OpenAI GPT-6 Astra API 模型配置与成本边界

一句话结论

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。

适用场景

• 适合的任务：复杂推理、编码、计算机操作、研究和文档创建；需要文本与图片输入、文本输出的 Responses API 工作流。

• 不适合的任务：音频或视频输入输出、微调，以及免费层 API 使用。

• 适用的模型版本：gpt-6-astra；页面列出的快照和别名均为 gpt-6-astra。

• 适用的客户端、Agent 或 API：Chat Completions 和 Responses 等列出的 API 端点；工具调用能力以 Responses API 为准。

• 推荐的推理档位和参数：low、medium、high、xhigh 或 max；页面没有为具体任务指定默认档位。

可直接使用的内容

model: gpt-6-astra
reasoning.effort: low | medium | high | xhigh | max
input: text, image
output: text
context_window: 1,050,000 tokens
max_output_tokens: 128,000
knowledge_cutoff: 2026-04-30

以上为依据官方模型页字段整理的配置摘要，不是页面逐字代码示例。

成本与能力边界

页面列出的 Responses API 工具包括 web search、file search、image generation、code interpreter、hosted shell、apply patch、skills、computer use、MCP 和 tool search。模型支持 streaming、function calling 和 structured outputs，不支持 fine-tuning。

复现配置与证据边界

• 页面给出了 Tier 1–5 的 RPM、TPM 和 batch queue limit；实际限额随账户 usage tier 自动变化，不能把 Tier 1 数值当作所有账户保证值。

• 页面同时列出 Chat Completions、Responses、Realtime、Batch 等端点；工具支持段明确限定为 Responses API。

• 价格和能力是页面采集日看到的官方值，后续可能变更；复现成本时应记录采集日期、输入 token 数、缓存命中情况和处理模式。