Vydanie a dostupnosť: GPT-6 Astra vyšiel 3. septembra 2026
OpenAI oznámilo GPT-6 Astra 3. septembra 2026. Pri štarte bol prístup obmedzený na časť organizácií a širšie sprístupnenie malo nasledovať v ďalších dňoch. Reuters a Microsoft potvrdzujú postupný nasadenie. [1][7][8]
Technické parametre: 1,05M kontextu a 128K výstupu
| Parameter | GPT-6 Astra |
|---|---|
| Kontextové okno | 1,050,000 tokens |
| Max. výstup | 128,000 tokens |
| hranica znalostí | Apr 30, 2026 |
| Vstup | text + images |
| Výstup | text |
| Uvažovanie | low / medium / high / xhigh / max |
Dokumentácia API uvádza 1 050 000 tokenov kontextu, 128 000 maximálnych tokenov výstupu a hranica znalostí 30. apríla 2026. Model prijíma text a obrázky a vracia text. [2][11]
Cena API: $10 vstup, $50 výstup a hranica 272K
| Parameter | Cena / MTok |
|---|---|
| Vstup | $10.00 |
| Vstup z vyrovnávacej pamäte | $1.00 |
| Zápis do vyrovnávacej pamäte | $12.50 |
| Výstup | $50.00 |
| >272K vstup | 2× vstup/cache; 1.5× výstup |
| Batch / Flex | 50% of Standard |
| Fast | 2× applicable rates |
Standardné ceny sú $10/MTok vstupu, $1/MTok vstup z vyrovnávacej pamäte, $12.50/MTok zápis do vyrovnávacej pamäte a $50/MTok výstupu. Nad 272K vstupných tokenov sa celý požiadavka účtuje za 2× vstup/cache a 1,5× výstup. Batch a Flex stoja 50% Standard, Fast 2×. [2]
Úrovne uvažovania: low, medium, high, xhigh a max
`reasoning.effort` podporuje `low`, `medium`, `high`, `xhigh` a `max`. `none` nie je podporované; pri migrácii z `none` alebo `minimal` OpenAI odporúča začať s `low`. [2][3]
Migrácia z GPT-5.6 nie je len zmena model ID
Model ID je `gpt-6-astra`, ale volanie nástrojov vyžaduje Responses API. OpenAI tiež odporúča odstrániť nepodporované parametre `temperature`, `top_p`, `top_logprobs` a pri Chat Completions aj `logprobs`. [3]
- Nastavte model ID na `gpt-6-astra`.
- Pre volanie nástrojov použite Responses API.
- Odstráňte `temperature`, `top_p`, `top_logprobs`; v Chat Completions aj `logprobs`.
- Ak ste používali `none` alebo `minimal`, začnite testovať s `low`.
- Fast mode overte osobitne: s EU data residency nie je pre Astrou dostupný.
Ovládanie počítača: Agents’ Last Exam, OSWorld a ScreenSpot-Pro
OpenAI uvádza 59,3% na Agents’ Last Exam, 72,6% na OSWorld 2.0 offline partial a 92,7% na ScreenSpot-Pro bez nástrojov. V simuláciách OSWorld Astra dosiahla vyšší výkon približne za o 47% kratší čas na úlohu než GPT-5.6 Sol. [1]
Profesionálna práca: AutomationBench, BenchCAD a BrowseComp
| Benchmark | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam | 59.3% | 53.6% | — | 55.5% |
| OSWorld 2.0 offline partial | 72.6% | 65.7% | — | 70.2% |
| AutomationBench | 41.4% | 18.1% | 31.4% | 26.9% |
| BenchCAD | 95.9% | 83.3% | 84.3% | 82.1% |
| Terminal-Bench 4.0 | 57.9% | 37.3% | 55.8% | 52.3% |
| DeepSWE v1.1 | 74.1% | 72.7% | 67.4% | 73.7% |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 64.6% | 22.4% | 52.6% | 30.0% |
| FrontierMath Tier 4 (v2) | 97.6% | 83.0% | 87.8% | 73.2% |
| GPQA Diamond | 96.0% | 94.6% | 93.7% | 93.7% |
| HLE with tools | 57.2% | — | 65.0% | 63.6% |
Astra má 41,4% na AutomationBench oproti 18,1% pre GPT-5.6 Sol a 31,4% pre Claude Fable 5.1. BenchCAD je 95,9% a BrowseComp 91,5%. Ide o uvedenie konfigurácie publikované OpenAI. [1]
Programovanie: Terminal-Bench 4.0, DeepSWE a FrontierCode
Terminal-Bench 4.0: 57,9%, DeepSWE v1.1: 74,1%, FrontierCode 1.1 Extended: 64,5%. Rozdiely sa menia podľa benchmarku a niektorí konkurenti zostávajú blízko alebo vyššie. [1]
Veda a matematika: veľmi silné výsledky bez úplnej dominancie
Astra dosahuje 64,6% na Terminal-Bench Science 0.1, 97,6% na FrontierMath Tier 4 (v2) a 96,0% na GPQA Diamond. Na Humanity’s Last Exam s nástrojmi má 57,2%, zatiaľ čo Fable 5.1 65,0% a Opus 5 63,6%. [1]
Dlhý kontext: MRCR až do 1M tokenov
OpenAI MRCR v2 ukazuje 100,0% v rozsahu 256K–512K a 96,3% v rozsahu 512K–1M. V produkcii treba započítať vyššiu cenu nad 272K vstupných tokenov. [1][2]
ARC-AGI-3: prečo 99,9% potrebuje metodologický kontext
Výsledok 99,9% na ARC-AGI-3 používa Provider Adapter, ktorý zachováva uvažovanie state a podporuje compaction. ARC Prize uvádza 62,7% so Standard harness a 99,9% s adapterom; Astra použila menej akcií než medián testovaných ľudí na 96% úrovní. [1][5]
Artificial Analysis: silnejší programovanie, vysoká cena
Artificial Analysis dáva Astre `max` 61 bodov v Intelligence Index a 67 v Coding Agent Index. Nezávislý test ukazuje výraznú tokenovú efektivitu pri programovaní, ale pre vyššiu cenu tokenov aj vyššie náklady na úlohu než GPT-5.6 Sol vo všeobecnom indexe pri maximálnom úsilí. [6]
Kybernetická bezpečnosť: prvý model OpenAI na úrovni Critical
OpenAI klasifikuje Astrou ako svoj prvý model na úrovni Critical pre kybernetickú bezpečnosť. Bez produkčných ochranné opatrenia dosiahla 100% na ExploitBench, 42,4% na ExploitGym a 88,0% na SRE-Bench na prvý pokus; System Card opisuje aj pokročilé zero-day schopnosti. [1][4]
Bezpečnosť a monitorovateľnosť: lepšie správanie, ťažšie sledovanie uvažovanie
System Card ukazuje dvojitý výsledok: Astra je celkovo lepšie zosúladená, ale jej písaná písaný proces uvažovania sa v testoch zameraných na vyhýbanie monitoringu sleduje ťažšie než pri GPT-5.6 Sol. OpenAI zdôrazňuje zámerne nepriateľský charakter týchto testov. [4]
Odolnosť voči vkladanie škodlivých inštrukcií a rešpektovanie hraníc úlohy
OpenAI uvádza vyššiu odolnosť voči vkladanie škodlivých inštrukcií a lepšie rešpektovanie autorizovaných hraníc. V simulácii viac než 54 000 interných úloh Codex dostala Astra približne polovicu flagov za závažnejší misalignment oproti GPT-5.6 Sol. [4]
Nové možnosti API: asynchrónne nástroje a mid-turn steering
Astra pridáva async volanie nástrojov, mid-turn steering a zmeny uvažovanie cez `configuration_update` bez prepisovania pôvodného prompt prefixu. Je to užitočné pre agentov čakajúcich na pomalé nástroje alebo nové pokyny. [3]
Codex a pracovná pamäť medzi kontextovými oknami
V Codex OpenAI testuje persistentné poznámky medzi kontextovými oknami. Staršie okná zostávajú prehľadávateľné, takže sa dajú nájsť požiadavky alebo výsledky testov, ktoré neboli v kompaktnom zhrnutí. [1]
Retencia dát: ZDR a Private Safety Processing
OpenAI deklaruje Zero Data Retention pre oprávnených API zákazníkov. Testuje aj Private Safety Processing na rozpoznávanie bezpečnostných vzorcov medzi súvisiacimi interakciami bez sprístupnenia obsahu personálu OpenAI. [1][9]
Nasadenie v ChatGPT, API, Azure a Bedrock
Astra je oznámená pre Plus, Pro, Business, Enterprise, API, Microsoft Azure a Amazon Bedrock. Astra Pro má byť pre Pro, Business a Enterprise, ale pri uvedeniei nebolo zverejnené samostatné verejné API ID ani cena. [1][8]
GPT-6 Astra vs GPT-5.6 Sol a Claude: kde je výhoda reálna
Najväčšie výhody proti GPT-5.6 Sol sú v agentných úlohách, ovládanie počítača, Terminal-Bench Science a niekoľkých profesionálnych testoch. Claude však nie je porazený všade: Fable 5.1 je vyššie na HLE s nástrojmi a na Artificial Analysis Intelligence Index v tabuľke OpenAI. [1][6]
Čo sa naozaj zmenilo oproti GPT-5.6 Sol?
Oproti GPT-5.6 Sol sa menia uvažovanie úrovne, cena za token, async nástroje, steering počas odpovede, long-context výkon aj kybernetická úroveň. Produkčná migrácia preto potrebuje nové testy promptov, nástrojov, nákladov a bezpečnosti. [2][3][4][11]
