探索 GPT-6 Astra

面向复杂编码、浏览器操作和多步专业任务。结合官方资料与一手案例，查看可复用的操作方法、测试条件和能力边界。

在 Tabbit 中使用 GPT-6 Astra

精选提示词

这份官方指南提供了可直接嵌入系统提示词的 Astra 自主推进、指令优先级、写作风格、子代理委派和测试校准模板，并说明了 Responses API 的模型与推理参数迁移要求。

官方模型页给出了 gpt-6-astra 的输入输出能力、上下文和输出上限、推理档位、价格、端点、工具支持与速率限制，可直接作为 API 选型和成本估算基线。

这份指南帮助团队删减为旧模型积累的冗长指令，让 GPT-6 Astra 更准确地选择 Skill、控制测试范围并持续完成长任务。

这份完整提示词让 Codex 依据官方 Astra 指南审计并精简仓库指令，同时把修改范围严格限制在指令文件内。

OpenAI 官方表格显示 Astra 在所选的电脑使用、专业工作、代码和科学基准上普遍高于 GPT-5.6 Sol，但结果依赖具体 harness、工具、成本档位和数据版本，不能脱离脚注横向解读。

一次 Astra 父代理编排中，47 次没有状态变化的 30 秒轮询处理了 713 万输入 token，占父代理输入量约 68%，说明短间隔轮询会把高价父模型的上下文成本放大。

CodeRabbit 的早期评测显示，Astra 在跨文件代码审查的可行动缺陷覆盖率上相对 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 有明显增益，但这是单一评测方向的早期信号，不能直接当作所有代码审查任务的总体排名。

在一个 100K+ LOC 的真实商业代码库中，Astra High 被作者视为实现和规划的甜点档，但超长重构与 Fast/Ultra 会很快耗尽额度，而且“大重写”最终仍未完成。

Artificial Analysis 的同页六档对照显示，Astra Max 智能指数最高但单任务成本也最高，Low 的首 token 延迟和成本最低，适合按任务价值分层路由而非统一使用最高档。

OpenAI

汇总 GPT-6 Astra 的提示词、Agent 工作流、配置经验与测评证据，保留原始来源、测试条件和适用边界。