استخدم عينة الوثيقة هذه فقط: [P1] اجتاز إصلاح التصدير فحوصات البيئة التجريبية. [P2] اقتُرح إصدار يوم الجمعة ولم يُعتمد. [P3] ستراجع Mei رسائل الخطأ يوم الثلاثاء. [P4] لم يُعيّن مسؤول للوثائق. أعد جدولا يتضمن الادعاء والاقتباس الداعم الدقيق ومعرّف الفقرة وعدم اليقين. هل أُجيز الإصدار الإنتاجي؟ من مسؤول الوثائق؟ علّم الحقائق المفقودة بأنها مجهولة. يجب أن يطابق كل اقتباس العينة المقدمة؛ ولا تستنتج النجاح الإنتاجي من البيئة التجريبية. لا تختبر هذه العينة الصغيرة الحد الأقصى لطول السياق.
GPT-6 Astra API: الأسعار ومساحة التجربة والأمثلة
استكشف أسعار GPT-6 Astra API ومدخلات Responses متعددة الوسائط وضوابط الاستدلال. جرّب المحادثة النصية وراجع حدود التكامل الخاصة بالنموذج.
أسعار GPT-6 Astra API وفوترته
0-272K رمز إدخال
السعر الرسمي
- الإدخال
- $10.0000 /M
- الإخراج
- $50.0000 /M
- الإدخال المخزن مؤقتا
- $1.0000 /M
- الكتابة في الذاكرة المؤقتة
- $12.5000 /M
سعر API Hop التوفير 70%
- الإدخال
- $3.0000 /M
- الإخراج
- $15.0000 /M
- الإدخال المخزن مؤقتا
- $0.3000 /M
- الكتابة في الذاكرة المؤقتة
- $3.7500 /M
272.001K-922K رمز إدخال
السعر الرسمي
- الإدخال
- $20.0000 /M
- الإخراج
- $75.0000 /M
- الإدخال المخزن مؤقتا
- $2.0000 /M
- الكتابة في الذاكرة المؤقتة
- $25.0000 /M
سعر API Hop التوفير 70%
- الإدخال
- $6.0000 /M
- الإخراج
- $22.5000 /M
- الإدخال المخزن مؤقتا
- $0.6000 /M
- الكتابة في الذاكرة المؤقتة
- $7.5000 /M
لم يتم التحقق من السعر المرجعي بشكل مستقل. راجع أسعار الناشر الحالية ووحدات الفوترة والشروط المطبقة قبل مقارنة التكاليف.
أداة محادثة GPT-6 Astra عبر الإنترنت
إعدادات النموذج
ماذا تفعل الذاكرة؟
تضيف التبادلات المكتملة والقابلة لإعادة الاستخدام من هذه المحادثة إلى طلبك التالي، لتتمكن من طرح أسئلة متابعة دون تكرار السياق.
ماذا يحدث عند تعطيلها؟تُرسل رسالتك الجديدة وأي تعليمات نظام فقط. تبقى الرسائل السابقة ظاهرة؛ وتؤدي إعادة تفعيل الذاكرة إلى تضمين التبادلات السابقة المؤهلة مجددا.
هل هذه ذاكرة طويلة الأمد؟لا. هذا سياق المحادثة وليس ذاكرة بين محادثات منفصلة. تُستبعد الردود الفاشلة أو المتوقفة أو المبتورة أو غير القابلة لإعادة الاستخدام. قد يزيد السجل الأطول رموز الإدخال والتكلفة.
المعلمات المتقدمة
0 حرف أو أكثر(0/لا حد ثابت)
لا حد ثابت لعدد الأحرف؛ يخضع الطلب الكامل لحدود حجم الطلب وسياق النموذج. هذا ليس عددا للرموز. المحادثة
كيف أساعدك اليوم؟
لا توجد بيانات استجابة بعد جاهز
أمثلة تعليمات GPT-6 Astra
هذه تعليمات تقييم للنموذج GPT-6 Astra وليست مخرجات نموذج مسجلة. تحلل النص المقدم فقط؛ ولا تنفذ شيفرة أو تفحص أنظمة إنتاجية أو تثبت أداء السياق الطويل. تحقق من الأدلة المقتبسة ومعايير القبول ثم راجع بيانات الاستجابة الوصفية والاستخدام قبل الاستخدام الإنتاجي.
استخرج هذه السجلات الاصطناعية إلى JSON بالحقول id وowner وdeadline وevidence: [R1] المسألة 41: Ana مسؤولة عن إصلاح التصدير؛ لم يُتفق على موعد نهائي. [R2] المسألة 42: المراجعة مستحقة في 15 أكتوبر؛ لم يُعيّن مسؤول ولم تُذكر السنة. استخدم null للقيم المفقودة واحتفظ بالتواريخ الجزئية كما وردت. اقتبس المصدر في evidence. لا تختلق سنة أو مسؤولا. تحقق من كل حقل مقابل سجله؛ هذه مهمة تنسيق نص وليست عملية قاعدة بيانات.
ينفذ فريق خيالي من شخصين 2,000 تقرير يوميا. يُقبل الاكتمال خلال 30 دقيقة. لديه قاعدة بيانات دون خدمة طوابير؛ ويجب أن تتعافى المهام بعد إعادة التشغيل وتتجنب التسليم المكرر. قارن المعالجة الدفعية المدعومة بقاعدة بيانات بطابور مخصص. قدم جدول قرار وتوصية مشروطة وثلاثة أمور مجهولة وشرطا واحدا يعكس اختيارك. لا تختلق معايير أداء أو تكاليف أو ضمانات مختبرة.
ما هو ChatGPT-6 Astra؟
نموذج من سلسلة GPT للاستدلال المعقد والبرمجة والعمل المهني
يقابل ChatGPT-6 Astra المذكور هنا الاسم الرسمي لدى OpenAI، وهو GPT-6 Astra، ومعرّفه في API هو gpt-6-astra. صدر في 3 سبتمبر 2026، ويستهدف أساسًا الاستدلال المعقد والبرمجة واستخدام الحاسوب والبحث وإنشاء الوثائق. ما يهمنا أكثر هو قدرته على جمع هذه المهارات لمواصلة العمل نحو هدف، وتسليم نتيجة قابلة للفحص والاستخدام في النهاية. سجل تغييرات OpenAI
مثلًا، عند معالجة مشكلة إنتاجية تشمل وحدات متعددة، نريد أن يفهم النموذج المتطلبات والسجلات، ويحدد الشيفرة المطلوب تغييرها، ثم يواصل تحسين الإصلاح بناءً على نتائج الاختبارات. نرى أن Astra يستحق تقييمًا جادًا لهذا النوع من العمل الذي يتطلب تحققًا متكررًا بين المعلومات.
نموذج متعدد الوسائط بنافذة سياق 1.05 مليون رمز وفهم للصور
توفر GPT-6 Astra API الرسمية نافذة سياق قدرها 1,050,000 رمز وحدًا أقصى للإخراج يبلغ 128,000 رمز. تدعم إدخال النصوص والصور مع إخراج نصي، وآخر تاريخ لمعرفتها هو 30 أبريل 2026. نرى أن هذا الإعداد يناسب تحليل وثائق المتطلبات والشيفرة والسجلات ولقطات الواجهة ضمن مهمة واحدة. المواصفات الرسمية للنموذج
عمليًا، ننصح بوسم المواد بأسماء الملفات والإصدارات والتواريخ، ومطالبة النموذج بربط استنتاجاته بأدلة محددة. يجب أن تترك المدخلات الطويلة مساحة للاستدلال والإجابة أيضًا؛ وعندما تتعلق المهمة بمعلومات راهنة، قدم مواد حديثة أو صِل أداة استرجاع. وتتطلب مهام توليد الصور والفيديو أو تشغيل البرامج الأدوات المقابلة، لأن إطار التشغيل والوكيل لهما أهمية مماثلة في إتمام المهمة.
خمسة مستويات لضبط جهد الاستدلال
يدعم GPT-6 Astra خمسة مستويات لجهد الاستدلال: low وmedium وhigh وxhigh وmax. نتعامل معها كوسائل لضبط جهد الاستدلال؛ ويظل الاستهلاك الفعلي مختلفًا حسب المهمة. الإرشادات الرسمية لجهد الاستدلال
ننصح بالبدء عند medium لإنشاء خط أساس للعمل: قارن low للاستخراج والتنسيق البسيطين، وجرّب high للتحليل عبر الملفات والقيود المتعددة وتصحيح الأخطاء المتكرر. وللمشكلات التي لا تحلها المستويات السابقة، قيّم xhigh وmax. يهمنا أكثر ما إذا كان الانتظار والتكلفة الإضافيان يقللان إعادة العمل.
أداة ChatGPT-6 Astra عبر الإنترنت وAPI في API Hop
نريد أن تساعدك API Hop على فهم أداء ChatGPT-6 Astra الفعلي في مهامك بسرعة أكبر. تحتاج فقط إلى تسجيل الدخول وإنشاء مفتاح API وإضافة رصيد صغير لبدء تجربته عبر الأداة. لا تحتاج إلى كتابة تكامل API أولًا أو شراء خطة ثابتة لتقييم قصير، وتقل حسابات منصات النماذج التي تديرها.
قدرات ChatGPT-6 Astra الأساسية ومجالات قوته
برمجة المشاريع: اهتمام أكبر بالفهم عبر الملفات ومراجعة الشيفرة المعقدة
نرى أن Astra يستحق الأولوية في مراجعات الشيفرة التي تتطلب فهم وحدات متعددة في وقت واحد. في تقييم CodeRabbit المبكر، بلغت تغطيته للمشكلات القابلة للمعالجة في مجموعة المراجعة الأصعب عبر الملفات 57.1%، مقابل 47.6% لـ GPT-5.6 Sol. يقيس المؤشر اكتشاف المشكلات الموسومة وتقديم ملاحظات يمكن للمطوّرين العمل بها؛ ويؤكد المؤلفون أنها نتائج مبكرة لاختبار محدد. تقييم CodeRabbit المباشر
للعمل الذي يشمل تغييرات API والحالة المشتركة ومنطق الصلاحيات والاعتماديات بين الوحدات، ننصح بتقديم المستدعين والاختبارات والقيود التجارية ذات الصلة معًا، ومطالبة النموذج بإرفاق موضع الشيفرة وشرط حدوث المشكلة لكل ملاحظة. يفيد عملاؤنا بأن Astra قادر جيدًا على تتبع المشكلات العابرة للوحدات والمعقدة نسبيًا وحلها.
تنسيق الأدوات: تنفيذ مسارات متعددة الخطوات عبر المتصفحات وبرامج الأعمال
نتفاءل بقدرة Astra على تنفيذ عمليات محددة في أنظمة الأعمال الحالية. في تجربة عملية منشورة، جعلت Claire Vo من ChatPRD نموذج Astra داخل Codex يشغّل محرر سير عمل CRM في Chrome، ويضيف عقدًا ويربط المنطق، ويكمل مسار توزيع العملاء المحتملين، ويصوغ رسائل بريد مخصصة، ويرسل مسوداتها إلى Slack للمراجعة. تجربة Claire Vo العملية
يمثل استخدام Computer Use في ChatGPT لاستبدال عمليات الأعمال المتكررة حصة كبيرة جدًا بين عملائنا. ووفق ملاحظاتهم، تحسن أداء Astra في استخدام الحاسوب فعلًا، لكن ChatGPT-5.6 Sol قد يقدم قيمة أفضل في بعض الحالات.
البحث: جمع المعلومات ثم فحص الأدلة وفق سؤال محدد
نضع Astra ضمن خيارات التجربة للبحث التقني وجمع معلومات المنافسين والمراجعات الطويلة. في اختباراتنا الداخلية بالتعليمة ومستوى الاستدلال نفسيهما لـ Astra وGPT-5.6 Sol، وجدنا أن Astra كشف مواد وتدوينات أكثر فائدة، مع تغطية بحث أوسع.
في الوقت نفسه، تظل سرعة استجابة Astra مصدر قلق فعلي. ويفيد عملاؤنا أيضًا بأنه ليس بالسرعة المتوقعة عمومًا، ويزداد ذلك وضوحًا عند جمع معلومات كثيرة.
التطوير البصري: تحويل وصف إلى نموذج 3D أولي قابل للتحرير
نرى استخدامًا مثيرًا للاهتمام لـ Astra في إنشاء نماذج بصرية أولية قابلة للتحرير بسرعة ببرامج مهنية. استخدم Simon Willison وضع Codex في تطبيق ChatGPT على macOS، مع Astra عند medium، لتشغيل Blender محليًا وإنشاء مشهد لبجع يركب دراجة. أجرى جولتي تعديل إضافيتين للخلفية والتفاصيل، ونشر ملف .blend وسكربت Python وسجل المحادثة. عملية Simon Willison كاملة
استخدم بعض عملائنا أيضًا Blender MCP لصنع أصول ألعاب، وكانوا راضين مع إقرارهم بأن بعض نماذج الشخصيات احتاجت إلى تنقيح يدوي. لذلك ننصح باختباره في سيناريوهات عملك لتقييم قدرته على إتمام المهمة فعلًا.
الاختبار وتصحيح الأخطاء: مهام تحتاج إلى تفاعل متكرر لإظهار المشكلات
نهتم خصوصًا بقدرة Astra على مواصلة فحص نتائج تنفيذ الشيفرة بعد كتابتها. في تجربة أخرى، جعلته Claire Vo يختبر فرع معاينة في المتصفح لمدة 1 ساعة و45 دقيقة، بما فيه إرسال المحادثات وتحديث الصفحة وفحص وحدة التحكم. قالت الكاتبة إنه وجد مشكلات فات اكتشافها سابقًا. مثال فحص الجودة بالمتصفح
لكن مقالة OpenAI للمطوّرين تشير أيضًا إلى أن Astra يتوقف أحيانًا بعد التنفيذ الأول وينتظر الملاحظات؛ وقد يؤدي تكرار التأكيد على الفحوص في التعليمات القديمة إلى اختبار مفرط. إذا شعرت أنه ينفق وقتًا زائدًا في الاختبار، يمكنك ضبط AGENTS.md للحد منه. في تطويرنا لم تستحوذ الاختبارات على نسبة غير معتادة، وربما يرتبط ذلك بمستوى الاستدلال المستخدم. عند رفعه، قد ترتفع حصة الاختبار تبعًا لذلك.
معايير ChatGPT-6 Astra وأداؤه
مهام الطرفية: نحو 59% في تقييم مستقل لـ Terminal-Bench 4.0
في جدول المقارنة الحالي لـ Artificial Analysis، يحقق Astra عند max نحو 59% بعد التقريب في Terminal-Bench 4.0. تستخدم AA أداة mini-swe-agent لتشغيل المهام الـ 66 كلها، مع تكرار كل مهمة ثلاث مرات وحساب متوسط نجاح المحاولة الواحدة. لا تُعد المهمة ناجحة إلا باجتياز جميع الاختبارات. تشمل المهام صيانة البرمجيات وعمليات الأنظمة ومعالجة البيانات. نتائج النموذج في AA · منهجية Terminal-Bench 4.0
ننصح الفرق التي تتعامل مع إخفاقات الاعتماديات أو نقل قواعد البيانات أو إصلاحات عبر الملفات بإدراج Astra في اختبارات مشروع حقيقي. ابدأ بمستوى high ثم اخفضه أو ارفعه بعد تقييم النتائج باختبارات العمل.
- GPT-6 Astramax≈59%
نتيجة AA مقربة. شغل mini-swe-agent جميع المهام البالغ عددها 66 ثلاث مرات لكل منها؛ متوسط معدل النجاح في تشغيل واحد، مع اشتراط نجاح جميع الاختبارات.
لقطة زمنية
مسارات العمل العلمية: 68.1% في Terminal-Bench-Science 0.1
في ترتيب Terminal-Bench-Science 0.1 الحالي، يحقق Astra عند max مع Codex معدل حل 68.1%. يتضمن التقييم 70 مسار عمل علميًا، تشمل تحليل البيانات والمحاكاة والتحسين وملاءمة النماذج، مع قبول قائم على المخرجات الفعلية واختبارات المهام. ترتيب المسارات العلمية · نطاق التقييم ومنهجيته
نرى هذه النتيجة أنفع لتقييم مساعد بحث يستطيع التحليل وكتابة الشيفرة وتشغيلها وفحص النتيجة. لتنظيف البيانات الروتيني، ننصح بمقارنة النماذج الأقل تكلفة أولًا. وللإخفاقات المتكررة في الملاءمة أو المحاكاة أو التحليل المعقد، ارفع مستوى استدلال Astra ثم افحص مطابقة الإخراج للمتطلبات.
- GPT-6 Astramax + Codex68.1%
70 مسار عمل علميا تغطي التحليل والمحاكاة والتحسين وملاءمة النماذج؛ مع التحقق عبر المخرجات واختبارات المهام.
لقطة زمنية
الوثائق المهنية: 34.2% في تقييم GDP.pdf الأصلي
في ترتيب Surge AI الأصلي لـ GDP.pdf، يحقق Astra عند max نسبة 34.2%، وGPT-5.6 Sol عند max نسبة 30.7%، وClaude Opus 5.5 عند adaptive/max نسبة 30.6%. يستخدم التقييم ملفات PDF وأسئلة من أعمال مهنية حقيقية، تشمل جداول ورسومات تقنية وتفاصيل يسهل إغفالها. ترتيب Surge AI الأصلي
ننصح من يحتاجون إلى العمل على الأدلة أو استخراج بيانات الرسوم أو مطابقة المعلومات عبر الصفحات بتجربة Astra أولًا، مع اشتراط ذكر أرقام الصفحات والنماذج المنطبقة والأدلة الأصلية في الإجابات.
- GPT-6 Astramax34.2%
- GPT-5.6 Solmax30.7%
- Claude Opus 5.5adaptive/max30.6%
تقييم Surge AI الأصلي لملفات PDF والأسئلة المهنية.
لقطة زمنية
أتمتة الأعمال: معدل إتمام 41.4% عند Max في AutomationBench
يختبر AutomationBench 1.0.6 من Zapier مهام متعددة الخطوات في تطبيقات أعمال محاكاة، ويقيّم مطابقة الحالة النهائية لكل المتطلبات. يختبر المعيار مسارات تشغّل التطبيقات عبر APIs. تظهر بعض نتائج Astra أدناه. تقييم Zapier الأصلي
| مستوى الاستدلال | معدل إتمام المهمة | متوسط تكلفة المهمة |
|---|---|---|
| متوسط | 34.09% | USD 1.27 |
| عالٍ | 37.14% | USD 1.44 |
| أقصى | 41.40% | USD 1.73 |
من high إلى max، يرتفع الإتمام بمقدار 4.26 نقطة مئوية، بينما تزيد تكلفة المهمة المتوسطة USD 0.29. ننصح بتشغيل مسار ذي معايير قبول واضحة عند medium أوhigh أولًا، ثم فحص ما إذا كان max يقلل إخفاقات تؤثر فعلًا في العمل. في سيناريوهاتنا، يكون زمن الاستجابة عند max أبطأ بنحو 20% من high، لذا قيّم قبول هذا التأخير لديك.
- GPT-6 Astraمتوسط34.09%
- GPT-6 Astraعالٍ37.14%
- GPT-6 Astraأقصى41.40%
مهام قائمة على API في تطبيقات أعمال محاكاة؛ يجب استيفاء كل متطلب للحالة النهائية. من High إلى Max: +4.26 نقطة مئوية و+$0.29 لكل مهمة.
لقطة زمنية
- GPT-6 Astraمتوسط$1.27
- GPT-6 Astraعالٍ$1.44
- GPT-6 Astraأقصى$1.73
تكاليف مهام التقييم، وليست أسعار API Hop أو رسما ثابتا لكل طلب API.
لقطة زمنية
القدرة العامة وسرعة الاستجابة: مؤشر 53 وإخراج نحو 48 رمزًا في الثانية
يمنح Intelligence Index v4.3.2 من Artificial Analysis نموذج Astra عند max درجة 53. تظهر قياسات AA لـ OpenAI API سرعة إخراج تقارب 47.6 رمزًا في الثانية. هذا المعدل بعد بدء التوليد؛ ويشمل الانتظار الفعلي أيضًا معالجة الإدخال والاستدلال. تقييم AA للقدرة والسرعة
ننصح بتسجيل الزمن حتى بدء ظهور الإجابة والمدة الإجمالية لإتمام المهمة للميزات الحساسة للانتظار. للأسئلة البسيطة وتنظيم النص القصير، نقارن أولًا مستويات استدلال أقل أو نماذج أخف. ولتصحيح الأخطاء المعقد والبحث، نفحص ما إذا كان الانتظار قليلًا أكثر ينتج نتيجة أفضل. نستخدم Astra أساسًا عند high حاليًا؛ وقد نبدّل النموذج ومستوى الاستدلال للمهام الأعقد أو المختلفة.
- GPT-6 Astra
- 53 نقطة
- max
مؤشر Artificial Analysis المركب: نقاط، وليست نسبة مئوية أو معدل نجاح المهام.
لقطة زمنية
- GPT-6 Astra
- ≈47.6 Token/s
- max
قياس AA بعد بدء التوليد، باستثناء معالجة المدخلات وانتظار الاستدلال. ليس التزاما بزمن استجابة API Hop أو معدل إخراجه.
لقطة زمنية
مقارنة ChatGPT-6 Astra مع GPT-6.1 Sol وClaude Opus 5.5 وClaude Fable 5.1
مقارنة GPT-6.1 Sol: احسب تكلفة المهام اليومية أولًا، ثم أسند الأصعب إلى Astra
في مقارنة Artificial Analysis عند max، يحقق Astra وGPT-6.1 Sol درجتي مؤشر عام 53 و52 على الترتيب. تبلغ التكلفة المرجحة لكل مهمة في المؤشر نفسه USD 3.26 وUSD 0.72. نرى أن هذا الفرق يكفي للتأثير في الاختيار اليومي، خصوصًا للمنتجات التي تعالج طلبات كثيرة كل يوم. مقارنة Astra وGPT-6.1 Sol بشروط متماثلة
لصيانة الشيفرة على دفعات وتنظيم الوثائق ومعالجة المعلومات بقواعد واضحة، ننصح أولًا بالتحقق من كفاية GPT-6.1 Sol. يمكن تخصيص Astra للمشكلات التي تفشل بعد محاولات متكررة ومسارات البحث المعقدة والمراجعات عالية تكلفة الخطأ. في تطويرنا اليومي، يمثل GPT-6.1 Sol نسبة 80% من الاستخدام؛ وننظر في Astra عندما تمتد المشكلة عبر الوحدات أو تكون معقدة بصورة خاصة.
- GPT-6 Astramax53
- GPT-6.1 Solmax52
مقارنة AA نفسها؛ نقاط المؤشر ليست نسبا مئوية. قارن نتائج المهام الفعلية إلى جانب الدرجة المركبة.
لقطة زمنية
- GPT-6 Astramax$3.26
- GPT-6.1 Solmax$0.72
تكاليف مهام التقييم، وليست أسعار API Hop أو رسما ثابتا لكل طلب API.
لقطة زمنية
مقارنة Claude Opus 5.5: النظر إلى فهم المصادر والمخرجات النهائية وتكلفة المهمة معًا
في مقارنة AA، يستخدم Opus 5.5 مستوى max مع إعداد البديل الافتراضي، بينما يستخدم Astra مستوى max. درجتاهما العامتان 58 و53 على الترتيب، بتكلفتين مرجحتين لكل مهمة USD 5.98 وUSD 3.26. نرى أن أفضلية Opus في هذا الاختبار العام ينبغي تقييمها مع تكلفته الأعلى للمهمة. مقارنة Opus 5.5 وAstra
إذا كانت المهمة أساسًا قراءة ملفات PDF مهنية وفحص الجداول والرسومات التقنية، فننصح بتجربة Astra أولًا ومقارنته بدقة مع Opus 5.5. وننصح أيضًا بتوزيع النماذج على حالات أدق في سير العمل؛ مثل استخدام Astra للتعرف وOpus 5.5 لفهم المواد.
- GPT-6 Astramax53
- Claude Opus 5.5max + الرجوع الافتراضي58
مقارنة AA نفسها؛ نقاط المؤشر ليست نسبا مئوية. قارن نتائج المهام الفعلية إلى جانب الدرجة المركبة.
لقطة زمنية
- GPT-6 Astramax$3.26
- Claude Opus 5.5max + الرجوع الافتراضي$5.98
تكاليف مهام التقييم، وليست أسعار API Hop أو رسما ثابتا لكل طلب API.
لقطة زمنية
مقارنة Claude Fable 5.1: تكلفة تنفيذ أكثر جاذبية، مع الاحتفاظ بالمقارنة لمسارات الوثائق الطويلة
في مقارنة AA الحالية، يحصل Astra عند max وFable 5.1 عند max مع البديل الافتراضي على درجة عامة 53. تبلغ تكلفتاهما المرجحتان USD 3.26 وUSD 7.63 للمهمة على الترتيب. تختلف النتائج في الاختبارات الفردية: درجتا Terminal-Bench 4.0 بعد التقريب 59% و52%، ودرجتا استدلال السياق الطويل AA-LCR v1.1 هما 81% و85% على الترتيب. نرى هذه النتائج أنفع لتوزيع النماذج على المهام. مقارنة Astra وFable 5.1
يمكن للفرق التي تستخدم Fable 5.1 البدء بمقارنات تنفيذ الطرفية والإصلاحات متعددة الخطوات، مع التركيز على الإتمام وتكلفة المهمة كلها. وإذا كان المسار الحالي يركز على البحث عبر الوثائق والتحليل الطويل ولديك تعليمات فعالة، فننصح بالاحتفاظ بـ Fable أثناء اختبار Astra على المواد نفسها، ثم تقرير المهام التي تستحق النقل إن وجدت. وفق خبرتنا، يخدم Fable 5.1 وAstra حالات مختلفة ولا يحل أحدهما محل الآخر.
- GPT-6 Astramax53
- Claude Fable 5.1max + الرجوع الافتراضي53
مقارنة AA نفسها؛ نقاط المؤشر ليست نسبا مئوية. قارن نتائج المهام الفعلية إلى جانب الدرجة المركبة.
لقطة زمنية
- GPT-6 Astramax$3.26
- Claude Fable 5.1max + الرجوع الافتراضي$7.63
تكاليف مهام التقييم، وليست أسعار API Hop أو رسما ثابتا لكل طلب API.
لقطة زمنية
- GPT-6 Astramax≈59%
- Claude Fable 5.1max + الرجوع الافتراضي≈52%
درجات مقربة لمهام الطرفية. قيم التنفيذ والتكلفة الإجمالية للمهمة معا.
لقطة زمنية
- GPT-6 Astramax81%
- Claude Fable 5.1max + الرجوع الافتراضي85%
الاستدلال طويل السياق تقييم مستقل عن تنفيذ الطرفية؛ ولا تجمع الدرجتين.
لقطة زمنية
لماذا تستخدم GPT-6 Astra عبر API Hop؟
فوترة حسب الاستخدام وتحسين تكلفة النماذج
تتبع الرسوم أسعار API Hop الحالية والاستخدام الفعلي. أضف رصيدا عند الحاجة.
نماذج ذكاء اصطناعي وواجهات بيانات موحدة مع وصول لعدة نماذج في مكان واحد
يربط مفتاح API واحد عدة نماذج ذكاء اصطناعي وخدمات بيانات، مما يقلل تكاليف التكامل ويتيح التبديل بنقرة واحدة. تحتاج تطبيقات الأعمال إلى الذكاء الاصطناعي والبيانات معا.
سجلات الاستدعاءات وضوابط وصول التطبيقات مع وضوح لكل استدعاء
يُسجل كل استدعاء API في لوحة معلوماتك. أنشئ مفاتيح API منفصلة للتطبيقات المختلفة.
قيّم المخرجات وفق مهمتك
استخدم معرّف النموذج الموثق والمعلمات المدعومة عبر API Hop. قيّم المخرجات وفق معايير قبولك، ثم افحص سجلات الاستخدام وبيانات الاستجابة الوصفية قبل الاستخدام الإنتاجي. اسم النموذج أو المثال لا يضمن كل نتيجة.
كيفية استخدام GPT-6 Astra على API Hop
بعد إنشاء مفتاح API في لوحة التحكم، اتبع الوثائق لبدء استخدام GPT-6 Astra.
جهّز حسابك واختبر عبر الإنترنت
سجّل الدخول وتحقق من رصيدك وأنشئ مفتاح API.
جرّبه في مساحة التجربة
استكشف قدرات النموذج في مساحة التجربة لمعرفة أفضل طريقة لاستخدامه.
ادمج GPT-6 Astra في أعمالك
اتبع وثائق المطورين لدينا لدمج GPT-6 Astra في أعمالك.
ترقيات النماذج المستقبلية
للتبديل إلى نموذج أحدث، تأكد أولا من أن دليل النماذج لمفتاح API يعيد معرّفه الدقيق. إذا كان يدعم نقطة النهاية وحقول الطلب نفسها، فحدّث معرّف النموذج ثم اختبر تنسيقات الاستجابة والبث وحدود الإخراج والفوترة قبل إرسال حركة إنتاجية. لمهام الصور أو الفيديو غير المتزامنة، تحقق أيضا من إرسال المهمة واستطلاع الحالة واسترجاع النتيجة.
الأسئلة الشائعة عن GPT-6 Astra API
ما اسم النموذج وتنسيق الطلب اللذان أستخدمهما عبر API Hop؟
ننصح أولًا بفحص اسم الاستدعاء في كتالوج النماذج الحالي والواجهة المستخدمة في أمثلة لوحة التحكم. معرّف OpenAI الرسمي هو gpt-6-astra؛ وعند التكامل عبر API Hop، اتبع النموذج وأمثلة التكامل المتاحة حاليًا. لا تستخدم اسم العرض «GPT-6 Astra» مباشرةً كمعامل طلب مؤكد. معرّف نموذج OpenAI
يسرد الجدول أدناه حقولًا يسهل الخلط بينها في بروتوكولَي OpenAI الأصليين، لمراجعتها عند الانتقال. هذه مقارنة حقول بروتوكول؛ ويظل رابط طلب API Hop الفعلي خاضعًا لوثائق تكامله الحالية. إرشادات الانتقال الرسمية · معاملات Chat Completions · ميزانية إخراج Responses
| الإعداد | Responses | Chat Completions |
|---|---|---|
| إدخال المستخدم | input | messages |
| مستوى الاستدلال | reasoning: {"effort": "medium"} | reasoning_effort: "medium" |
| ميزانية الإخراج | max_output_tokens | max_completion_tokens |
| استدعاء أدوات Astra | مدعوم | يتطلب الانتقال إلى Responses |
ننصح بإرسال طلب نصي أساسي أولًا وتأكيد عمل النموذج والمصادقة وتحليل الإخراج، ثم إضافة التدفق أو الصور أو استدعاءات الأدوات.
يوثق API Hop واجهتي Chat Completions وResponses المتوافق مع OpenAI لـgpt-6-astra، وليس Claude Messages. استخدم messages مع Chat وinput مع Responses مع محلل الاستجابة المناسب. توفر Responses وحده لا يثبت دعم كل أداة أصلية أو Compact أو متابعة الحالة.
لماذا تعيد معاملات الاستدلال أو أخذ العينات خطأ 400 بعد الانتقال من نموذج أقدم؟
ننصح أولًا بفحص وجود reasoning_effort: "none" في الطلب القديم، أوreasoning.effort: "none" في Responses. لا يدعم Astra إيقاف الاستدلال؛ استخدم أحد مستوياته الخمسة المدعومة. أزل أيضًا temperature وtop_p وtop_logprobs من الإعداد القديم. في Chat Completions، أزل logprobs كذلك؛ وفي Responses، يجب ألا يحتوي include على message.output_text.logprobs. قواعد انتقال المعاملات لدى OpenAI
نوصي بتقليل الطلب إلى النموذج والإدخال وميزانية الإخراج الضرورية، وتشغيله أولًا، ثم إضافة الإعدادات واحدًا واحدًا. ظهور معامل في وثائق واجهة متوافقة لا يعني قبول كل نموذج له. عند الخطأ، افحص قيود النموذج والحقول المدعومة في نقطة النهاية الحالية معًا.
لماذا استُهلكت رموز دون إجابة كاملة؟
ننصح أولًا بفحص حالة الاستجابة وتفاصيل الاستخدام. لا تظهر رموز استدلال Astra كاملةً كنص إجابة عادي، لكنها تشغل السياق وتُحاسب كرموز إخراج. في Responses، يغطي max_output_tokens الاستخدام المولد كالتفكير والإجابة المرئية. إذا كانت الميزانية صغيرة أو السياق المتبقي قليلًا، فقد ينتهي التوليد قبل بدء الإجابة. إرشادات استخدام الاستدلال وميزانية الإخراج
عند استخدام Responses، ننصح بفحص ما إذا كانت status هي incomplete وما إذا كانت incomplete_details.reason هي max_output_tokens. ثم استخدم usage.output_tokens_details.reasoning_tokens لتقرير زيادة الميزانية أو تنظيم الإدخال أو خفض الاستدلال. راقب الاستهلاك الفعلي لمهمة ممثلة قبل ضبط الميزانية، بدلًا من إعادة استخدام حد إخراج صغير جدًا من نموذج أقدم. معالجة الاستجابات غير المكتملة
في Chat Completions، تحقق كذلك من finish_reason والاستخدام. ضيق المهمة أو عدل الحصة؛ فالإخراج الجزئي ليس إجابة مكتملة.
لماذا لم يكمل النموذج الإجراءات اللاحقة بعد إضافة tools؟
ننصح أولًا بفحص اختيار الواجهة. وفق قواعد OpenAI الرسمية، يتطلب استدعاء أدوات Astra استخدام Responses API. بالنسبة إلى دوال الأعمال التي تقدمها بنفسك، فإن إعلان tools وحده لا ينفذ الاستعلامات أو الحسابات أو عمليات الكتابة في التطبيق تلقائيًا. متطلبات استدعاء أدوات Astra
بعد استلام التطبيق function_call، عليه تنفيذ الدالة المقابلة ثم إعادة النتيجة كـ function_call_output مع الحفاظ على call_id الأصلي. بعد استلام النتيجة، قد يستدعي النموذج أداة أخرى أو يقدم إجابة نهائية. وإذا كان التطبيق يدير سجل المحادثة بنفسه، فعليه الاحتفاظ بالعناصر المعادة ذات الصلة، بما فيها عناصر الاستدلال المصاحبة لاستدعاءات الأدوات. مسار استدعاء الدوال الرسمي
ننصح بالبدء بأداة استعلام بسيطة لتشغيل مسار «استدعاء، تنفيذ، إعادة نتيجة، إجابة» كاملًا، ثم التوسع إلى أدوات متعددة. وعند التكامل عبر API Hop، تأكد أيضًا من دعم الخدمة الحالية لـ Responses والمتابعة بنتائج الأدوات والحقول ذات الصلة. يؤثر ذلك مباشرةً في نجاح المهام متعددة الخطوات.
لا. لا تنفذ ساحة التجربة النصية هذه أوامر ولا تعدل ملفات ولا ترسل معاملات عمل. يحتاج تطبيق الوكيل إلى أدوات مدعومة وبيئة تنفيذ وصلاحيات وإعادة النتائج وضوابط موافقة. إجراء الأداة المقترح ليس دليلا على تنفيذه.
0هل تستطيع ساحة تجربة GPT-6 Astra فتح الصور أو ملفات PDF أو المواقع؟
تدعم API Hop Responses API إدخال النصوص والصور وPDF لـGPT-6 Astra. تقبل ساحة التجربة هذه النصوص فقط ولا تتضمن أداة لرفع الملفات أو الصور. لا يؤدي لصق URL في المحادثة النصية إلى جلب موقع أو تحليل محتويات ملفاته تلقائيا.
هل تستمر ذاكرة المحادثة بين الجلسات؟
لا. يضم هذا التحكم الأدوار المكتملة المؤهلة من المحادثة الحالية في الطلب التالي. يبقي تعطيله السجل مرئيا لكنه يستبعده من المدخلات الجديدة. لا يعاد استخدام الردود الفاشلة أو الموقوفة أو المقتطعة أو غير القابلة لإعادة الاستخدام كسجل عادي. قد يزيد السجل الأطول استخدام المدخلات.
كيف أشخص أخطاء 401 أو 402 أو 403 أو 429؟
تحقق من المصادقة عند 401، والرصيد عند 402، والوصول إلى النموذج عند 403، وحدود المعدل أو الحصة عند 429. أكد المعرف الدقيق gpt-6-astra في الكتالوج الخاص بمفتاحك. اقرأ الخطأ كاملا وميز رمز المنصة عن حالة HTTP؛ كما تحتاج أخطاء البث إلى معالجة خاصة بالبروتوكول.
هل يستطيع GPT-6 Astra إرجاع JSON أو عدة بدائل؟
اطلب عدة بدائل ضمن إجابة واحدة وحدد الحقول وسلوك القيم المجهولة لـJSON. لا تفرض التعليمة النصية مخططا. عند التكامل عبر API، راجع خيارات text.format الموثقة ودعم النموذج، ثم تحقق من الصياغة والمعنى في سياق العمل قبل الاستخدام.
هل أعيد المحاولة فورا عند بطء الطلب أو انقطاعه؟
تحقق أولا من النتائج المتاحة وسجلات الطلبات والاستخدام. قد يؤثر الاستدلال والمدخلات أو المخرجات الطويلة في المدة. إيقاف الانتظار في المتصفح أو فقدان البث لا يثبت الإلغاء لدى المزود. احسم حالة العمل المعلق واستخدم سياسة محاولات محدودة لتقليل الطلبات والرسوم المكررة.
واجهات نصوص ذات صلة
أمثلة API للنموذج GPT-6 Astra والمعلمات المدعومة
البدء السريع بواجهة GPT-6 Astra API
gpt-6-astraيلزم model؛ تستخدم هذه الأمثلة معرّف نموذج الصفحة الحالية. تحقق من وصول مفتاح API إلى النموذج عبر GET /v1/models.
Chat CompletionsPOST /v1/chat-completions
curl -X POST "https://api.apihop.ai/v1/chat-completions" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-6-astra","messages":[{"role":"user","content":"Hello, introduce yourself in one sentence."}],"stream":false}'ResponsesPOST /openai/responses
curl -X POST "https://api.apihop.ai/openai/responses" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-6-astra","input":"Hello, reply with one short sentence.","stream":false}'الاستدلال وميزانية الإخراج وحدود الأدوات
- تستخدم Chat Completions الحقل messages؛ وتستخدم Responses الحقل input. يضبط كلا المثالين الأدنى stream: false.
- استخدم reasoning.effort في Responses وreasoning_effort في Chat Completions. يقبل Astra القيم low وmedium وhigh وxhigh وmax، ولا يقبل none أو minimal.
- احذف temperature وtop_p وtop_logprobs. واحذف أيضا logprobs في Chat وmessage.output_text.logprobs من include في Responses.
- ميزانيات الإخراج اختيارية: max_output_tokens في Responses وmax_completion_tokens في Chat. حذفها يُبقي القيمة الافتراضية للمزوّد. يتشارك الاستدلال والنص النهائي الميزانية، لذا قد ينفد الحد الصغير قبل الإجابة؛ عدّله للمهمة وراجع التكاليف.
- استخدم Responses لاستدعاء الأدوات في Astra. ينفذ تطبيقك الدوال المخصصة ويعيد function_call_output مع call_id الأصلي. الوصول القياسي إلى Responses لا يثبت دعم كل أداة أصلية أو Compact أو المتابعة ذات الحالة.
مرجع العائلة والبروتوكول
استجابات OpenAI متعددة الوسائط
وثائق API الكاملةواجهة Responses API متوافقة مع OpenAI. تستخدم نقطة النهاية هذه `input` بتنسيق OpenAI، وتدعم النصوص وروابط الصور العامة وإدخال ملفات PDF واستدعاءات الأدوات وخيارات الاستدلال ومعاملات التدفق.
POST
https://api.apihop.ai/openai/responses