraint.
• Tunay na long context. 100% MRCR v2 retrieval hanggang 512K tokens, 96.3% sa 512K–1M band.
• Science na may resulta. Sa prime gaps, ang pinakamahusay na kilalang bound sa infinitively recurring close prime pairs ay umusad mula 246 tungo sa 240; tumulong ang Astra sa pagtatatag ng 186. Pinahusay din nito ang isang term sa bound sa large prime gaps na nanatili nang mahigit 80 taon.

Paano gamitin ang GPT-6 Astra

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"}]
  }'

Responses API na may high reasoning

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

Sinusuportahan ng reasoning effort ang low, medium, high at xhigh. Makabuluhang nag-i-scale ang Astra batay sa effort — iniulat ng mga early partner na ang mas mataas na effort ay nagbibigay ng mas maraming verification pass at mas maraming browser testing sa mga bagong build, hindi lang mas mahahabang sagot. Para sa long-horizon agentic work, gamitin ang high o xhigh.

Aling model ang dapat mo talagang patakbuhin?

• gpt-6-astra — computer use, browser automation, terminal-heavy agents, long-horizon refactors, anumang bagay kung saan ang pagtatapos ng task nang walang bantay ang punto. Nangangahulugan ang token efficiency nito na ang mas mataas na rate ay kadalasang mas mura sa bawat natapos na task.
• gpt-5.6-sol — mahusay pa rin itong frontier coding model at mas mura nang malaki bawat token. Ang tamang default para sa high-volume agentic coding kung hindi mo kailangang bayaran ang computer-use edge ng Astra.
• gpt-5.6-terra — ang balanseng workhorse: near-flagship coding quality sa kalahati ng presyo ng sol.
• gpt-5.6-luna — bulk work, classification, summarization, murang high-throughput pipelines.

Lahat ng apat ay tumatakbo sa parehong endpoint at parehong key. Isang line lang ang pagbabago para magpalit, kaya i-benchmark ang mga ito sa iyong workload sa halip na magtiwala sa chart ng sinuman — kabilang ang isang ito.

Magsimula

1. Mag-sign up sa smartaipi.com/signup (libreng credits, walang credit card)
2. Gumawa ng API key sa dashboard
3. Itakda ang iyong base URL sa https://api.smartaipi.com/v1
4. Gamitin ang model na gpt-6-astra

Ang pinakamahusay na nailathalang agentic at computer-use model, nasa production, sa isang-kapat ng list price.