GPT-6 Astra API: मूल्य, प्रयोग टूल और उदाहरण

GPT-6 Astra API मूल्य, मल्टीमॉडल Responses इनपुट और तर्क नियंत्रण देखें। टेक्स्ट चैट आज़माएँ और मॉडल की विशिष्ट इंटीग्रेशन सीमाएँ पढ़ें।

GPT-6 Astra API मूल्य और बिलिंग

API की तुलना करें

0-272K इनपुट टोकन

आधिकारिक मूल्य

इनपुट: $10.0000 /M
आउटपुट: $50.0000 /M
कैश किया गया इनपुट: $1.0000 /M
कैश लेखन: $12.5000 /M

API Hop मूल्य बचत 70%

इनपुट: $3.0000 /M
आउटपुट: $15.0000 /M
कैश किया गया इनपुट: $0.3000 /M
कैश लेखन: $3.7500 /M

272.001K-922K इनपुट टोकन

आधिकारिक मूल्य

इनपुट: $20.0000 /M
आउटपुट: $75.0000 /M
कैश किया गया इनपुट: $2.0000 /M
कैश लेखन: $25.0000 /M

API Hop मूल्य बचत 70%

इनपुट: $6.0000 /M
आउटपुट: $22.5000 /M
कैश किया गया इनपुट: $0.6000 /M
कैश लेखन: $7.5000 /M

संदर्भ मूल्य का स्वतंत्र सत्यापन नहीं हुआ है। लागत की तुलना करने से पहले प्रकाशक की वर्तमान दरें, बिलिंग इकाइयाँ और लागू शर्तें जाँचें।

GPT-6 Astra ऑनलाइन चैट टूल

मॉडल सेटिंग

मॉडल

स्मृति

प्रतिक्रिया स्ट्रीम करें

उन्नत पैरामीटर

अधिकतम आउटपुट टोकनवैकल्पिक; खाली छोड़ने पर अपस्ट्रीम डिफ़ॉल्ट लागू होगा। तर्क प्रक्रिया भी आउटपुट टोकन इस्तेमाल कर सकती है; अधिक सीमा से लागत बढ़ सकती है।

सिस्टम प्रॉम्प्ट

0 या अधिक अक्षर(0/कोई तय सीमा नहीं)

अक्षरों की कोई तय सीमा नहीं; पूरा अनुरोध आकार और मॉडल संदर्भ की सीमाओं के अधीन है। यह टोकन की संख्या नहीं है।

रोकने वाले अनुक्रम

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तैयार

GPT-6 Astra प्रॉम्प्ट उदाहरण

ये GPT-6 Astra के मूल्यांकन प्रॉम्प्ट हैं, दर्ज मॉडल आउटपुट नहीं। ये केवल दिए टेक्स्ट का विश्लेषण करते हैं; कोड नहीं चलाते, प्रोडक्शन प्रणालियों की जाँच नहीं करते और लंबे संदर्भ का प्रदर्शन साबित नहीं करते। उद्धृत प्रमाण तथा स्वीकृति मानदंड जाँचें, फिर प्रोडक्शन उपयोग से पहले प्रतिक्रिया मेटाडेटा और उपयोग देखें।

केवल इस दस्तावेज़ नमूने का उपयोग करें: [P1] निर्यात सुधार स्टेजिंग जाँच में पास हुआ। [P2] शुक्रवार की रिलीज़ प्रस्तावित हुई, मंज़ूर नहीं। [P3] Mei मंगलवार को त्रुटि संदेशों की समीक्षा करेंगी। [P4] दस्तावेज़ों का कोई ज़िम्मेदार तय नहीं है। दावा, सटीक समर्थन उद्धरण, अनुच्छेद ID और अनिश्चितता की तालिका लौटाएँ। क्या प्रोडक्शन रिलीज़ मंज़ूर है? दस्तावेज़ों का ज़िम्मेदार कौन है? गुम तथ्य अज्ञात लिखें। हर उद्धरण दिए नमूने से मेल खाना चाहिए; स्टेजिंग से प्रोडक्शन सफलता न मानें। यह छोटा नमूना अधिकतम संदर्भ लंबाई नहीं जाँचता।

इन कृत्रिम रिकॉर्ड को id, owner, deadline और evidence फ़ील्ड वाले JSON में निकालें: [R1] समस्या 41: Ana निर्यात सुधार की ज़िम्मेदार हैं; समय सीमा तय नहीं। [R2] समस्या 42: समीक्षा 15 अक्टूबर तक करनी है; ज़िम्मेदार तय नहीं; वर्ष नहीं बताया गया। गुम वैल्यू के लिए null इस्तेमाल करें और अधूरी तारीखें जैसी दी गई हैं वैसी रखें। evidence में स्रोत उद्धृत करें। वर्ष या ज़िम्मेदार व्यक्ति न गढ़ें। हर फ़ील्ड उसके रिकॉर्ड से जाँचें; यह टेक्स्ट प्रारूपण का कार्य है, डेटाबेस ऑपरेशन नहीं।

एक काल्पनिक दो-सदस्यीय टीम रोज़ 2,000 रिपोर्ट चलाती है। 30 मिनट में पूरा होना स्वीकार्य है। उसके पास डेटाबेस है, कतार सेवा नहीं; कार्य रीस्टार्ट के बाद बहाल होने चाहिए और दोहरी डिलीवरी रोकनी चाहिए। डेटाबेस आधारित बैच और समर्पित कतार की तुलना करें। निर्णय तालिका, सशर्त सिफ़ारिश, तीन अज्ञात बातें और एक ऐसी शर्त दें जो आपका चयन बदल दे। बेंचमार्क, लागत या परीक्षण से मिली गारंटी न गढ़ें।

ChatGPT-6 Astra क्या है?

जटिल तर्क, कोडिंग और पेशेवर काम के लिए GPT श्रृंखला का मॉडल

यहां बताया ChatGPT-6 Astra, OpenAI के आधिकारिक GPT-6 Astra के अनुरूप है। API मॉडल ID gpt-6-astra है। 3 सितंबर 2026 को जारी यह मॉडल मुख्य रूप से जटिल तर्क, कोडिंग, कंप्यूटर संचालन, शोध और दस्तावेज़ निर्माण के लिए है। हमारे लिए मुख्य बात है कि क्या इन क्षमताओं को जोड़कर लक्ष्य की ओर लगातार काम कर सकता है और अंत में जांचने व इस्तेमाल करने योग्य परिणाम दे सकता है। OpenAI बदलाव रिकॉर्ड

मिसाल के तौर पर, कई मॉड्यूल की प्रोडक्शन समस्या में हम चाहते हैं कि मॉडल जरूरतें और लॉग समझे, बदलने वाला कोड खोजे और परीक्षण परिणामों से सुधार जारी रखे। बार-बार जानकारी मिलाने वाले ऐसे काम में Astra का गंभीर मूल्यांकन उपयोगी है।

1.05 मिलियन टोकन संदर्भ और चित्र समझ वाला मल्टीमोडल मॉडल

आधिकारिक GPT-6 Astra API में 1,050,000 टोकन संदर्भ विंडो और अधिकतम 128,000 टोकन आउटपुट है। टेक्स्ट और चित्र इनपुट से टेक्स्ट आउटपुट देता है; ज्ञान की अंतिम तारीख 30 अप्रैल 2026 है। यह कॉन्फ़िगरेशन एक ही कार्य में आवश्यकता दस्तावेज़, कोड, लॉग और इंटरफ़ेस स्क्रीनशॉट विश्लेषण के लिए उपयुक्त लगता है। आधिकारिक मॉडल विनिर्देश

सामग्री पर फ़ाइल नाम, संस्करण और तारीख लगाएं तथा मॉडल से निष्कर्षों को विशिष्ट प्रमाण से जोड़ने को कहें। लंबे इनपुट में भी तर्क और उत्तर के लिए जगह बचाएं; वर्तमान जानकारी के लिए नई सामग्री या खोज टूल दें। चित्र, वीडियो या सॉफ़्टवेयर संचालन के लिए संबंधित टूल भी चाहिए, क्योंकि कार्य पूरा करने में एजेंट और उसे चलाने वाला वातावरण उतने ही महत्वपूर्ण हैं।

पांच तर्क स्तर से प्रयास समायोजित करें

GPT-6 Astra के पांच तर्क स्तर हैं: low, medium, high, xhigh और max। ये तर्क प्रयास समायोजित करते हैं; वास्तविक खपत काम के अनुसार बदलती है। आधिकारिक तर्क स्तर मार्गदर्शन

व्यावसायिक आधार मापने के लिए medium से शुरू करें। सरल निष्कर्षण और प्रारूप बदलने में low, कई फ़ाइलों का विश्लेषण, अनेक शर्तें या बार-बार डिबगिंग में high जांचें। इनसे न सुलझने वाले मामलों में xhigh और max जांचें। मुख्य सवाल है कि अतिरिक्त प्रतीक्षा और खर्च से दोबारा काम घटता है या नहीं।

API Hop का ChatGPT-6 Astra ऑनलाइन टूल और API

API Hop से आप अपने कामों पर ChatGPT-6 Astra का वास्तविक प्रदर्शन जल्दी समझ सकते हैं। साइन इन करके API कुंजी बनाएं और थोड़ा क्रेडिट जोड़ें, फिर ऑनलाइन टूल आजमाएं। पहले इंटीग्रेशन कोड या छोटे मूल्यांकन के लिए निश्चित प्लान जरूरी नहीं और संभालने वाले मॉडल प्लेटफॉर्म खाते भी कम होते हैं।

ChatGPT-6 Astra की मुख्य क्षमताएं और मजबूत क्षेत्र

प्रोजेक्ट कोडिंग: कई फ़ाइलें समझना और जटिल कोड समीक्षा

कई मॉड्यूल साथ समझने वाली कोड समीक्षा में Astra को प्राथमिकता से जांचना चाहिए। CodeRabbit के शुरुआती मूल्यांकन के कठिन, कई फ़ाइलों वाले हिस्से में कार्रवाई योग्य समस्या कवरेज Astra का 57.1% और GPT-5.6 Sol का 47.6% था। यह मापता है कि मॉडल चिह्नित समस्या खोजकर डेवलपर को लागू करने योग्य प्रतिक्रिया देता है या नहीं; लेखकों ने इसे विशिष्ट परीक्षण के शुरुआती परिणाम बताया है। CodeRabbit का प्रत्यक्ष मूल्यांकन

API बदलाव, साझा स्थिति, अनुमति लॉजिक और मॉड्यूल निर्भरताओं में कॉलर, संबंधित परीक्षण और व्यावसायिक शर्तें साथ दें। हर निष्कर्ष के लिए कोड स्थान और उसे सक्रिय करने वाली स्थिति मांगें। ग्राहकों के अनुसार Astra कई मॉड्यूल वाली अपेक्षाकृत जटिल समस्या खोजने और सुलझाने में सक्षम है।

टूल समन्वय: ब्राउज़र और व्यावसायिक सॉफ़्टवेयर में कई चरणों वाले काम

मौजूदा व्यावसायिक सिस्टम में विशिष्ट ऑपरेशन करने की Astra की क्षमता आशाजनक है। सार्वजनिक अनुभव में ChatPRD की Claire Vo ने Codex में Astra से Chrome के CRM वर्कफ़्लो संपादक में नोड जोड़वाए, लॉजिक जोड़ा, लीड आवंटन वर्कफ़्लो पूरा कराया, व्यक्तिगत ईमेल मसौदे बनाए और समीक्षा के लिए Slack भेजे। Claire Vo का अनुभव

हमारे ग्राहकों में दोहराए व्यावसायिक काम ChatGPT Computer Use से करवाने का हिस्सा काफी बड़ा है। उनकी प्रतिक्रिया में Astra का Computer Use बेहतर है, लेकिन कुछ स्थितियों में ChatGPT-5.6 Sol अधिक किफायती हो सकता है।

शोध: जानकारी जुटाकर विशिष्ट सवाल के प्रमाण जांचना

तकनीकी शोध, प्रतिस्पर्धी जानकारी और लंबे लेख की समीक्षा में Astra को परीक्षण सूची में रखेंगे। आंतरिक परीक्षण में Astra और GPT-5.6 Sol को समान प्रॉम्प्ट व तर्क स्तर देने पर Astra ने ज्यादा उपयोगी सामग्री और ब्लॉग पाए तथा खोज का दायरा व्यापक था।

लेकिन Astra की प्रतिक्रिया गति वास्तविक चिंता है। ग्राहक भी बताते हैं कि यह सामान्यतः अपेक्षा से धीमा है, खासकर बहुत जानकारी जुटाते समय।

दृश्य विकास: विवरण से संपादन योग्य 3D प्रोटोटाइप

पेशेवर सॉफ़्टवेयर से जल्दी संपादन योग्य दृश्य प्रोटोटाइप बनाना Astra का दिलचस्प उपयोग है। Simon Willison ने ChatGPT macOS ऐप के Codex मोड में Astra medium से स्थानीय Blender चलाकर साइकिल चलाते पेलिकन का दृश्य बनाया। फिर पृष्ठभूमि और विवरण के लिए दो और दौर किए तथा .blend फ़ाइल, Python स्क्रिप्ट और बातचीत रिकॉर्ड प्रकाशित किए। Simon Willison की पूरी प्रक्रिया

कुछ ग्राहकों ने Blender MCP से गेम एसेट बनाकर संतोष जताया, हालांकि कुछ पात्र मॉडलों में मानवीय सफाई जरूरी थी। इसलिए अपने वास्तविक काम में जांचें कि यह सचमुच कार्य पूरा कर सकता है या नहीं।

परीक्षण और डिबगिंग: बार-बार संवाद से सामने आने वाली समस्याएं

हम खासकर देखते हैं कि कोड लिखने के बाद Astra निष्पादन परिणाम जांचता रहता है या नहीं। दूसरे अनुभव में Claire Vo ने ब्राउज़र में प्रीव्यू शाखा पर 1 घंटा 45 मिनट परीक्षण करवाया, जिसमें चैट भेजना, पृष्ठ रीफ़्रेश करना और कंसोल जांचना शामिल था। लेखक के अनुसार उसने पहले छूटी समस्याएं खोजीं। ब्राउज़र QA उदाहरण

OpenAI के डेवलपर लेख के अनुसार Astra कभी पहले कार्यान्वयन के बाद रुककर प्रतिक्रिया मांगता है; पुराने प्रॉम्प्ट में जांच पर बार-बार जोर देने से जरूरत से ज्यादा परीक्षण भी हो सकता है। अधिक समय लगे तो AGENTS.md से सीमा तय करें। हमारे विकास में परीक्षण का हिस्सा असामान्य रूप से बड़ा नहीं रहा, संभव है यह तर्क स्तर से संबंधित हो। ऊंचे स्तर पर परीक्षण का हिस्सा बढ़ सकता है।

ChatGPT-6 Astra बेंचमार्क और प्रदर्शन

टर्मिनल कार्य: स्वतंत्र Terminal-Bench 4.0 में लगभग 59%

Artificial Analysis की वर्तमान तुलना में Astra max का Terminal-Bench 4.0 स्कोर राउंड करने पर लगभग 59% है। AA mini-swe-agent से सभी 66 कार्य तीन-तीन बार चलाकर एक प्रयास की औसत पास दर देता है। सफलता के लिए हर परीक्षण पास होना चाहिए। कार्य सॉफ़्टवेयर रखरखाव, सिस्टम संचालन और डेटा प्रसंस्करण के हैं। AA मॉडल परिणाम · Terminal-Bench 4.0 पद्धति

निर्भरता विफलता, डेटाबेस माइग्रेशन या कई फ़ाइलों के सुधार वाली टीमों को वास्तविक प्रोजेक्ट में Astra जांचना चाहिए। high से शुरू करें और व्यावसायिक परीक्षण से परिणाम जांचकर स्तर घटाएं या बढ़ाएं।

Terminal-Bench 4.0पूर्णता दर (%) · अधिक बेहतर है

GPT-6 Astramax≈59%

पूर्णांक AA परिणाम। mini-swe-agent ने सभी 66 कार्य प्रत्येक तीन बार चलाए; एक रन की औसत पास दर, जिसमें सभी टेस्ट पास होना आवश्यक था।

स्नैपशॉट2026-10-08

Artificial Analysis तुलना Terminal-Bench की पद्धति

वैज्ञानिक वर्कफ़्लो: Terminal-Bench-Science 0.1 में 68.1%

वर्तमान Terminal-Bench-Science 0.1 रैंकिंग में Codex के साथ Astra max की समाधान दर 68.1% है। इसमें डेटा विश्लेषण, सिमुलेशन, अनुकूलन और मॉडल फिटिंग जैसे 70 वैज्ञानिक वर्कफ़्लो हैं; स्वीकृति वास्तविक फ़ाइलों और कार्य परीक्षणों पर है। वैज्ञानिक वर्कफ़्लो रैंकिंग · दायरा और पद्धति

यह परिणाम विश्लेषण करने, कोड लिखने, चलाने और परिणाम जांचने वाले शोध सहायक का मूल्यांकन करने में उपयोगी है। सामान्य डेटा सफाई के लिए पहले सस्ते मॉडल तुलना करें। फिटिंग, सिमुलेशन या जटिल विश्लेषण बार-बार असफल हो तो Astra का तर्क स्तर बढ़ाकर जरूरतों से परिणाम मिलाएं।

Terminal-Bench-Science 0.1पूर्णता दर (%) · अधिक बेहतर है

GPT-6 Astramax + Codex68.1%

विश्लेषण, सिम्युलेशन, अनुकूलन और मॉडल फ़िटिंग वाले 70 वैज्ञानिक कार्यप्रवाह; आर्टिफ़ैक्ट और कार्य टेस्ट से सत्यापित।

स्नैपशॉट2026-10-08

विज्ञान लीडरबोर्ड दायरा और पद्धति

पेशेवर दस्तावेज़: मूल GDP.pdf मूल्यांकन में 34.2%

Surge AI की मूल GDP.pdf रैंकिंग में Astra max के 34.2%, GPT-5.6 Sol max के 30.7% और Claude Opus 5.5 adaptive/max के 30.6% हैं। इसमें वास्तविक पेशेवर PDF और सवाल हैं, जिनमें तालिकाएं, तकनीकी चित्र और आसानी से छूटने वाले विवरण शामिल हैं। Surge AI की मूल रैंकिंग

मैनुअल पढ़ने, चार्ट से डेटा निकालने या पृष्ठों के बीच जानकारी मिलाने वाले उपयोगकर्ता पहले Astra आजमाएं और उत्तर में पृष्ठ संख्या, लागू मॉडल तथा मूल प्रमाण मांगें।

GDP.pdfस्कोर (%) · अधिक बेहतर है

GPT-6 Astramax34.2%
GPT-5.6 Solmax30.7%
Claude Opus 5.5adaptive/max30.6%

पेशेवर PDF और प्रश्नों का Surge AI का मूल मूल्यांकन।

स्नैपशॉट2026-10-08

Surge AI का मूल लीडरबोर्ड

व्यावसायिक ऑटोमेशन: AutomationBench में Max पर 41.4% पूर्णता

Zapier AutomationBench 1.0.6 सिमुलेटेड व्यावसायिक ऐप में कई चरणों के कार्य जांचता है और अंतिम स्थिति की हर जरूरत पूरी होने पर स्कोर देता है। वर्कफ़्लो API से ऐप चलाते हैं। Astra के कुछ परिणाम नीचे हैं। Zapier का मूल मूल्यांकन

तर्क स्तर	कार्य पूर्णता दर	प्रति कार्य औसत खर्च
Medium	34.09%	USD 1.27
High	37.14%	USD 1.44
Max	41.40%	USD 1.73

high से max पर पूर्णता दर 4.26 प्रतिशत अंक और औसत खर्च USD 0.29 बढ़ते हैं। स्पष्ट स्वीकृति वाले वर्कफ़्लो को पहले medium या high पर चलाएं, फिर देखें कि max वास्तव में व्यवसाय पर असर डालने वाली विफलताएं घटाता है या नहीं। हमारे कामों में max का प्रतिक्रिया समय high से लगभग 20% धीमा है; अपने संदर्भ में इसकी स्वीकार्यता जांचें।

AutomationBench 1.0.6 · पूर्णतापूर्णता दर (%) · अधिक बेहतर है

GPT-6 AstraMedium34.09%
GPT-6 AstraHigh37.14%
GPT-6 AstraMax41.40%

सिम्युलेटेड व्यावसायिक ऐप में API-आधारित कार्य; अंतिम स्थिति की हर आवश्यकता पूरी होनी चाहिए। High से Max: +4.26 प्रतिशत अंक और प्रति कार्य +$0.29।

स्नैपशॉट2026-10-08

Zapier का मूल मूल्यांकन

AutomationBench 1.0.6 · औसत कार्य लागतUSD / कार्य · कम बेहतर है

GPT-6 AstraMedium$1.27
GPT-6 AstraHigh$1.44
GPT-6 AstraMax$1.73

मूल्यांकन कार्य लागत, API Hop कीमतें या प्रति API अनुरोध निश्चित शुल्क नहीं।

स्नैपशॉट2026-10-08

Zapier का मूल मूल्यांकन

समग्र क्षमता और गति: सूचकांक में 53 अंक और लगभग 48 टोकन/सेकंड

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 में Astra max के 53 अंक हैं। AA के OpenAI API मापन में आउटपुट गति लगभग 47.6 टोकन प्रति सेकंड है। यह जनरेशन शुरू होने के बाद की दर है; वास्तविक प्रतीक्षा में इनपुट प्रसंस्करण और तर्क समय भी है। AA क्षमता और गति मूल्यांकन

प्रतीक्षा के प्रति संवेदनशील सुविधाओं में उत्तर दिखने की शुरुआत और पूरे कार्य का समय दोनों दर्ज करें। सरल सवाल-जवाब और छोटे टेक्स्ट में पहले कम तर्क स्तर या हल्के मॉडल तुलना करें। जटिल डिबगिंग और शोध में देखें कि थोड़ी अतिरिक्त प्रतीक्षा बेहतर परिणाम देती है या नहीं। हम वर्तमान वर्कफ़्लो में मुख्यतः Astra high इस्तेमाल करते हैं; जटिल या अलग कामों में मॉडल और स्तर बदल सकते हैं।

Intelligence Index v4.3.2 सूचकांकसूचकांक अंक · अधिक बेहतर है

GPT-6 Astra: 53 अंक; max

Artificial Analysis समग्र सूचकांक: अंक, प्रतिशत या कार्य पास दर नहीं।

स्नैपशॉट2026-10-08

AA मॉडल मूल्यांकन

OpenAI API आउटपुट गतिटोकन / सेकंड

GPT-6 Astra: ≈47.6 Token/s; max

जनरेशन शुरू होने के बाद AA माप, इनपुट संसाधन और तर्क-विचार प्रतीक्षा को छोड़कर। API Hop विलंब या थ्रूपुट की प्रतिबद्धता नहीं।

स्नैपशॉट2026-10-08

AA गति मूल्यांकन

ChatGPT-6 Astra की GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5.5 और Claude Fable 5.1 से तुलना

GPT-6.1 Sol के मुकाबले: रोजमर्रा का खर्च पहले गिनें, कठिन समस्या Astra को दें

Artificial Analysis की max तुलना में Astra और GPT-6.1 Sol के समग्र स्कोर क्रमशः 53 और 52 हैं। उसी सूचकांक में भारित प्रति-कार्य खर्च USD 3.26 और USD 0.72 हैं। यह अंतर रोजमर्रा के मॉडल चुनाव को प्रभावित करने के लिए काफी है, खासकर बहुत अनुरोध वाले उत्पादों में। Astra और GPT-6.1 Sol की समान आधार पर तुलना

बैच कोड रखरखाव, दस्तावेज़ व्यवस्था और स्पष्ट नियम वाले सूचना प्रसंस्करण में पहले GPT-6.1 Sol की पर्याप्तता जांचें। बार-बार असफल समस्या, जटिल शोध और महंगी गलतियों वाली समीक्षा Astra को दें। हमारे रोजमर्रा के विकास में GPT-6.1 Sol का उपयोग 80% है; कई मॉड्यूल वाली या खास जटिल समस्या पर Astra पर जाने पर विचार करते हैं।

AA बुद्धिमत्ता सूचकांकसूचकांक अंक · अधिक बेहतर है

GPT-6 Astramax53
GPT-6.1 Solmax52

वही AA तुलना; सूचकांक अंक प्रतिशत नहीं हैं। समग्र स्कोर के साथ वास्तविक कार्य परिणाम तुलना करें।

स्नैपशॉट2026-10-08

Artificial Analysis तुलना

AA की प्रति कार्य भारित लागतUSD / कार्य · कम बेहतर है

GPT-6 Astramax$3.26
GPT-6.1 Solmax$0.72

मूल्यांकन कार्य लागत, API Hop कीमतें या प्रति API अनुरोध निश्चित शुल्क नहीं।

स्नैपशॉट2026-10-08

Artificial Analysis तुलना

Claude Opus 5.5 के मुकाबले: स्रोत समझ, अंतिम परिणाम और खर्च साथ देखें

AA तुलना में Opus 5.5 max के साथ डिफ़ॉल्ट फ़ॉलबैक और Astra max इस्तेमाल करते हैं। समग्र स्कोर क्रमशः 58 और 53, भारित प्रति-कार्य खर्च USD 5.98 और USD 3.26 हैं। इस समग्र परीक्षण में Opus के अधिक स्कोर को उसके अधिक खर्च के साथ तौलना चाहिए। Opus 5.5 और Astra तुलना

मुख्य काम पेशेवर PDF पढ़ना और तालिकाएं व तकनीकी चित्र जांचना हो, तो पहले Astra आजमाकर Opus 5.5 से बारीकी से तुलना करें। व्यावसायिक वर्कफ़्लो के विशिष्ट चरणों में अलग मॉडल भी बांट सकते हैं, जैसे पहचान के लिए Astra और सामग्री समझने के लिए Opus 5.5।

AA बुद्धिमत्ता सूचकांकसूचकांक अंक · अधिक बेहतर है

GPT-6 Astramax53
Claude Opus 5.5max + डिफ़ॉल्ट फ़ॉलबैक58

स्नैपशॉट2026-10-08

Artificial Analysis तुलना

AA की प्रति कार्य भारित लागतUSD / कार्य · कम बेहतर है

GPT-6 Astramax$3.26
Claude Opus 5.5max + डिफ़ॉल्ट फ़ॉलबैक$5.98

मूल्यांकन कार्य लागत, API Hop कीमतें या प्रति API अनुरोध निश्चित शुल्क नहीं।

स्नैपशॉट2026-10-08

Artificial Analysis तुलना

Claude Fable 5.1 के मुकाबले: निष्पादन खर्च आकर्षक, लंबे दस्तावेज़ अलग जांचें

AA की वर्तमान तुलना में Astra max और डिफ़ॉल्ट फ़ॉलबैक वाले Fable 5.1 max दोनों के समग्र स्कोर 53 हैं। भारित प्रति-कार्य खर्च क्रमशः USD 3.26 और USD 7.63 हैं। अलग परीक्षणों में अंतर है: राउंड किए Terminal-Bench 4.0 स्कोर 59% और 52%, जबकि AA-LCR v1.1 लंबे संदर्भ तर्क स्कोर 81% और 85% हैं। ये परिणाम अलग कामों को अलग मॉडल देने में ज्यादा उपयोगी हैं। Astra और Fable 5.1 तुलना

Fable 5.1 वाली टीम टर्मिनल निष्पादन और कई चरणों के सुधार में पूर्णता दर तथा पूरे कार्य के खर्च की तुलना शुरू कर सकती है। मुख्य काम कई दस्तावेज़ों का शोध और लंबा विश्लेषण हो तथा अच्छे प्रॉम्प्ट तैयार हों, तो Fable रखते हुए उसी सामग्री पर Astra जांचें। फिर तय करें कि कौन से काम स्थानांतरित हों। हमारे अनुभव में Fable 5.1 और Astra अलग स्थितियों के लिए हैं, एक-दूसरे के सीधे विकल्प नहीं।

AA बुद्धिमत्ता सूचकांकसूचकांक अंक · अधिक बेहतर है

GPT-6 Astramax53
Claude Fable 5.1max + डिफ़ॉल्ट फ़ॉलबैक53

स्नैपशॉट2026-10-08

Artificial Analysis तुलना

AA की प्रति कार्य भारित लागतUSD / कार्य · कम बेहतर है

GPT-6 Astramax$3.26
Claude Fable 5.1max + डिफ़ॉल्ट फ़ॉलबैक$7.63

मूल्यांकन कार्य लागत, API Hop कीमतें या प्रति API अनुरोध निश्चित शुल्क नहीं।

स्नैपशॉट2026-10-08

Artificial Analysis तुलना

Terminal-Bench 4.0स्कोर (%) · अधिक बेहतर है

GPT-6 Astramax≈59%
Claude Fable 5.1max + डिफ़ॉल्ट फ़ॉलबैक≈52%

टर्मिनल कार्यों के पूर्णांक स्कोर। निष्पादन और कुल कार्य लागत साथ परखें।

स्नैपशॉट2026-10-08

Artificial Analysis तुलना

AA-LCR v1.1स्कोर (%) · अधिक बेहतर है

GPT-6 Astramax81%
Claude Fable 5.1max + डिफ़ॉल्ट फ़ॉलबैक85%

लंबे-संदर्भ तर्क का मूल्यांकन टर्मिनल निष्पादन से अलग है; दोनों स्कोर न जोड़ें।

स्नैपशॉट2026-10-08

Artificial Analysis तुलना

API Hop के ज़रिए GPT-6 Astra क्यों इस्तेमाल करें?

उपयोग आधारित बिलिंग और मॉडल लागत अनुकूलन

शुल्क वर्तमान API Hop दरों और वास्तविक उपयोग के अनुसार हैं। ज़रूरत पर बैलेंस जोड़ें।

एकीकृत AI मॉडल और डेटा API, एक जगह कई मॉडल की पहुँच

एक API कुंजी कई AI मॉडल और डेटा सेवाएँ जोड़ती है, जिससे इंटीग्रेशन लागत घटती है और आप एक क्लिक में स्विच कर सकते हैं। व्यावसायिक एप्लिकेशन को AI और डेटा दोनों चाहिए।

हर कॉल की स्पष्ट जानकारी के साथ कॉल लॉग और एप्लिकेशन पहुँच नियंत्रण

हर API कॉल आपके डैशबोर्ड में दर्ज होती है। अलग एप्लिकेशन के लिए अलग API कुंजियाँ बनाएँ।

अपने कार्य के अनुसार आउटपुट का मूल्यांकन करें

API Hop से दस्तावेज़ में दी मॉडल ID और समर्थित पैरामीटर इस्तेमाल करें। अपने स्वीकृति मानदंडों पर आउटपुट परखें, फिर प्रोडक्शन उपयोग से पहले उपयोग रिकॉर्ड और प्रतिक्रिया मेटाडेटा जाँचें। मॉडल का नाम या उदाहरण हर परिणाम की गारंटी नहीं देता।

API Hop पर GPT-6 Astra कैसे इस्तेमाल करें

कंसोल में API कुंजी बनाने के बाद दस्तावेज़ के अनुसार GPT-6 Astra से शुरुआत करें।

खाता तैयार करें और ऑनलाइन जाँचें

लॉग इन करें, बैलेंस की पुष्टि करें और API कुंजी बनाएँ।

प्रयोग टूल में आज़माएँ

इस्तेमाल करने का सही तरीका जानने के लिए प्रयोग टूल में मॉडल की क्षमताएँ आज़माएँ।

GPT-6 Astra को अपने व्यवसाय में जोड़ें

GPT-6 Astra को अपने व्यवसाय में जोड़ने के लिए हमारे डेवलपर दस्तावेज़ देखें।

आगे के मॉडल अपग्रेड

नए मॉडल पर स्विच करने से पहले पुष्टि करें कि आपकी API कुंजी के मॉडल कैटलॉग में उसकी सटीक ID लौटती है। वही एंडपॉइंट और अनुरोध फ़ील्ड समर्थित होने पर मॉडल ID बदलें, फिर प्रोडक्शन ट्रैफ़िक भेजने से पहले प्रतिक्रिया प्रारूप, स्ट्रीमिंग, आउटपुट सीमा और बिलिंग जाँचें। एसिंक्रोनस इमेज या वीडियो कार्यों के लिए कार्य भेजना, स्थिति पोलिंग और परिणाम प्राप्ति भी सत्यापित करें।

GPT-6 Astra API के सवाल

API Hop पर कौन सा मॉडल नाम और अनुरोध प्रारूप इस्तेमाल करें?

पहले वर्तमान कैटलॉग का कॉल नाम और कंसोल उदाहरण का इंटरफ़ेस देखें। आधिकारिक OpenAI ID gpt-6-astra है; API Hop में वर्तमान उपलब्ध मॉडल और इंटीग्रेशन उदाहरण का पालन करें। "GPT-6 Astra" प्रदर्शित नाम को बिना पुष्टि अनुरोध पैरामीटर न मानें। OpenAI मॉडल ID

नीचे दोनों मूल OpenAI प्रोटोकॉल के आसानी से भ्रमित होने वाले फ़ील्ड हैं। यह माइग्रेशन में तुलना के लिए है; वास्तविक API Hop URL उसके वर्तमान दस्तावेज़ से लें। आधिकारिक माइग्रेशन मार्गदर्शन · Chat Completions पैरामीटर · Responses आउटपुट बजट

सेटिंग	Responses	Chat Completions
उपयोगकर्ता इनपुट	`input`	`messages`
तर्क स्तर	`reasoning: {"effort": "medium"}`	`reasoning_effort: "medium"`
आउटपुट बजट	`max_output_tokens`	`max_completion_tokens`
Astra टूल कॉलिंग	समर्थित	Responses पर जाना जरूरी

पहले सामान्य टेक्स्ट अनुरोध से मॉडल, प्रमाणीकरण और आउटपुट पार्सिंग पुष्ट करें। फिर स्ट्रीमिंग, चित्र या टूल कॉल जोड़ें।

API Hop में gpt-6-astra के लिए Chat Completions और OpenAI-संगत Responses दर्ज हैं, Claude Messages नहीं। Chat में messages और Responses में input तथा सही उत्तर पार्सर इस्तेमाल करें। केवल Responses उपलब्धता हर मूल टूल, Compact या स्थिति बनाए रखकर निरंतरता का समर्थन स्थापित नहीं करती।

Responses अनुरोध प्रारूप देखें

पुराने मॉडल से आने पर तर्क या सैंपलिंग पैरामीटर 400 क्यों देते हैं?

पहले देखें कि पुराने अनुरोध में reasoning_effort: "none" या Responses में reasoning.effort: "none" तो नहीं है। Astra तर्क बंद करना समर्थित नहीं करता; पांच समर्थित स्तरों में से चुनें। पुराने कॉन्फ़िगरेशन से temperature, top_p और top_logprobs भी हटाएं। Chat Completions में logprobs भी हटाएं; Responses के include में message.output_text.logprobs नहीं होना चाहिए। OpenAI पैरामीटर माइग्रेशन नियम

अनुरोध को मॉडल, इनपुट और जरूरी आउटपुट बजट तक घटाकर पहले चलाएं, फिर सेटिंग एक-एक करके जोड़ें। संगत इंटरफ़ेस दस्तावेज़ में पैरामीटर होना हर मॉडल द्वारा स्वीकार होने का अर्थ नहीं है। त्रुटि पर मॉडल सीमाएं और वर्तमान एंडपॉइंट के समर्थित फ़ील्ड दोनों जांचें।

टोकन खर्च हुए लेकिन पूरा उत्तर क्यों नहीं मिला?

पहले प्रतिक्रिया स्थिति और उपयोग विवरण देखें। Astra के तर्क टोकन सामान्य उत्तर टेक्स्ट में पूरे नहीं दिखते, लेकिन संदर्भ घेरते हैं और आउटपुट के रूप में बिल होते हैं। Responses में max_output_tokens तर्क और दिखने वाले उत्तर जैसे जनरेट किए उपयोग को शामिल करता है। कम बजट या कम शेष संदर्भ से उत्तर शुरू होने से पहले जनरेशन खत्म हो सकती है। तर्क उपयोग और आउटपुट बजट

Responses में देखें कि status का मान incomplete और incomplete_details.reason का मान max_output_tokens है या नहीं। फिर usage.output_tokens_details.reasoning_tokens से बजट बढ़ाने, इनपुट व्यवस्थित करने या तर्क स्तर घटाने का निर्णय लें। पुराने मॉडल की बहुत छोटी सीमा सीधे दोहराने के बजाय प्रतिनिधि कार्य पर वास्तविक खपत देखकर बजट तय करें। अधूरी प्रतिक्रियाएं संभालना

Chat Completions में finish_reason और उपयोग भी देखें। काम सीमित करें या सीमा बदलें; आंशिक आउटपुट पूरा उत्तर नहीं है।

tools जोड़ने पर भी मॉडल ने आगे की कार्रवाई क्यों नहीं की?

पहले इंटरफ़ेस चयन जांचें। OpenAI के आधिकारिक नियमों में Astra टूल कॉलिंग के लिए Responses API जरूरी है। अपने व्यावसायिक फ़ंक्शन में सिर्फ tools घोषित करने से ऐप में क्वेरी, गणना या लेखन अपने आप नहीं होता। Astra टूल कॉलिंग जरूरतें

ऐप को function_call मिलने पर संबंधित फ़ंक्शन चलाना और परिणाम function_call_output के रूप में लौटाते हुए मूल call_id बनाए रखना होता है। परिणाम पाकर मॉडल दूसरा टूल या अंतिम उत्तर दे सकता है। ऐप खुद इतिहास रखता हो तो लौटे संबंधित मद भी रखे, जिसमें टूल कॉल के साथ आने वाले तर्क मद शामिल हैं। आधिकारिक फ़ंक्शन कॉल प्रवाह

पहले सरल क्वेरी टूल से पूरा "कॉल, निष्पादन, परिणाम लौटाना, उत्तर" चक्र चलाएं, फिर कई टूल जोड़ें। API Hop से इंटीग्रेट करते समय वर्तमान सेवा में Responses, टूल परिणाम से आगे जारी रखना और संबंधित फ़ील्ड का समर्थन भी पुष्ट करें। कई चरणों के कार्य पूरे हो सकेंगे या नहीं, यह सीधे इसी पर निर्भर है।

नहीं। यह टेक्स्ट Playground कमांड नहीं चलाता, फ़ाइलें नहीं बदलता और व्यावसायिक लेनदेन नहीं भेजता। एजेंट ऐप को समर्थित टूल, निष्पादन परिवेश, अनुमतियाँ, परिणाम प्रतिक्रिया और मंज़ूरी नियंत्रण चाहिए। प्रस्तावित टूल कार्रवाई उसके चलने का प्रमाण नहीं है।

क्या GPT-6 Astra Playground चित्र, PDF या वेबसाइट खोल सकता है?

API Hop Responses API, GPT-6 Astra के लिए पाठ, चित्र और PDF इनपुट समर्थित करता है। यह Playground केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और इसमें फ़ाइल या चित्र अपलोड नियंत्रण नहीं है। टेक्स्ट चैट में URL पेस्ट करने से वेबसाइट अपने-आप प्राप्त या उसकी फ़ाइल सामग्री विश्लेषित नहीं होती।

चित्र और PDF इनपुट प्रारूप देखें

क्या बातचीत की मेमोरी सत्रों के बीच बनी रहती है?

नहीं। यह नियंत्रण अगले अनुरोध में वर्तमान बातचीत के पात्र पूरे चरण शामिल करता है। बंद करने पर इतिहास दिखता रहता है लेकिन नए इनपुट में नहीं जाता। विफल, रोके गए, कटे हुए या अनुपयोगी उत्तर सामान्य इतिहास की तरह फिर इस्तेमाल नहीं होते। अधिक इतिहास इनपुट उपयोग बढ़ा सकता है।

401, 402, 403 या 429 त्रुटियों का निदान कैसे करूँ?

401 के लिए प्रमाणीकरण, 402 के लिए शेष राशि, 403 के लिए मॉडल पहुँच और 429 के लिए दर या सीमा जाँचें। अपनी कुंजी के कैटलॉग में सही ID gpt-6-astra की पुष्टि करें। पूरी त्रुटि पढ़ें और प्लेटफ़ॉर्म code तथा HTTP स्थिति अलग रखें; स्ट्रीमिंग त्रुटियों का भी प्रोटोकॉल-विशिष्ट प्रबंधन चाहिए।

क्या GPT-6 Astra JSON या कई विकल्प लौटा सकता है?

एक उत्तर में कई विकल्प माँगें और JSON के लिए फ़ील्ड तथा अज्ञात मान का व्यवहार तय करें। टेक्स्ट निर्देश स्कीमा लागू नहीं करता। API एकीकरण के लिए दस्तावेज़ीकृत text.format विकल्प और मॉडल समर्थन देखें, फिर इस्तेमाल से पहले सिंटैक्स और व्यावसायिक अर्थ सत्यापित करें।

धीमे या बाधित अनुरोध पर क्या तुरंत दोबारा कोशिश करनी चाहिए?

पहले उपलब्ध परिणाम, अनुरोध रिकॉर्ड और उपयोग जाँचें। तर्क-विचार और लंबे इनपुट या आउटपुट अवधि को प्रभावित कर सकते हैं। ब्राउज़र में प्रतीक्षा रोकना या स्ट्रीम खोना अपस्ट्रीम रद्द होने का प्रमाण नहीं। दोहरे अनुरोध और शुल्क घटाने के लिए लंबित काम की स्थिति स्पष्ट करें और सीमित पुनःप्रयास नीति अपनाएँ।

GPT-6 Astra API उदाहरण और समर्थित पैरामीटर

GPT-6 Astra API त्वरित शुरुआत

gpt-6-astra

model आवश्यक है; ये उदाहरण वर्तमान पेज की मॉडल ID इस्तेमाल करते हैं। GET /v1/models से अपनी API कुंजी की मॉडल पहुँच जाँचें।

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}'

तर्क, आउटपुट बजट और टूल सीमाएँ

Chat Completions में messages और Responses में input इस्तेमाल होता है। दोनों न्यूनतम उदाहरण stream: false सेट करते हैं।
Responses में reasoning.effort और Chat Completions में reasoning_effort इस्तेमाल करें। Astra low, medium, high, xhigh और max स्वीकार करता है, लेकिन none या minimal नहीं।
temperature, top_p और top_logprobs न दें। Chat में logprobs और Responses के include में message.output_text.logprobs भी न दें।
आउटपुट बजट वैकल्पिक हैं: Responses के लिए max_output_tokens, Chat के लिए max_completion_tokens। इन्हें न देने पर अपस्ट्रीम डिफ़ॉल्ट रहता है। तर्क और अंतिम टेक्स्ट एक ही बजट साझा करते हैं, इसलिए कम सीमा जवाब से पहले खत्म हो सकती है; कार्य के अनुसार बदलें और लागत जाँचें।
Astra टूल कॉलिंग के लिए Responses इस्तेमाल करें। आपका एप्लिकेशन कस्टम फ़ंक्शन चलाता है और मूल call_id के साथ function_call_output लौटाता है। मानक Responses पहुँच हर मूल टूल, Compact या स्थिति बनाए रखकर आगे जारी रखने के समर्थन का प्रमाण नहीं है।

Astra मॉडल पैरामीटर · आधिकारिक माइग्रेशन प्रतिबंध

मॉडल समूह और प्रोटोकॉल संदर्भ

OpenAI मल्टीमोडल Responses

पूरे API दस्तावेज़

OpenAI-संगत Responses API। यह एंडपॉइंट OpenAI-शैली `input` इस्तेमाल करता है और पाठ, सार्वजनिक चित्र URL, PDF फ़ाइल इनपुट, टूल कॉल, तर्क-विचार विकल्प तथा स्ट्रीमिंग पैरामीटर समर्थित करता है।

POSThttps://api.apihop.ai/openai/responses

GPT-6 Astra API: मूल्य, प्रयोग टूल और उदाहरण

GPT-6 Astra API मूल्य और बिलिंग

GPT-6 Astra ऑनलाइन चैट टूल

मॉडल सेटिंग

GPT-6 Astra प्रॉम्प्ट उदाहरण

उद्धरण सहित दावे निकालें

अनुमान लगाए बिना रिकॉर्ड निकालें

सीमाओं के अधीन डिज़ाइन की तुलना करें

ChatGPT-6 Astra क्या है?

जटिल तर्क, कोडिंग और पेशेवर काम के लिए GPT श्रृंखला का मॉडल

1.05 मिलियन टोकन संदर्भ और चित्र समझ वाला मल्टीमोडल मॉडल

पांच तर्क स्तर से प्रयास समायोजित करें

API Hop का ChatGPT-6 Astra ऑनलाइन टूल और API

ChatGPT-6 Astra की मुख्य क्षमताएं और मजबूत क्षेत्र

प्रोजेक्ट कोडिंग: कई फ़ाइलें समझना और जटिल कोड समीक्षा

टूल समन्वय: ब्राउज़र और व्यावसायिक सॉफ़्टवेयर में कई चरणों वाले काम

शोध: जानकारी जुटाकर विशिष्ट सवाल के प्रमाण जांचना

दृश्य विकास: विवरण से संपादन योग्य 3D प्रोटोटाइप

परीक्षण और डिबगिंग: बार-बार संवाद से सामने आने वाली समस्याएं

ChatGPT-6 Astra बेंचमार्क और प्रदर्शन

टर्मिनल कार्य: स्वतंत्र Terminal-Bench 4.0 में लगभग 59%

वैज्ञानिक वर्कफ़्लो: Terminal-Bench-Science 0.1 में 68.1%

पेशेवर दस्तावेज़: मूल GDP.pdf मूल्यांकन में 34.2%

व्यावसायिक ऑटोमेशन: AutomationBench में Max पर 41.4% पूर्णता

समग्र क्षमता और गति: सूचकांक में 53 अंक और लगभग 48 टोकन/सेकंड

ChatGPT-6 Astra की GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5.5 और Claude Fable 5.1 से तुलना

GPT-6.1 Sol के मुकाबले: रोजमर्रा का खर्च पहले गिनें, कठिन समस्या Astra को दें

Claude Opus 5.5 के मुकाबले: स्रोत समझ, अंतिम परिणाम और खर्च साथ देखें

Claude Fable 5.1 के मुकाबले: निष्पादन खर्च आकर्षक, लंबे दस्तावेज़ अलग जांचें

API Hop के ज़रिए GPT-6 Astra क्यों इस्तेमाल करें?

उपयोग आधारित बिलिंग और मॉडल लागत अनुकूलन

एकीकृत AI मॉडल और डेटा API, एक जगह कई मॉडल की पहुँच

हर कॉल की स्पष्ट जानकारी के साथ कॉल लॉग और एप्लिकेशन पहुँच नियंत्रण

अपने कार्य के अनुसार आउटपुट का मूल्यांकन करें

API Hop पर GPT-6 Astra कैसे इस्तेमाल करें

खाता तैयार करें और ऑनलाइन जाँचें

प्रयोग टूल में आज़माएँ

GPT-6 Astra को अपने व्यवसाय में जोड़ें

आगे के मॉडल अपग्रेड

GPT-6 Astra API के सवाल

API Hop पर कौन सा मॉडल नाम और अनुरोध प्रारूप इस्तेमाल करें?

पुराने मॉडल से आने पर तर्क या सैंपलिंग पैरामीटर 400 क्यों देते हैं?

टोकन खर्च हुए लेकिन पूरा उत्तर क्यों नहीं मिला?

tools जोड़ने पर भी मॉडल ने आगे की कार्रवाई क्यों नहीं की?

क्या GPT-6 Astra Playground चित्र, PDF या वेबसाइट खोल सकता है?

क्या बातचीत की मेमोरी सत्रों के बीच बनी रहती है?

401, 402, 403 या 429 त्रुटियों का निदान कैसे करूँ?

क्या GPT-6 Astra JSON या कई विकल्प लौटा सकता है?

धीमे या बाधित अनुरोध पर क्या तुरंत दोबारा कोशिश करनी चाहिए?

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तर्क, आउटपुट बजट और टूल सीमाएँ