Gunakan hanya sampel dokumen ini: [P1] Perbaikan ekspor lulus pemeriksaan staging. [P2] Rilis Jumat diusulkan, belum disetujui. [P3] Mei akan meninjau pesan kesalahan pada Selasa. [P4] Belum ada penanggung jawab dokumentasi. Kembalikan tabel klaim, kutipan pendukung yang persis, ID paragraf, dan ketidakpastian. Apakah rilis produksi disetujui? Siapa penanggung jawab dokumentasi? Tandai fakta yang belum ada sebagai tidak diketahui. Setiap kutipan harus sesuai sampel yang disediakan; jangan menyimpulkan keberhasilan produksi dari staging. Sampel kecil ini tidak menguji panjang konteks maksimum.
API GPT-6 Astra: Harga, Ruang Uji, dan Contoh
Jelajahi harga API GPT-6 Astra, masukan Responses multimodal, dan kendali penalaran. Coba percakapan teks dan tinjau batas integrasi khusus model.
Harga dan penagihan API GPT-6 Astra
0-272K token input
Harga resmi
- Input
- $10.0000 /M
- Output
- $50.0000 /M
- Input cache
- $1.0000 /M
- Penulisan cache
- $12.5000 /M
Harga API Hop Hemat 70%
- Input
- $3.0000 /M
- Output
- $15.0000 /M
- Input cache
- $0.3000 /M
- Penulisan cache
- $3.7500 /M
272.001K-922K token input
Harga resmi
- Input
- $20.0000 /M
- Output
- $75.0000 /M
- Input cache
- $2.0000 /M
- Penulisan cache
- $25.0000 /M
Harga API Hop Hemat 70%
- Input
- $6.0000 /M
- Output
- $22.5000 /M
- Input cache
- $0.6000 /M
- Penulisan cache
- $7.5000 /M
Harga referensi belum diverifikasi secara independen. Periksa tarif terkini, satuan penagihan, dan ketentuan penerbit yang berlaku sebelum membandingkan biaya.
Alat percakapan daring GPT-6 Astra
Pengaturan model
Apa fungsi memori?
Memori menyertakan giliran percakapan yang selesai dan dapat digunakan kembali dalam permintaan berikutnya, sehingga Anda dapat mengajukan pertanyaan lanjutan tanpa mengulangi konteks.
Apa yang terjadi ketika dinonaktifkan?Hanya pesan baru Anda dan perintah sistem yang dikirim. Pesan yang ada tetap terlihat; mengaktifkan kembali memori akan menyertakan lagi giliran sebelumnya yang memenuhi syarat.
Apakah ini memori jangka panjang?Tidak. Ini adalah konteks percakapan, bukan memori lintas percakapan terpisah. Balasan yang gagal, dihentikan, terpotong, atau tidak dapat digunakan kembali dikecualikan. Riwayat lebih banyak dapat menggunakan lebih banyak token masukan dan meningkatkan biaya.
Parameter lanjutan
0 karakter atau lebih(0/Tanpa batas tetap)
Tidak ada batas karakter tetap; seluruh permintaan tunduk pada batas ukuran permintaan dan konteks model. Ini bukan hitungan token. Percakapan
Apa yang dapat saya bantu hari ini?
Belum ada data respons Siap
Contoh perintah GPT-6 Astra
Ini adalah perintah evaluasi untuk GPT-6 Astra, bukan keluaran model yang tercatat. Perintah ini hanya menganalisis teks yang disediakan; tidak menjalankan kode, memeriksa sistem produksi, atau membuktikan kinerja konteks panjang. Periksa bukti yang dikutip dan kriteria penerimaan, lalu tinjau metadata respons serta penggunaan sebelum penggunaan produksi.
Ekstrak catatan sintetis ini ke JSON dengan bidang id, owner, deadline, dan evidence: [R1] Masalah 41: Ana bertanggung jawab atas perbaikan ekspor; belum ada tenggat yang disepakati. [R2] Masalah 42: peninjauan jatuh tempo 15 Oktober; penanggung jawab belum ditetapkan; tahun tidak disebutkan. Gunakan null untuk nilai yang tidak ada dan pertahankan tanggal parsial sesuai yang diberikan. Kutip sumber dalam evidence. Jangan mengarang tahun atau penanggung jawab. Periksa setiap bidang terhadap catatannya; ini tugas pemformatan teks, bukan operasi basis data.
Tim fiktif beranggotakan dua orang menjalankan 2,000 laporan setiap hari. Penyelesaian dalam 30 menit dapat diterima. Tim memiliki basis data tetapi tidak memiliki layanan antrean; tugas harus dapat pulih setelah mulai ulang dan menghindari pengiriman duplikat. Bandingkan pemrosesan kelompok berbasis basis data dengan antrean khusus. Berikan tabel keputusan, rekomendasi bersyarat, tiga hal yang belum diketahui, dan satu kondisi yang membalikkan pilihan Anda. Jangan mengarang tolok ukur, biaya, atau jaminan teruji.
Apa Itu ChatGPT-6 Astra?
Model Seri GPT untuk Penalaran Kompleks, Pemrograman, dan Pekerjaan Profesional
ChatGPT-6 Astra yang dibahas di sini merujuk pada nama resmi OpenAI, GPT-6 Astra, dengan ID model API gpt-6-astra. Dirilis pada 3 September 2026, model ini terutama ditujukan untuk penalaran kompleks, pemrograman, penggunaan komputer, riset, dan pembuatan dokumen. Yang paling penting bagi kami adalah apakah kemampuan tersebut dapat digabungkan untuk terus bekerja menuju tujuan dan akhirnya menghasilkan sesuatu yang dapat diperiksa serta digunakan. Catatan perubahan OpenAI
Contohnya, ketika menangani masalah produksi yang melibatkan beberapa modul, kami ingin model memahami kebutuhan dan log, menemukan kode yang perlu diubah, lalu terus menyempurnakan perbaikan berdasarkan hasil pengujian. Menurut kami, Astra layak dievaluasi dengan serius untuk pekerjaan seperti ini yang memerlukan pemeriksaan silang informasi berulang.
Model Multimodal dengan Jendela Konteks 1.05 Juta Token dan Pemahaman Gambar
API resmi GPT-6 Astra menyediakan jendela konteks 1,050,000 Token dan keluaran maksimum 128,000 Token. Model mendukung masukan teks dan gambar dengan keluaran teks, dan batas pengetahuannya adalah 30 April 2026. Menurut kami, konfigurasi ini sesuai untuk menganalisis dokumen kebutuhan, kode, log, dan tangkapan layar antarmuka dalam tugas yang sama. Spesifikasi model resmi
Dalam praktiknya, kami menyarankan memberi label nama file, versi, dan tanggal pada materi, serta meminta model mengaitkan kesimpulannya dengan bukti tertentu. Masukan panjang juga perlu menyisakan ruang untuk penalaran dan jawaban; jika tugas melibatkan informasi terkini, sediakan materi baru atau hubungkan alat pencarian. Tugas yang memerlukan pembuatan gambar, video, atau pengoperasian perangkat lunak juga membutuhkan alat yang sesuai, karena lingkungan eksekusi dan agen sama pentingnya dalam menyelesaikan tugas.
Lima Tingkat Penalaran untuk Menyesuaikan Upaya Berpikir
GPT-6 Astra mendukung lima tingkat upaya penalaran: low, medium, high, xhigh, dan max. Kami memperlakukan pengaturan ini sebagai cara menyesuaikan upaya penalaran; konsumsi aktual tetap berbeda menurut tugas. Panduan resmi upaya penalaran
Kami menyarankan mulai dari medium untuk membentuk acuan bisnis: bandingkan low untuk ekstraksi dan pemformatan sederhana, lalu coba high untuk analisis lintas file, banyak batasan, atau debugging berulang. Untuk masalah yang belum terselesaikan pada tingkat sebelumnya, evaluasi xhigh dan max. Yang lebih penting bagi kami adalah apakah tambahan waktu tunggu dan biaya mengurangi pekerjaan ulang.
Alat Online dan API ChatGPT-6 Astra API Hop
Kami ingin API Hop membantu Anda memahami kinerja nyata ChatGPT-6 Astra pada tugas sendiri dengan lebih cepat. Cukup masuk, buat API Key, dan tambahkan sedikit kredit untuk mulai mencoba melalui alat online. Anda tidak perlu menulis kode integrasi API terlebih dahulu atau membeli paket tetap untuk evaluasi singkat, dan jumlah akun platform model yang perlu dikelola menjadi lebih sedikit.
Kemampuan Inti dan Keunggulan Bidang ChatGPT-6 Astra
Pemrograman Proyek: Perhatikan Pemahaman Lintas File dan Tinjauan Kode Kompleks
Menurut kami, Astra layak diprioritaskan untuk tinjauan kode yang perlu memahami beberapa modul sekaligus. Dalam evaluasi awal CodeRabbit, cakupan masalah yang dapat ditindaklanjuti oleh Astra pada bagian tinjauan lintas file yang lebih sulit adalah 57.1%, dibandingkan 47.6% untuk GPT-5.6 Sol. Metrik ini mengukur apakah model dapat mengenali masalah yang telah dianotasi dan memberi masukan yang dapat ditindaklanjuti pengembang; penulis juga menegaskan bahwa ini adalah hasil awal dari pengujian tertentu. Evaluasi langsung CodeRabbit
Untuk pekerjaan yang melibatkan perubahan API, status bersama, logika izin, dan dependensi lintas modul, kami menyarankan menyertakan pemanggil, pengujian terkait, dan batasan bisnis sekaligus, lalu meminta model menyebutkan lokasi kode dan kondisi pemicu untuk setiap temuan. Pelanggan kami melaporkan bahwa Astra cukup mampu melacak dan menyelesaikan masalah lintas modul dan masalah yang relatif kompleks.
Koordinasi Alat: Menjalankan Alur Kerja Bertahap di Peramban dan Perangkat Lunak Bisnis
Kami optimistis terhadap kemampuan Astra melakukan operasi tertentu dalam sistem bisnis yang ada. Dalam pengalaman langsung yang dipublikasikan, Claire Vo dari ChatPRD meminta Astra di Codex mengoperasikan editor alur kerja CRM di Chrome, menambahkan simpul dan menghubungkan logika, menyelesaikan alur pembagian prospek, menyusun email khusus, lalu mengirim draf ke Slack untuk ditinjau. Pengalaman langsung Claire Vo
Di antara pelanggan kami, penggunaan Computer Use ChatGPT untuk menggantikan operasi bisnis berulang memiliki porsi sangat besar. Berdasarkan masukan mereka, Astra memang lebih baik dalam Computer Use, tetapi ChatGPT-5.6 Sol dapat memberi nilai lebih baik dalam sebagian skenario.
Riset: Mengumpulkan Informasi, Lalu Memeriksa Bukti untuk Pertanyaan Tertentu
Kami memasukkan Astra dalam daftar percobaan untuk riset teknis, pengumpulan informasi pesaing, dan tinjauan panjang. Dalam pengujian internal dengan prompt serta tingkat penalaran yang sama untuk Astra dan GPT-5.6 Sol, kami menemukan Astra menampilkan lebih banyak materi dan tulisan blog yang berguna, dengan cakupan pencarian lebih luas.
Pada saat yang sama, kecepatan respons Astra menjadi perhatian nyata. Pelanggan kami juga melaporkan bahwa Astra umumnya tidak secepat yang diharapkan, dan hal ini lebih terasa ketika perlu mengumpulkan banyak informasi.
Pengembangan Visual: Mengubah Deskripsi Menjadi Prototipe 3D yang Dapat Disunting
Menurut kami, penggunaan Astra yang menarik adalah membuat prototipe visual yang dapat disunting dengan cepat menggunakan perangkat lunak profesional. Simon Willison menggunakan mode Codex dalam aplikasi ChatGPT macOS, dengan Astra pada medium, untuk mengoperasikan instalasi Blender lokal dan membuat adegan pelikan mengendarai sepeda. Ia kemudian melakukan dua putaran perubahan lagi untuk menambahkan latar serta detail, dan memublikasikan file .blend, skrip Python, serta catatan percakapan. Proses lengkap Simon Willison
Sebagian pelanggan kami juga menggunakan Blender MCP untuk membuat aset game dan puas dengan hasilnya, sambil mengakui bahwa sebagian model karakter masih perlu dirapikan secara manual. Karena itu, kami menyarankan mengujinya dalam skenario bisnis nyata untuk menilai apakah tugas benar-benar dapat diselesaikan.
Pengujian dan Debugging: Tugas yang Memerlukan Interaksi Berulang untuk Menemukan Masalah
Kami terutama tertarik pada apakah Astra terus memeriksa hasil eksekusi setelah menulis kode. Dalam pengalaman langsung lain, Claire Vo meminta Astra menguji cabang pratinjau di peramban selama 1 jam 45 menit, termasuk mengirim chat, menyegarkan halaman, dan memeriksa konsol. Penulis menyatakan model menemukan masalah yang sebelumnya terlewat. Contoh QA peramban
Namun, artikel pengembang OpenAI juga menyebut bahwa Astra terkadang berhenti setelah implementasi pertama dan menunggu masukan; penekanan pemeriksaan berulang dalam prompt lama juga dapat menyebabkan pengujian berlebihan. Jika menurut Anda terlalu banyak waktu dihabiskan untuk pengujian, sesuaikan AGENTS.md untuk membatasinya. Dalam pengembangan kami sendiri, pengujian tidak mengambil porsi yang luar biasa besar, meski mungkin berkaitan dengan tingkat penalaran yang digunakan. Jika tingkat penalaran dinaikkan, porsi pengujian dapat meningkat pula.
Tolok Ukur dan Kinerja ChatGPT-6 Astra
Tugas Terminal: Sekitar 59% dalam Evaluasi Independen Terminal-Bench 4.0
Dalam tabel perbandingan Artificial Analysis saat ini, Astra pada max mendapat sekitar 59% di Terminal-Bench 4.0 setelah pembulatan. AA menggunakan mini-swe-agent untuk menjalankan seluruh 66 tugas, mengulang setiap tugas tiga kali, dan menilai rata-rata tingkat kelulusan satu percobaan. Tugas dinyatakan berhasil hanya jika seluruh pengujiannya lolos. Cakupannya meliputi pemeliharaan perangkat lunak, operasi sistem, dan pemrosesan data. Hasil model AA · Metodologi Terminal-Bench 4.0
Kami menyarankan tim yang menangani kegagalan dependensi, migrasi basis data, atau perbaikan lintas file menyertakan Astra dalam pengujian proyek nyata. Mulai dengan tingkat penalaran high; turunkan atau naikkan setelah mengevaluasi hasil terhadap pengujian bisnis Anda.
- GPT-6 Astramax≈59%
Hasil AA dibulatkan. mini-swe-agent menjalankan seluruh 66 tugas masing-masing tiga kali; rata-rata tingkat kelulusan satu eksekusi, dengan semua pengujian wajib lulus.
Cuplikan
Alur Kerja Ilmiah: 68.1% pada Terminal-Bench-Science 0.1
Dalam peringkat Terminal-Bench-Science 0.1 saat ini, Astra pada max, dipasangkan dengan Codex, mencapai tingkat penyelesaian 68.1%. Evaluasi ini berisi 70 alur kerja ilmiah yang meliputi analisis data, simulasi, optimasi, dan pencocokan model, dengan penerimaan berdasarkan artefak nyata serta pengujian tugas. Peringkat alur kerja ilmiah · Cakupan dan metodologi evaluasi
Menurut kami, hasil ini lebih berguna untuk mengevaluasi asisten riset yang dapat menganalisis, menulis kode, menjalankannya, dan memeriksa hasil. Untuk pembersihan data rutin, bandingkan model berbiaya lebih rendah terlebih dahulu. Untuk kegagalan berulang dalam pencocokan, simulasi, atau analisis kompleks, tingkatkan penalaran Astra lalu periksa apakah keluarannya memenuhi kebutuhan.
- GPT-6 Astramax + Codex68.1%
70 alur kerja ilmiah yang mencakup analisis, simulasi, optimasi, dan pencocokan model; diverifikasi melalui artefak serta pengujian tugas.
Cuplikan
Dokumen Profesional: 34.2% dalam Evaluasi Asli GDP.pdf
Dalam peringkat asli GDP.pdf Surge AI, Astra pada max mendapat 34.2%, GPT-5.6 Sol pada max mendapat 30.7%, dan Claude Opus 5.5 pada adaptive/max mendapat 30.6%. Evaluasi ini menggunakan PDF dan pertanyaan dari pekerjaan profesional nyata, termasuk tabel, gambar teknis, dan detail yang mudah terlewat. Peringkat asli Surge AI
Kami menyarankan pengguna yang perlu bekerja dengan manual, mengekstrak data grafik, atau memeriksa silang informasi antarhalaman mencoba Astra terlebih dahulu, sambil mewajibkan jawaban menyebutkan nomor halaman, model yang berlaku, dan bukti asli.
- GPT-6 Astramax34.2%
- GPT-5.6 Solmax30.7%
- Claude Opus 5.5adaptive/max30.6%
Evaluasi asli Surge AI atas PDF profesional dan pertanyaan.
Cuplikan
Otomatisasi Bisnis: Tingkat Penyelesaian 41.4% pada Max di AutomationBench
AutomationBench 1.0.6 Zapier menguji tugas bertahap dalam aplikasi bisnis simulasi dan menilai apakah status akhir memenuhi seluruh persyaratan. Tolok ukur ini menguji alur kerja yang mengoperasikan aplikasi melalui API. Sebagian hasil Astra ditampilkan di bawah. Evaluasi asli Zapier
| Tingkat penalaran | Tingkat penyelesaian tugas | Biaya rata-rata per tugas |
|---|---|---|
| Medium | 34.09% | USD 1.27 |
| High | 37.14% | USD 1.44 |
| Max | 41.40% | USD 1.73 |
Dari high ke max, tingkat penyelesaian meningkat 4.26 poin persentase, sementara biaya rata-rata tugas naik USD 0.29. Kami menyarankan terlebih dahulu menjalankan alur dengan kriteria penerimaan jelas pada medium atau high, lalu memeriksa apakah max mengurangi kegagalan yang benar-benar memengaruhi bisnis. Dalam skenario bisnis kami, waktu respons max hampir 20% lebih lambat daripada high, jadi pertimbangkan apakah penundaan tersebut dapat diterima untuk skenario Anda.
- GPT-6 AstraMedium34.09%
- GPT-6 AstraHigh37.14%
- GPT-6 AstraMax41.40%
Tugas berbasis API dalam aplikasi bisnis simulasi; setiap persyaratan keadaan akhir harus terpenuhi. High ke Max: +4.26 poin persentase dan +$0.29 per tugas.
Cuplikan
- GPT-6 AstraMedium$1.27
- GPT-6 AstraHigh$1.44
- GPT-6 AstraMax$1.73
Biaya tugas evaluasi, bukan harga API Hop atau biaya tetap per permintaan API.
Cuplikan
Kemampuan Umum dan Kecepatan Respons: Skor Indeks 53 dan Keluaran Sekitar 48 Token/detik
Intelligence Index v4.3.2 Artificial Analysis memberi Astra pada max skor 53. Pengukuran AA terhadap API OpenAI menunjukkan kecepatan keluaran sekitar 47.6 Token per detik. Ini adalah laju setelah pembuatan dimulai; waktu tunggu sebenarnya juga mencakup pemrosesan masukan dan penalaran. Evaluasi kemampuan dan kecepatan AA
Untuk fitur yang sensitif terhadap waktu tunggu, kami menyarankan mencatat waktu sampai jawaban mulai muncul serta total waktu penyelesaian tugas. Untuk tanya jawab sederhana dan penataan teks pendek, kami terlebih dahulu membandingkan tingkat penalaran lebih rendah atau model lebih ringan. Untuk debugging kompleks dan analisis riset, periksa apakah menunggu sedikit lebih lama memberikan hasil lebih baik. Dalam alur kami saat ini, Astra terutama digunakan pada high; untuk tugas lebih kompleks atau berbeda, kami dapat mengganti model dan tingkat penalaran.
- GPT-6 Astra
- 53 poin
- max
Indeks gabungan Artificial Analysis: poin, bukan persentase atau tingkat kelulusan tugas.
Cuplikan
- GPT-6 Astra
- ≈47.6 Token/s
- max
Pengukuran AA setelah generasi dimulai, tidak termasuk pemrosesan masukan dan waktu tunggu penalaran. Bukan komitmen latensi atau kapasitas pemrosesan API Hop.
Cuplikan
ChatGPT-6 Astra Dibandingkan dengan GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5.5, dan Claude Fable 5.1
Dibandingkan dengan GPT-6.1 Sol: Hitung Biaya Tugas Harian, Lalu Berikan Masalah Lebih Sulit kepada Astra
Dalam perbandingan Artificial Analysis pada max, Astra dan GPT-6.1 Sol masing-masing memiliki skor indeks umum 53 dan 52. Biaya tertimbang per tugas dalam indeks yang sama adalah USD 3.26 dan USD 0.72. Menurut kami, selisih ini cukup memengaruhi pemilihan model sehari-hari, terutama untuk produk yang menangani banyak permintaan setiap hari. Perbandingan setara Astra dan GPT-6.1 Sol
Untuk pemeliharaan kode massal, penataan dokumen, dan pemrosesan informasi dengan aturan jelas, kami menyarankan terlebih dahulu memeriksa apakah GPT-6.1 Sol memenuhi kebutuhan. Astra dapat disimpan untuk masalah yang tetap gagal setelah dicoba berulang kali, alur riset kompleks, dan tinjauan dengan risiko kesalahan lebih tinggi. Dalam pengembangan harian kami, GPT-6.1 Sol mencakup 80% penggunaan; kami mempertimbangkan beralih ke Astra ketika masalah lintas modul atau sangat kompleks.
- GPT-6 Astramax53
- GPT-6.1 Solmax52
Perbandingan AA yang sama; poin indeks bukan persentase. Bandingkan hasil tugas nyata serta skor gabungan.
Cuplikan
- GPT-6 Astramax$3.26
- GPT-6.1 Solmax$0.72
Biaya tugas evaluasi, bukan harga API Hop atau biaya tetap per permintaan API.
Cuplikan
Dibandingkan dengan Claude Opus 5.5: Pertimbangkan Pemahaman Sumber, Hasil Akhir, dan Biaya Tugas Bersama
Dalam perbandingan AA, Opus 5.5 menggunakan max dengan konfigurasi fallback bawaan, sedangkan Astra menggunakan max. Skor indeks umum masing-masing adalah 58 dan 53, dengan biaya tertimbang per tugas USD 5.98 dan USD 3.26. Menurut kami, keunggulan skor Opus dalam uji umum ini perlu dievaluasi bersama biaya per tugasnya yang lebih tinggi. Perbandingan Opus 5.5 dan Astra
Jika tugas utamanya membaca PDF profesional serta memeriksa tabel dan gambar teknis, kami menyarankan mencoba Astra terlebih dahulu dan membandingkannya secara teliti dengan Opus 5.5. Kami juga menyarankan membagi model untuk skenario yang lebih spesifik dalam alur bisnis. Contohnya, Astra dapat digunakan untuk pengenalan dan Opus 5.5 untuk memahami materi.
- GPT-6 Astramax53
- Claude Opus 5.5max + fallback bawaan58
Perbandingan AA yang sama; poin indeks bukan persentase. Bandingkan hasil tugas nyata serta skor gabungan.
Cuplikan
- GPT-6 Astramax$3.26
- Claude Opus 5.5max + fallback bawaan$5.98
Biaya tugas evaluasi, bukan harga API Hop atau biaya tetap per permintaan API.
Cuplikan
Dibandingkan dengan Claude Fable 5.1: Biaya Eksekusi Lebih Menarik, tetapi Pertahankan Pembanding untuk Dokumen Panjang
Dalam perbandingan AA saat ini, Astra pada max dan Fable 5.1 pada max dengan konfigurasi fallback bawaan sama-sama memiliki skor indeks umum 53. Biaya tertimbang per tugas masing-masing USD 3.26 dan USD 7.63. Hasil berbeda pada pengujian individual: skor Terminal-Bench 4.0 yang dibulatkan adalah 59% dan 52%, sedangkan skor penalaran konteks panjang AA-LCR v1.1 masing-masing 81% dan 85%. Menurut kami, hasil ini lebih berguna untuk menempatkan model berbeda pada tugas berbeda. Perbandingan Astra dan Fable 5.1
Tim yang sudah menggunakan Fable 5.1 dapat mulai dengan uji perbandingan eksekusi terminal dan perbaikan bertahap, dengan fokus pada tingkat penyelesaian serta biaya seluruh tugas. Jika alur yang ada terutama melibatkan riset lintas dokumen dan analisis panjang, dan prompt efektif sudah dikembangkan, kami menyarankan mempertahankan Fable sambil menguji Astra pada materi yang sama. Setelah itu putuskan tugas mana, jika ada, yang akan dipindahkan. Menurut pengalaman kami, Fable 5.1 dan Astra melayani skenario berbeda dan bukan pengganti satu sama lain.
- GPT-6 Astramax53
- Claude Fable 5.1max + fallback bawaan53
Perbandingan AA yang sama; poin indeks bukan persentase. Bandingkan hasil tugas nyata serta skor gabungan.
Cuplikan
- GPT-6 Astramax$3.26
- Claude Fable 5.1max + fallback bawaan$7.63
Biaya tugas evaluasi, bukan harga API Hop atau biaya tetap per permintaan API.
Cuplikan
- GPT-6 Astramax≈59%
- Claude Fable 5.1max + fallback bawaan≈52%
Skor tugas terminal dibulatkan. Evaluasi eksekusi dan biaya tugas total secara bersama.
Cuplikan
- GPT-6 Astramax81%
- Claude Fable 5.1max + fallback bawaan85%
Penalaran konteks panjang merupakan evaluasi terpisah dari eksekusi terminal; jangan gabungkan kedua skor.
Cuplikan
Mengapa menggunakan GPT-6 Astra melalui API Hop?
Penagihan berdasarkan penggunaan dan optimasi biaya model
Biaya mengikuti tarif API Hop saat ini dan penggunaan sebenarnya. Isi saldo sesuai kebutuhan.
Model AI dan API data terpadu, dengan akses banyak model di satu tempat
Satu kunci API menghubungkan banyak model AI dan layanan data, mengurangi biaya integrasi serta memungkinkan pergantian dengan satu klik. Aplikasi bisnis membutuhkan AI dan data.
Log panggilan dan kontrol akses aplikasi, dengan kejelasan setiap panggilan
Setiap panggilan API dicatat di dasbor Anda. Buat kunci API terpisah untuk aplikasi berbeda.
Evaluasi keluaran berdasarkan tugas Anda
Gunakan ID model yang didokumentasikan dan parameter yang didukung melalui API Hop. Evaluasi keluaran berdasarkan kriteria penerimaan Anda sendiri, lalu periksa catatan penggunaan serta metadata respons sebelum penggunaan produksi. Nama model atau contoh tidak menjamin setiap hasil.
Cara menggunakan GPT-6 Astra di API Hop
Setelah membuat kunci API di konsol, ikuti dokumentasi untuk mulai menggunakan GPT-6 Astra.
Siapkan akun Anda dan uji secara daring
Masuk, pastikan saldo Anda, dan buat kunci API.
Coba di ruang uji
Jelajahi kemampuan model di ruang uji untuk menemukan cara terbaik menggunakannya.
Integrasikan GPT-6 Astra ke bisnis Anda
Ikuti dokumentasi pengembang kami untuk mengintegrasikan GPT-6 Astra ke bisnis Anda.
Peningkatan model mendatang
Untuk beralih ke model lebih baru, pastikan dahulu ID tepatnya dikembalikan katalog model untuk kunci API Anda. Jika model mendukung endpoint dan bidang permintaan yang sama, perbarui ID model, lalu uji format respons, streaming, batas keluaran, dan penagihan sebelum mengirim lalu lintas produksi. Untuk tugas gambar atau video asinkron, verifikasi juga pengiriman tugas, polling status, dan pengambilan hasil.
Pertanyaan Umum API GPT-6 Astra
Nama Model dan Format Permintaan Apa yang Digunakan Melalui API Hop?
Kami menyarankan terlebih dahulu memeriksa nama pemanggilan pada katalog model saat ini dan antarmuka yang digunakan contoh konsol. ID model resmi OpenAI adalah gpt-6-astra; saat mengintegrasikan melalui API Hop, ikuti model yang saat ini tersedia dan contoh integrasinya. Jangan langsung menggunakan nama tampilan produk "GPT-6 Astra" sebagai parameter permintaan yang telah dikonfirmasi. ID model OpenAI
Tabel di bawah mencantumkan kolom yang mudah tertukar antara dua protokol native OpenAI agar dapat diperiksa saat migrasi. Ini adalah perbandingan kolom protokol; URL permintaan API Hop yang sebenarnya tetap harus mengikuti dokumentasi integrasi terkini. Panduan migrasi resmi · Parameter Chat Completions · Anggaran keluaran Responses
| Pengaturan | Responses | Chat Completions |
|---|---|---|
| Masukan pengguna | input | messages |
| Tingkat penalaran | reasoning: {"effort": "medium"} | reasoning_effort: "medium" |
| Anggaran keluaran | max_output_tokens | max_completion_tokens |
| Pemanggilan alat Astra | Didukung | Perlu beralih ke Responses |
Kami menyarankan mengirim permintaan teks dasar terlebih dahulu dan memastikan model, autentikasi, serta penguraian keluaran berfungsi. Setelah itu tambahkan streaming, gambar, atau panggilan alat.
API Hop mendokumentasikan Chat Completions dan Responses yang kompatibel dengan OpenAI untuk gpt-6-astra, bukan Claude Messages. Gunakan messages untuk Chat dan input untuk Responses dengan parser respons yang sesuai. Ketersediaan Responses saja tidak membuktikan dukungan setiap alat asli, Compact, atau kelanjutan dengan status tersimpan.
Mengapa Parameter Penalaran atau Sampling Mengembalikan 400 Setelah Migrasi dari Model Lama?
Kami menyarankan terlebih dahulu memeriksa apakah permintaan lama berisi reasoning_effort: "none", atau reasoning.effort: "none" dalam Responses. Astra tidak mendukung penonaktifan penalaran; gunakan salah satu dari lima tingkat yang didukung. Hapus juga temperature, top_p, dan top_logprobs dari konfigurasi lama. Untuk Chat Completions, hapus pula logprobs; untuk Responses, kolom include tidak boleh berisi message.output_text.logprobs. Aturan migrasi parameter OpenAI
Saran kami adalah menyederhanakan permintaan menjadi model, masukan, dan anggaran keluaran yang diperlukan, memastikan permintaan dasar berfungsi, lalu menambahkan pengaturan satu per satu. Parameter yang muncul dalam dokumentasi antarmuka kompatibel tidak berarti setiap model menerimanya. Saat terjadi kesalahan, periksa batasan model dan kolom yang didukung endpoint saat ini.
Mengapa Token Sudah Digunakan tetapi Jawaban Belum Lengkap?
Kami menyarankan terlebih dahulu memeriksa status respons dan detail penggunaan. Token penalaran Astra tidak ditampilkan seluruhnya sebagai teks jawaban biasa, tetapi tetap memakai konteks dan ditagih sebagai token keluaran. Dalam Responses, max_output_tokens mencakup penggunaan yang dihasilkan seperti penalaran dan jawaban terlihat. Jika anggaran terlalu kecil atau sisa konteks terlalu sedikit, pembuatan dapat berakhir sebelum jawaban dimulai. Panduan penggunaan penalaran dan anggaran keluaran
Saat menggunakan Responses, periksa apakah status bernilai incomplete dan apakah incomplete_details.reason bernilai max_output_tokens. Kemudian gunakan usage.output_tokens_details.reasoning_tokens untuk menentukan apakah perlu menaikkan anggaran, menata masukan, atau menurunkan tingkat penalaran. Kami menyarankan mengamati konsumsi aktual pada tugas representatif sebelum menetapkan anggaran, bukan langsung memakai kembali batas keluaran yang terlalu kecil untuk model lama. Menangani respons tidak lengkap
Untuk Chat Completions, periksa juga finish_reason dan penggunaan. Persempit tugas atau sesuaikan batas; keluaran parsial bukan jawaban yang selesai.
Mengapa Model Belum Menyelesaikan Tindakan Lanjutan Setelah Saya Menambahkan tools?
Kami menyarankan terlebih dahulu memeriksa pemilihan antarmuka. Menurut aturan resmi OpenAI, pemanggilan alat Astra memerlukan API Responses. Untuk fungsi bisnis yang Anda sediakan sendiri, sekadar mendeklarasikan tools tidak otomatis menjalankan kueri, perhitungan, atau operasi penulisan dalam aplikasi. Persyaratan pemanggilan alat Astra
Setelah aplikasi menerima function_call, aplikasi perlu menjalankan fungsi terkait, lalu mengembalikan hasil sebagai function_call_output sambil mempertahankan call_id asli. Setelah menerima hasil, model dapat memanggil alat lain atau memberikan jawaban akhir. Jika aplikasi mengelola riwayat percakapannya sendiri, aplikasi juga harus mempertahankan item keluaran terkait, termasuk item penalaran yang menyertai panggilan alat. Alur pemanggilan fungsi resmi
Kami menyarankan terlebih dahulu menggunakan alat kueri sederhana untuk memastikan seluruh alur "panggil, jalankan, kembalikan, jawab" bekerja, lalu memperluas ke beberapa alat. Saat mengintegrasikan melalui API Hop, konfirmasikan juga bahwa layanan saat ini mendukung Responses, kelanjutan dengan hasil alat, dan kolom terkait. Hal ini langsung memengaruhi keberhasilan tugas bertahap.
Tidak. Ruang uji teks ini tidak menjalankan perintah, menyunting berkas, atau mengirim transaksi bisnis. Aplikasi agen memerlukan alat yang didukung, lingkungan eksekusi, izin, umpan balik hasil, dan kendali persetujuan. Tindakan alat yang diusulkan bukan bukti bahwa tindakan itu dijalankan.
0Dapatkah ruang uji GPT-6 Astra membuka gambar, PDF, atau situs web?
API Responses API Hop mendukung masukan teks, gambar, dan PDF untuk GPT-6 Astra. Ruang uji ini hanya menerima teks dan tidak memiliki kendali unggahan berkas atau gambar. Menempelkan URL ke percakapan teks tidak otomatis mengambil situs web atau menganalisis isi berkasnya.
Apakah memori percakapan bertahan lintas sesi?
Tidak. Kendali ini menyertakan giliran selesai yang memenuhi syarat dari percakapan saat ini dalam permintaan berikutnya. Menonaktifkannya mempertahankan riwayat terlihat tetapi mengecualikannya dari masukan baru. Balasan yang gagal, dihentikan, terpotong, atau tidak dapat digunakan kembali tidak dipakai sebagai riwayat biasa. Riwayat lebih banyak dapat meningkatkan penggunaan masukan.
Bagaimana cara memecahkan masalah kesalahan 401, 402, 403, atau 429?
Periksa autentikasi untuk 401, saldo untuk 402, akses model untuk 403, serta batas laju atau kuota untuk 429. Pastikan ID tepat gpt-6-astra dalam katalog untuk kunci Anda. Baca kesalahan lengkap dan bedakan kode platform dari status HTTP; kesalahan streaming juga memerlukan penanganan khusus protokol.
Dapatkah GPT-6 Astra mengembalikan JSON atau beberapa alternatif?
Minta beberapa alternatif dalam satu jawaban dan tetapkan bidang serta perilaku nilai tidak diketahui untuk JSON. Instruksi teks tidak memaksakan skema. Untuk integrasi API, lihat pilihan text.format yang didokumentasikan dan dukungan model, lalu validasi sintaks serta makna bisnis sebelum digunakan.
Haruskah saya segera mencoba ulang permintaan yang lambat atau terputus?
Periksa hasil yang tersedia, catatan permintaan, dan penggunaan terlebih dahulu. Penalaran serta masukan atau keluaran panjang dapat memengaruhi durasi. Menghentikan penantian peramban atau kehilangan aliran tidak membuktikan pembatalan hulu. Selesaikan pekerjaan yang tertunda dan gunakan kebijakan percobaan ulang terbatas untuk mengurangi permintaan serta biaya duplikat.
API teks terkait
Contoh API GPT-6 Astra dan parameter yang didukung
Panduan mulai cepat API GPT-6 Astra
gpt-6-astramodel wajib diisi; contoh ini menggunakan ID model halaman saat ini. Periksa akses model untuk kunci API Anda melalui 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}'Penalaran, anggaran keluaran, dan batas alat
- Chat Completions menggunakan messages; Responses menggunakan input. Kedua contoh minimal menetapkan stream: false.
- Gunakan reasoning.effort dalam Responses dan reasoning_effort dalam Chat Completions. Astra menerima low, medium, high, xhigh, dan max, tetapi bukan none atau minimal.
- Jangan sertakan temperature, top_p, dan top_logprobs. Jangan sertakan juga logprobs dalam Chat dan message.output_text.logprobs dari include Responses.
- Anggaran keluaran bersifat opsional: max_output_tokens untuk Responses, max_completion_tokens untuk Chat. Tidak menyertakannya mempertahankan nilai bawaan hulu. Penalaran dan teks akhir berbagi anggaran, sehingga batas kecil dapat habis sebelum jawaban; sesuaikan dengan tugas dan periksa biaya.
- Gunakan Responses untuk pemanggilan alat Astra. Aplikasi Anda menjalankan fungsi khusus dan mengembalikan function_call_output dengan call_id asli. Akses Responses standar tidak membuktikan dukungan untuk setiap alat asli, Compact, atau kelanjutan dengan status tersimpan.
Referensi kelompok dan protokol
Responses Multimodal OpenAI
Dokumentasi API lengkapAPI Responses yang kompatibel OpenAI. Endpoint ini menggunakan `input` bergaya OpenAI, mendukung teks, URL gambar publik, masukan file PDF, panggilan alat, opsi penalaran, dan parameter streaming.
POST
https://api.apihop.ai/openai/responses