API GPT-6 Astra: ราคา พื้นที่ทดลอง และตัวอย่าง

สำรวจราคา API GPT-6 Astra อินพุต Responses หลายสื่อ และการควบคุมการให้เหตุผล ลองแชตข้อความและดูข้อจำกัดการเชื่อมต่อเฉพาะโมเดล

ราคาและการคิดค่าบริการ API GPT-6 Astra

เปรียบเทียบ API

0-272K โทเคนอินพุต

ราคาอย่างเป็นทางการ

อินพุต: $10.0000 /M
เอาต์พุต: $50.0000 /M
อินพุตที่แคชไว้: $1.0000 /M
การเขียนแคช: $12.5000 /M

ราคา API Hop ประหยัด 70%

อินพุต: $3.0000 /M
เอาต์พุต: $15.0000 /M
อินพุตที่แคชไว้: $0.3000 /M
การเขียนแคช: $3.7500 /M

272.001K-922K โทเคนอินพุต

ราคาอย่างเป็นทางการ

อินพุต: $20.0000 /M
เอาต์พุต: $75.0000 /M
อินพุตที่แคชไว้: $2.0000 /M
การเขียนแคช: $25.0000 /M

ราคา API Hop ประหยัด 70%

อินพุต: $6.0000 /M
เอาต์พุต: $22.5000 /M
อินพุตที่แคชไว้: $0.6000 /M
การเขียนแคช: $7.5000 /M

ราคาอ้างอิงยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างอิสระ โปรดตรวจสอบอัตราปัจจุบัน หน่วยคิดค่าบริการ และข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องของผู้เผยแพร่ก่อนเปรียบเทียบต้นทุน

เครื่องมือแชตออนไลน์ GPT-6 Astra

การตั้งค่าโมเดล

โมเดล

ความจำ

สตรีมการตอบกลับ

พารามิเตอร์ขั้นสูง

โทเคนเอาต์พุตสูงสุดไม่จำเป็นต้องระบุ หากว่างจะใช้ค่าเริ่มต้นต้นทาง การให้เหตุผลอาจใช้โทเคนเอาต์พุตด้วย การเพิ่มขีดจำกัดอาจเพิ่มค่าใช้จ่าย

พรอมต์ระบบ

0 อักขระขึ้นไป(0/ไม่มีขีดจำกัดตายตัว)

ไม่มีขีดจำกัดอักขระตายตัว คำขอทั้งหมดอยู่ภายใต้ขีดจำกัดขนาดคำขอและบริบทโมเดล นี่ไม่ใช่จำนวนโทเคน

ลำดับหยุด

วันนี้ให้ฉันช่วยอะไรคุณได้บ้าง?

ยังไม่มีข้อมูลการตอบกลับ

พร้อม

ตัวอย่างพรอมต์ GPT-6 Astra

นี่คือพรอมต์ประเมิน GPT-6 Astra ไม่ใช่เอาต์พุตโมเดลที่บันทึกไว้ วิเคราะห์เฉพาะข้อความที่ส่ง ไม่รันโค้ด ตรวจระบบจริง หรือพิสูจน์ประสิทธิภาพบริบทยาว ตรวจหลักฐานที่อ้างและเกณฑ์ยอมรับ แล้วดูเมทาดาทาการตอบกลับกับการใช้งานก่อนใช้จริง

ใช้เฉพาะตัวอย่างเอกสารนี้: [P1] การแก้ส่งออกผ่านการตรวจ staging [P2] เสนอเผยแพร่วันศุกร์แต่ยังไม่อนุมัติ [P3] Mei จะตรวจข้อความผิดพลาดวันอังคาร [P4] ยังไม่กำหนดผู้ดูแลเอกสาร ส่งตารางข้อกล่าวอ้าง คำอ้างสนับสนุนตรงต้นฉบับ ID ย่อหน้า และความไม่แน่นอน อนุมัติเผยแพร่จริงหรือยัง? ใครดูแลเอกสาร? ระบุข้อเท็จจริงที่ขาดว่าไม่ทราบ ทุกคำอ้างต้องตรงตัวอย่าง อย่าอนุมานความสำเร็จจริงจาก staging ตัวอย่างเล็กนี้ไม่ทดสอบความยาวบริบทสูงสุด

สกัดบันทึกจำลองเหล่านี้เป็น JSON มีฟิลด์ id, owner, deadline และ evidence: [R1] ปัญหา 41: Ana ดูแลการแก้ส่งออก ยังไม่ตกลงกำหนดส่ง [R2] ปัญหา 42: กำหนดตรวจ 15 ตุลาคม ยังไม่มีผู้ดูแล ไม่ระบุปี ใช้ null สำหรับค่าที่ขาดและคงวันที่บางส่วนตามที่ให้ อ้างต้นฉบับใน evidence อย่าแต่งปีหรือผู้ดูแล ตรวจแต่ละฟิลด์เทียบกับบันทึก นี่คืองานจัดรูปแบบข้อความ ไม่ใช่การดำเนินการฐานข้อมูล

ทีมสมมติสองคนรัน 2,000 รายงานต่อวัน ยอมรับการเสร็จภายใน 30 นาที มีฐานข้อมูลแต่ไม่มีบริการคิว งานต้องกู้คืนหลังรีสตาร์ตและไม่ส่งซ้ำ เปรียบเทียบแบตช์ที่ใช้ฐานข้อมูลกับคิวเฉพาะ ให้ตารางตัดสินใจ คำแนะนำตามเงื่อนไข สิ่งไม่ทราบสามข้อ และหนึ่งเงื่อนไขที่ทำให้เปลี่ยนคำเลือก อย่าแต่งผลทดสอบ ค่าใช้จ่าย หรือการรับรองที่ทดสอบแล้ว

ChatGPT-6 Astra คืออะไร?

โมเดลตระกูล GPT สำหรับการให้เหตุผลซับซ้อน โค้ด และงานวิชาชีพ

ChatGPT-6 Astra ที่กล่าวถึงที่นี่ตรงกับชื่อทางการ OpenAI คือ GPT-6 Astra และมี ID โมเดล API gpt-6-astra เปิดตัว 3 กันยายน 2026 เน้นการให้เหตุผลซับซ้อน โค้ด การใช้คอมพิวเตอร์ วิจัย และสร้างเอกสาร สิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับเราคือรวมความสามารถเหล่านี้เพื่อทำงานมุ่งสู่เป้าหมายต่อเนื่อง และสุดท้ายส่งผลที่ตรวจและใช้ได้หรือไม่ บันทึกการเปลี่ยนแปลง OpenAI

ตัวอย่างเช่น เมื่อจัดการปัญหาระบบจริงที่เกี่ยวหลายโมดูล เราต้องการให้โมเดลเข้าใจข้อกำหนดและบันทึก หาโค้ดที่ต้องเปลี่ยน แล้วปรับการแก้ต่อจากผลทดสอบ เราคิดว่า Astra ควรได้รับการประเมินจริงจังสำหรับงานเช่นนี้ที่ต้องตรวจเทียบข้อมูลซ้ำ

โมเดลหลายรูปแบบพร้อมบริบท 1.05 ล้านโทเคนและการเข้าใจภาพ

GPT-6 Astra API ทางการมีหน้าต่างบริบท 1,050,000 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเคน รองรับอินพุตข้อความและภาพ ส่งออกข้อความ และมีวันตัดความรู้ 30 เมษายน 2026 เราคิดว่าการตั้งค่านี้เหมาะกับการวิเคราะห์เอกสารข้อกำหนด โค้ด บันทึก และภาพหน้าจออินเทอร์เฟซเป็นงานเดียวกัน ข้อกำหนดโมเดลทางการ

ในทางปฏิบัติ เราแนะนำติดป้ายข้อมูลด้วยชื่อไฟล์ เวอร์ชัน และวันที่ แล้วให้โมเดลผูกข้อสรุปกับหลักฐานเฉพาะ อินพุตยาวยังต้องเหลือพื้นที่ให้การให้เหตุผลและคำตอบ เมื่องานเกี่ยวกับข้อมูลปัจจุบัน ให้ข้อมูลใหม่หรือเชื่อมเครื่องมือค้นคืน งานสร้างภาพ สร้างวิดีโอ หรือใช้งานซอฟต์แวร์ต้องมีเครื่องมือที่ตรง เพราะเฟรมเวิร์กประมวลผลและเอเจนต์มีบทบาทสำคัญเท่ากันในการทำงานเสร็จ

ห้าระดับช่วยปรับความพยายามในการให้เหตุผล

GPT-6 Astra รองรับระดับการให้เหตุผลห้าระดับ: low, medium, high, xhigh และ max เรามองการตั้งค่าเหล่านี้เป็นวิธีปรับความพยายาม การใช้งานจริงยังต่างกันตามงาน แนวทางระดับการให้เหตุผลทางการ

เราแนะนำเริ่มที่ medium เพื่อสร้างฐานธุรกิจ เทียบ low สำหรับสกัดและจัดรูปแบบง่าย และลอง high สำหรับวิเคราะห์ข้ามไฟล์ หลายข้อจำกัด หรือดีบักซ้ำ สำหรับปัญหาที่ระดับก่อนยังแก้ไม่ได้ ให้ประเมิน xhigh และ max สิ่งที่เราสนใจกว่าคือเวลารอและต้นทุนเพิ่มลดงานแก้ได้หรือไม่

เครื่องมือออนไลน์และ API ของ ChatGPT-6 Astra บน API Hop

เราต้องการให้ API Hop ช่วยคุณเข้าใจผลงานจริงของ ChatGPT-6 Astra กับงานของคุณเร็วขึ้น เพียงเข้าสู่ระบบ สร้าง API Key และเติมเครดิตเล็กน้อยก็เริ่มลองผ่านเครื่องมือออนไลน์ได้ ไม่ต้องเขียนโค้ดเชื่อม API ก่อนหรือซื้อแผนตายตัวเพื่อประเมินสั้น และมีบัญชีแพลตฟอร์มโมเดลให้ดูแลน้อยลง

ความสามารถหลักและงานที่ ChatGPT-6 Astra ถนัด

โค้ดโครงการ: เน้นความเข้าใจข้ามไฟล์และการตรวจโค้ดซับซ้อน

เราคิดว่า Astra ควรได้ลองก่อนในงานตรวจโค้ดที่ต้องเข้าใจหลายโมดูลพร้อมกัน ในการประเมินแรกของ CodeRabbit Astra ครอบคลุมปัญหาที่นำไปแก้ได้ในชุดย่อยตรวจข้ามไฟล์ที่ยากกว่า 57.1% เทียบกับ 47.6% ของ GPT-5.6 Sol ตัวชี้วัดนี้วัดว่าโมเดลพบปัญหาที่มีคำกำกับและให้ความเห็นที่นักพัฒนานำไปทำได้หรือไม่ ผู้เขียนระบุชัดด้วยว่าเป็นผลเบื้องต้นจากการทดสอบเฉพาะ การประเมินโดยตรง CodeRabbit

สำหรับงานเปลี่ยน API สถานะร่วม ตรรกะสิทธิ์ และการพึ่งพาข้ามโมดูล แนะนำให้ผู้เรียกใช้ การทดสอบที่เกี่ยว และข้อจำกัดธุรกิจร่วมกัน แล้วให้โมเดลระบุตำแหน่งโค้ดกับเงื่อนไขกระตุ้นของแต่ละข้อค้นพบ ลูกค้าของเรารายงานว่า Astra สามารถตามหาและแก้ปัญหาข้ามโมดูลและค่อนข้างซับซ้อนได้ดี

ประสานเครื่องมือ: ทำเวิร์กโฟลว์หลายขั้นข้ามเบราว์เซอร์และซอฟต์แวร์ธุรกิจ

เรามองบวกต่อความสามารถ Astra ในการทำงานเฉพาะในระบบธุรกิจเดิม ในบันทึกลงมือทำสาธารณะ Claire Vo จาก ChatPRD ให้ Astra ใน Codex ใช้ตัวแก้เวิร์กโฟลว์ CRM ใน Chrome เพิ่มโหนดและเชื่อมตรรกะ ทำเวิร์กโฟลว์มอบหมายลูกค้าเป้าหมาย ร่างอีเมลเฉพาะบุคคล และส่งร่างไป Slack ให้ตรวจ ประสบการณ์ลงมือทำ Claire Vo

ในกลุ่มลูกค้าของเรา การใช้ Computer Use ของ ChatGPT แทนงานธุรกิจซ้ำมีสัดส่วนมาก จากความคิดเห็น Astra ใช้ Computer Use ได้ดีขึ้นจริง แต่ ChatGPT-5.6 Sol อาจคุ้มกว่าในบางสถานการณ์

วิจัย: รวบรวมข้อมูล แล้วตรวจหลักฐานเทียบคำถามเฉพาะ

เราจะรวม Astra ในรายการทดลองสำหรับวิจัยเทคนิค รวบรวมข้อมูลคู่แข่ง และตรวจบทความยาว ในการทดสอบภายในที่ใช้พรอมป์ต์และระดับการให้เหตุผลเดียวกันกับ Astra และ GPT-5.6 Sol เราพบว่า Astra หาข้อมูลและบล็อกที่มีประโยชน์มากกว่า โดยครอบคลุมการค้นกว้างกว่า

ขณะเดียวกัน ความเร็วตอบ Astra เป็นข้อกังวลจริง ลูกค้ารายงานด้วยว่าโดยทั่วไป Astra ไม่เร็วเท่าที่คาด และชัดขึ้นเมื่อรวบรวมข้อมูลมาก

พัฒนาภาพ: เปลี่ยนคำอธิบายเป็นต้นแบบ 3D ที่แก้ได้

เราคิดว่าการใช้ Astra ที่น่าสนใจคือสร้างต้นแบบภาพที่แก้ได้อย่างรวดเร็วด้วยซอฟต์แวร์มืออาชีพ Simon Willison ใช้โหมด Codex ในแอป ChatGPT macOS พร้อม Astra ที่ medium ควบคุม Blender ในเครื่องเพื่อสร้างฉากนกกระทุงขี่จักรยาน แล้วแก้อีกสองรอบเพื่อเพิ่มพื้นหลังและรายละเอียด พร้อมเผยแพร่ไฟล์ .blend สคริปต์ Python และบันทึกสนทนา ขั้นตอนครบของ Simon Willison

ลูกค้าบางรายใช้ Blender MCP สร้างแอสเซ็ตเกมเช่นกันและพอใจผล แต่ยอมรับว่าโมเดลตัวละครบางตัวยังต้องเก็บงานด้วยมือ เราจึงแนะนำทดสอบในสถานการณ์ธุรกิจจริงเพื่อประเมินว่าทำงานสำเร็จได้จริงหรือไม่

ทดสอบและดีบัก: งานที่ต้องโต้ตอบซ้ำจึงพบปัญหา

เราสนใจเป็นพิเศษว่า Astra ตรวจผลประมวลผลโค้ดต่อหลังเขียนได้หรือไม่ ในอีกบันทึกลงมือทำ Claire Vo ให้ Astra ทดสอบสาขาพรีวิวในเบราว์เซอร์ 1 ชั่วโมง 45 นาที รวมส่งแชต รีเฟรชหน้า และตรวจคอนโซล ผู้เขียนระบุว่าพบปัญหาที่เคยมองข้าม ตัวอย่าง QA ในเบราว์เซอร์

อย่างไรก็ตาม บทความนักพัฒนาของ OpenAI ระบุด้วยว่า Astra บางครั้งหยุดหลังพัฒนาครั้งแรกและรอความคิดเห็น การย้ำตรวจซ้ำในพรอมป์ต์เก่าอาจทำให้ทดสอบมากเกิน หากรู้สึกว่าใช้เวลาทดสอบเกินไป ปรับ AGENTS.md เพื่อจำกัดได้ ในงานพัฒนาของเรา การทดสอบไม่ได้กินสัดส่วนผิดปกติ แต่อาจเกี่ยวกับระดับการให้เหตุผลที่ใช้ หากตั้งสูงกว่า สัดส่วนทดสอบอาจเพิ่มตาม

เบนช์มาร์กและประสิทธิภาพ ChatGPT-6 Astra

งานเทอร์มินัล: ประมาณ 59% ในการประเมินอิสระ Terminal-Bench 4.0

ในตารางเปรียบเทียบปัจจุบันของ Artificial Analysis Astra ที่ max ได้ประมาณ 59% บน Terminal-Bench 4.0 หลังปัดเศษ AA ใช้ mini-swe-agent รันทั้ง 66 งาน งานละสามครั้ง และให้คะแนนอัตราผ่านเฉลี่ยต่อการลองครั้งเดียว งานสำเร็จต่อเมื่อผ่านทุกการทดสอบ ครอบคลุมบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ ปฏิบัติการระบบ และประมวลผลข้อมูล ผลโมเดล AA · วิธีวิจัย Terminal-Bench 4.0

เราแนะนำให้ทีมที่จัดการการพึ่งพาล้มเหลว ย้ายฐานข้อมูล หรือแก้ข้ามไฟล์ รวม Astra ในการทดสอบโครงการจริง เริ่มระดับ high แล้วลดหรือเพิ่มหลังประเมินผลกับการทดสอบธุรกิจ

Terminal-Bench 4.0อัตราสำเร็จ (%) · สูงกว่าดีกว่า

GPT-6 Astramax≈59%

ผล AA ปัดเศษ mini-swe-agent รันทั้ง 66 งาน งานละสามครั้ง ใช้อัตราผ่านเฉลี่ยต่อครั้งและต้องผ่านการทดสอบทั้งหมด

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การเปรียบเทียบ Artificial Analysis วิธีวิจัย Terminal-Bench

เวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์: 68.1% บน Terminal-Bench-Science 0.1

ในอันดับ Terminal-Bench-Science 0.1 ปัจจุบัน Astra ที่ max จับคู่ Codex ได้อัตราแก้สำเร็จ 68.1% การประเมินมี 70 เวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ ครอบคลุมวิเคราะห์ข้อมูล จำลอง หาค่าเหมาะสม และปรับโมเดล โดยตรวจรับจากชิ้นงานจริงและการทดสอบงาน อันดับเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ · ขอบเขตและวิธีประเมิน

เราคิดว่าผลนี้มีประโยชน์กว่าสำหรับประเมินผู้ช่วยวิจัยที่วิเคราะห์ เขียนโค้ด รัน และตรวจผลได้ งานทำความสะอาดข้อมูลทั่วไปควรเทียบโมเดลถูกกว่าก่อน หากปรับโมเดล จำลอง หรือวิเคราะห์ซับซ้อนล้มเหลวซ้ำ ให้เพิ่มระดับการให้เหตุผล Astra แล้วตรวจว่าเอาต์พุตตรงข้อกำหนดหรือไม่

Terminal-Bench-Science 0.1อัตราสำเร็จ (%) · สูงกว่าดีกว่า

GPT-6 Astramax + Codex68.1%

70 เวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ ครอบคลุมการวิเคราะห์ จำลอง หาค่าเหมาะสม และปรับโมเดล ตรวจผ่านชิ้นงานและการทดสอบงาน

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

อันดับงานวิทยาศาสตร์ขอบเขตและวิธีวิจัย

เอกสารวิชาชีพ: 34.2% ในการประเมิน GDP.pdf ต้นฉบับ

ในอันดับ GDP.pdf ต้นฉบับของ Surge AI Astra ที่ max ได้ 34.2%, GPT-5.6 Sol ที่ max ได้ 30.7% และ Claude Opus 5.5 ที่ adaptive/max ได้ 30.6% การประเมินใช้ PDF และคำถามจากงานวิชาชีพจริง รวมตาราง แบบเขียนเทคนิค และรายละเอียดมองข้ามง่าย อันดับต้นฉบับ Surge AI

เราแนะนำผู้ใช้ที่ต้องทำงานกับคู่มือ สกัดข้อมูลจากกราฟ หรือตรวจข้อมูลข้ามหน้า ให้ลอง Astra ก่อน โดยกำหนดให้คำตอบระบุเลขหน้า รุ่นที่ใช้ได้ และหลักฐานต้นฉบับ

GDP.pdfคะแนน (%) · สูงกว่าดีกว่า

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

การประเมินต้นฉบับของ Surge AI ด้วย PDF และคำถามทางวิชาชีพ

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

อันดับต้นฉบับ Surge AI

ระบบธุรกิจอัตโนมัติ: อัตราสำเร็จ 41.4% ที่ Max บน AutomationBench

AutomationBench 1.0.6 ของ Zapier ทดสอบงานหลายขั้นในแอปธุรกิจจำลอง และให้คะแนนว่าสถานะสุดท้ายตรงทุกข้อกำหนดหรือไม่ เบนช์มาร์กทดสอบเวิร์กโฟลว์ที่ใช้แอปผ่าน API ผล Astra บางส่วนแสดงด้านล่าง การประเมินต้นฉบับ Zapier

ระดับการให้เหตุผล	อัตราทำงานสำเร็จ	ต้นทุนเฉลี่ยต่องาน
ปานกลาง	34.09%	USD 1.27
สูง	37.14%	USD 1.44
สูงสุด	41.40%	USD 1.73

จาก high เป็น max อัตราสำเร็จเพิ่ม 4.26 จุดเปอร์เซ็นต์ ขณะที่ต้นทุนเฉลี่ยต่องานเพิ่ม USD 0.29 แนะนำรันเวิร์กโฟลว์ที่มีเกณฑ์ตรวจรับชัดที่ medium หรือ high ก่อน แล้วตรวจว่า max ลดความล้มเหลวที่กระทบธุรกิจจริงหรือไม่ ในงานธุรกิจของเรา เวลาตอบที่ max ช้ากว่า high เกือบ 20% จึงพิจารณาว่ารับความช้านี้ได้หรือไม่

AutomationBench 1.0.6 · การทำสำเร็จอัตราสำเร็จ (%) · สูงกว่าดีกว่า

GPT-6 Astraปานกลาง34.09%
GPT-6 Astraสูง37.14%
GPT-6 Astraสูงสุด41.40%

งานผ่าน API ในแอปธุรกิจจำลอง ต้องผ่านทุกข้อกำหนดสถานะสุดท้าย จาก High เป็น Max: +4.26 จุดเปอร์เซ็นต์และ +$0.29 ต่องาน

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การประเมินต้นฉบับ Zapier

AutomationBench 1.0.6 · ต้นทุนเฉลี่ยต่องานUSD / งาน · ต่ำกว่าดีกว่า

GPT-6 Astraปานกลาง$1.27
GPT-6 Astraสูง$1.44
GPT-6 Astraสูงสุด$1.73

ต้นทุนงานประเมิน ไม่ใช่ราคา API Hop หรือค่าบริการคงที่ต่อคำขอ API

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การประเมินต้นฉบับ Zapier

ความสามารถรวมและความเร็วตอบ: ดัชนี 53 และเอาต์พุตประมาณ 48 โทเคน/วินาที

Intelligence Index v4.3.2 ของ Artificial Analysis ให้ Astra ที่ max 53 คะแนน การวัด OpenAI API โดย AA แสดงความเร็วเอาต์พุตประมาณ 47.6 โทเคนต่อวินาที นี่คืออัตราหลังเริ่มสร้าง เวลารอจริงยังรวมประมวลผลอินพุตและการให้เหตุผล การประเมินความสามารถและความเร็ว AA

เราแนะนำบันทึกทั้งเวลาจนคำตอบเริ่มปรากฏและเวลารวมทำงานเสร็จสำหรับฟีเจอร์ที่ไวต่อเวลารอ งานถามตอบง่ายและจัดข้อความสั้น เราจะเทียบระดับการให้เหตุผลต่ำหรือโมเดลเบากว่าก่อน สำหรับดีบักซับซ้อนและวิเคราะห์วิจัย ให้ดูว่ารอนานขึ้นเล็กน้อยได้ผลดีกว่าหรือไม่ เวิร์กโฟลว์ปัจจุบันเราใช้ Astra ที่ high เป็นหลัก งานซับซ้อนกว่าหรือต่างกันอาจสลับโมเดลและระดับ

ดัชนี Intelligence Index v4.3.2คะแนนดัชนี · สูงกว่าดีกว่า

GPT-6 Astra: 53 คะแนน; max

ดัชนีรวม Artificial Analysis: หน่วยคะแนน ไม่ใช่เปอร์เซ็นต์หรืออัตราผ่านงาน

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การประเมินโมเดล AA

ความเร็วเอาต์พุต OpenAI APIโทเคน / วินาที

GPT-6 Astra: ≈47.6 Token/s; max

AA วัดหลังเริ่มสร้าง ไม่รวมการประมวลผลอินพุตและเวลารอการให้เหตุผล ไม่ใช่คำรับประกันความหน่วงหรืออัตราส่งข้อมูล API Hop

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การประเมินความเร็ว AA

เปรียบเทียบ ChatGPT-6 Astra กับ GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5.5 และ Claude Fable 5.1

เทียบ GPT-6.1 Sol: คำนวณต้นทุนงานประจำก่อน แล้วมอบโจทย์ยากให้ Astra

ในการเทียบ Artificial Analysis ที่ max Astra และ GPT-6.1 Sol ได้ดัชนีรวม 53 และ 52 ตามลำดับ ต้นทุนถ่วงน้ำหนักต่องานในดัชนีเดียวกันคือ USD 3.26 และ USD 0.72 เราคิดว่าช่องว่างนี้มากพอกระทบการเลือกโมเดลประจำ โดยเฉพาะผลิตภัณฑ์ที่รับคำขอมากทุกวัน การเทียบเงื่อนไขเดียวกัน Astra และ GPT-6.1 Sol

สำหรับบำรุงโค้ดจำนวนมาก จัดเอกสาร และประมวลผลข้อมูลที่มีกฎชัด เราแนะนำตรวจว่า GPT-6.1 Sol ทำได้ตามข้อกำหนดก่อน Astra เก็บไว้สำหรับปัญหาที่ลองซ้ำแล้วยังล้มเหลว เวิร์กโฟลว์วิจัยซับซ้อน และการตรวจที่ผิดแล้วมีต้นทุนสูง ในงานพัฒนาประจำเราใช้ GPT-6.1 Sol 80% และพิจารณาสลับ Astra เมื่อปัญหาข้ามโมดูลหรือซับซ้อนเป็นพิเศษ

ดัชนีความฉลาด AAคะแนนดัชนี · สูงกว่าดีกว่า

GPT-6 Astramax53
GPT-6.1 Solmax52

การเปรียบเทียบ AA เดียวกัน คะแนนดัชนีไม่ใช่เปอร์เซ็นต์ เปรียบเทียบผลลัพธ์งานจริงควบคู่คะแนนรวม

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การเปรียบเทียบ Artificial Analysis

ต้นทุนถ่วงน้ำหนักต่องาน AAUSD / งาน · ต่ำกว่าดีกว่า

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

ต้นทุนงานประเมิน ไม่ใช่ราคา API Hop หรือค่าบริการคงที่ต่อคำขอ API

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การเปรียบเทียบ Artificial Analysis

เทียบ Claude Opus 5.5: พิจารณาความเข้าใจต้นทาง ชิ้นงานสำเร็จ และต้นทุนงานร่วมกัน

ในการเทียบ AA Opus 5.5 ใช้ max พร้อมทางเลือกสำรองเริ่มต้น ส่วน Astra ใช้ max ดัชนีรวมคือ 58 และ 53 ตามลำดับ ต้นทุนถ่วงน้ำหนักต่องาน USD 5.98 และ USD 3.26 เราคิดว่าข้อได้เปรียบคะแนน Opus ในการทดสอบรวมนี้ควรพิจารณาคู่ต้นทุนต่องานที่สูงกว่า การเทียบ Opus 5.5 กับ Astra

หากงานหลักคืออ่าน PDF วิชาชีพและตรวจตารางกับแบบเทคนิค แนะนำลอง Astra ก่อนและเทียบ Opus 5.5 ใกล้ชิด เรายังแนะนำแบ่งโมเดลตามสถานการณ์เฉพาะมากขึ้นในเวิร์กโฟลว์ธุรกิจ เช่น ใช้ Astra สำหรับรับรู้ข้อมูล และ Opus 5.5 สำหรับเข้าใจเอกสาร

ดัชนีความฉลาด AAคะแนนดัชนี · สูงกว่าดีกว่า

GPT-6 Astramax53
Claude Opus 5.5max + ทางเลือกสำรองเริ่มต้น58

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การเปรียบเทียบ Artificial Analysis

ต้นทุนถ่วงน้ำหนักต่องาน AAUSD / งาน · ต่ำกว่าดีกว่า

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

ต้นทุนงานประเมิน ไม่ใช่ราคา API Hop หรือค่าบริการคงที่ต่อคำขอ API

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การเปรียบเทียบ Artificial Analysis

เทียบ Claude Fable 5.1: ต้นทุนดำเนินงานน่าสนใจกว่า แต่ยังควรเทียบเวิร์กโฟลว์เอกสารยาว

ในการเทียบ AA ปัจจุบัน Astra ที่ max และ Fable 5.1 ที่ max พร้อมทางเลือกสำรองเริ่มต้นมีดัชนีรวม 53 เท่ากัน ต้นทุนถ่วงน้ำหนักต่องานคือ USD 3.26 และ USD 7.63 ตามลำดับ ผลรายแบบทดสอบต่างกัน: Terminal-Bench 4.0 ปัดเศษได้ 59% และ 52% ส่วนการให้เหตุผลบริบทยาว AA-LCR v1.1 ได้ 81% และ 85% ตามลำดับ เราคิดว่าผลเหล่านี้ช่วยมอบงานต่างกันให้โมเดลต่างกันได้ดีกว่า การเทียบ Astra กับ Fable 5.1

ทีมที่ใช้ Fable 5.1 แล้วเริ่มเทียบงานเทอร์มินัลและแก้หลายขั้นได้ โดยเน้นอัตราสำเร็จและต้นทุนทั้งงาน หากเวิร์กโฟลว์เดิมเน้นวิจัยข้ามเอกสารและวิเคราะห์ยาว และมีพรอมป์ต์มีประสิทธิภาพแล้ว เราแนะนำเก็บ Fable ไว้ขณะทดสอบ Astra บนข้อมูลเดียวกัน แล้วค่อยตัดสินว่าจะย้ายงานใดหรือไม่ จากประสบการณ์เรา Fable 5.1 กับ Astra เหมาะต่างสถานการณ์และไม่ได้แทนกัน

ดัชนีความฉลาด AAคะแนนดัชนี · สูงกว่าดีกว่า

GPT-6 Astramax53
Claude Fable 5.1max + ทางเลือกสำรองเริ่มต้น53

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การเปรียบเทียบ Artificial Analysis

ต้นทุนถ่วงน้ำหนักต่องาน AAUSD / งาน · ต่ำกว่าดีกว่า

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

ต้นทุนงานประเมิน ไม่ใช่ราคา API Hop หรือค่าบริการคงที่ต่อคำขอ API

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การเปรียบเทียบ Artificial Analysis

Terminal-Bench 4.0คะแนน (%) · สูงกว่าดีกว่า

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

คะแนนงานเทอร์มินัลปัดเศษ ประเมินการดำเนินงานและต้นทุนงานรวมร่วมกัน

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การเปรียบเทียบ Artificial Analysis

AA-LCR v1.1คะแนน (%) · สูงกว่าดีกว่า

GPT-6 Astramax81%
Claude Fable 5.1max + ทางเลือกสำรองเริ่มต้น85%

การให้เหตุผลบริบทยาวประเมินแยกจากการทำงานเทอร์มินัล อย่ารวมสองคะแนน

ข้อมูล ณ เวลาที่บันทึก2026-10-08

การเปรียบเทียบ Artificial Analysis

ทำไมจึงใช้ GPT-6 Astra ผ่าน API Hop?

คิดค่าบริการตามการใช้งานและปรับต้นทุนโมเดล

ค่าบริการเป็นไปตามอัตรา API Hop ปัจจุบันและการใช้งานจริง เติมเงินตามต้องการ

รวมโมเดล AI และ API ข้อมูล เข้าถึงหลายโมเดลในที่เดียว

คีย์ API เดียวเชื่อมต่อหลายโมเดล AI และบริการข้อมูล ลดต้นทุนการเชื่อมต่อและสลับได้ในคลิกเดียว แอปธุรกิจต้องการทั้ง AI และข้อมูล

บันทึกการเรียกใช้และควบคุมการเข้าถึงแอป ชัดเจนทุกการเรียก

การเรียก API ทุกครั้งบันทึกในแดชบอร์ด สร้างคีย์ API แยกสำหรับแต่ละแอป

ประเมินเอาต์พุตเทียบกับงานของคุณ

ใช้ ID โมเดลตามเอกสารและพารามิเตอร์ที่รองรับผ่าน API Hop ประเมินเอาต์พุตตามเกณฑ์ยอมรับของคุณ แล้วตรวจบันทึกการใช้งานและเมทาดาทาการตอบกลับก่อนใช้งานจริง ชื่อโมเดลหรือตัวอย่างไม่รับประกันแต่ละผลลัพธ์

วิธีใช้ GPT-6 Astra บน API Hop

หลังสร้างคีย์ API ในคอนโซล ให้ทำตามเอกสารเพื่อเริ่มใช้ GPT-6 Astra

เตรียมบัญชีและทดสอบออนไลน์

เข้าสู่ระบบ ตรวจสอบยอดเงิน และสร้างคีย์ API

ลองในพื้นที่ทดลอง

สำรวจความสามารถโมเดลในพื้นที่ทดลองเพื่อหาวิธีใช้ที่เหมาะที่สุด

เชื่อมต่อ GPT-6 Astra เข้ากับธุรกิจของคุณ

ทำตามเอกสารนักพัฒนาของเราเพื่อเชื่อมต่อ GPT-6 Astra เข้ากับธุรกิจ

การอัปเกรดโมเดลในอนาคต

หากจะเปลี่ยนเป็นโมเดลใหม่กว่า ให้ยืนยันก่อนว่าแค็ตตาล็อกโมเดลของคีย์ API ส่ง ID ที่ตรงกันกลับมา หากรองรับเอนด์พอยต์และฟิลด์คำขอเดียวกัน ให้อัปเดต ID แล้วทดสอบรูปแบบการตอบกลับ สตรีม ขีดจำกัดเอาต์พุต และการคิดค่าบริการก่อนส่งทราฟฟิกจริง สำหรับงานภาพหรือวิดีโอแบบอะซิงโครนัส ให้ตรวจการส่งงาน โพลสถานะ และดึงผลลัพธ์ด้วย

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ GPT-6 Astra API

ควรใช้ชื่อโมเดลและรูปแบบคำขอใดผ่าน API Hop?

เราแนะนำตรวจชื่อเรียกในแค็ตตาล็อกโมเดลปัจจุบันและอินเทอร์เฟซในตัวอย่างคอนโซลก่อน ID โมเดลทางการ OpenAI คือ gpt-6-astra เมื่อเชื่อมผ่าน API Hop ให้ยึดโมเดลที่มีและตัวอย่างเชื่อมต่อปัจจุบัน อย่าใช้ชื่อแสดงผลิตภัณฑ์ “GPT-6 Astra” ตรงเป็นพารามิเตอร์คำขอที่ยืนยันแล้ว ID โมเดล OpenAI

ตารางด้านล่างแสดงฟิลด์ที่สับสนง่ายระหว่างสองโปรโตคอลดั้งเดิม OpenAI เพื่อใช้ตรวจเมื่อย้าย นี่เป็นการเทียบฟิลด์โปรโตคอล URL คำขอ API Hop จริงยังต้องยึดเอกสารเชื่อมต่อปัจจุบัน แนวทางย้ายทางการ · พารามิเตอร์ Chat Completions · งบเอาต์พุต Responses

การตั้งค่า	Responses	Chat Completions
อินพุตผู้ใช้	`input`	`messages`
ระดับการให้เหตุผล	`reasoning: {"effort": "medium"}`	`reasoning_effort: "medium"`
งบเอาต์พุต	`max_output_tokens`	`max_completion_tokens`
การเรียกเครื่องมือ Astra	รองรับ	ต้องเปลี่ยนเป็น Responses

เราแนะนำส่งคำขอข้อความพื้นฐานและยืนยันว่าโมเดล การยืนยันตัวตน และการแยกเอาต์พุตทำงานทั้งหมดก่อน แล้วค่อยเพิ่มสตรีม ภาพ หรือการเรียกเครื่องมือ

API Hop ระบุ Chat Completions และ Responses ที่เข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับ gpt-6-astra ไม่ใช่ Claude Messages ใช้ messages สำหรับ Chat และ input สำหรับ Responses พร้อมตัวแยกผลลัพธ์ที่ตรง การมี Responses เพียงอย่างเดียวไม่ได้ยืนยันการรองรับทุกเครื่องมือดั้งเดิม Compact หรือการต่อเนื่องแบบมีสถานะ

ดูรูปแบบคำขอ Responses

เหตุใดพารามิเตอร์การให้เหตุผลหรือสุ่มคืน 400 หลังย้ายจากโมเดลเก่า?

เราแนะนำตรวจคำขอเก่าว่ามี reasoning_effort: "none" หรือ reasoning.effort: "none" ใน Responses หรือไม่ Astra ไม่รองรับปิดการให้เหตุผล ให้ใช้หนึ่งในห้าระดับที่รองรับแทน และลบ temperature, top_p กับ top_logprobs จากการตั้งค่าเก่า สำหรับ Chat Completions ลบ logprobs ด้วย ส่วน Responses ฟิลด์ include ต้องไม่มี message.output_text.logprobs กฎย้ายพารามิเตอร์ OpenAI

คำแนะนำของเราคือลดคำขอเหลือโมเดล อินพุต และงบเอาต์พุตจำเป็น ทำพื้นฐานให้ใช้ได้ แล้วเพิ่มการตั้งค่าทีละรายการ พารามิเตอร์มีในเอกสารอินเทอร์เฟซเข้ากันได้ไม่ได้หมายถึงทุกโมเดลรับ เมื่อผิดพลาด ตรวจทั้งข้อจำกัดโมเดลและฟิลด์ที่เอนด์พอยต์ปัจจุบันรองรับ

เหตุใดใช้โทเคนแล้วแต่ไม่มีคำตอบครบ?

เราแนะนำตรวจสถานะคำตอบและรายละเอียดการใช้ก่อน โทเคนการให้เหตุผล Astra ไม่แสดงครบเป็นข้อความคำตอบปกติ แต่ยังใช้บริบทและคิดเงินเป็นเอาต์พุต ใน Responses max_output_tokens ครอบคลุมการสร้าง เช่น การให้เหตุผลและคำตอบที่เห็น หากงบน้อยหรือบริบทเหลือน้อย การสร้างอาจจบก่อนเริ่มตอบ แนวทางการใช้การให้เหตุผลและงบเอาต์พุต

เมื่อใช้ Responses แนะนำตรวจว่า status เป็น incomplete และ incomplete_details.reason เป็น max_output_tokens หรือไม่ แล้วใช้ usage.output_tokens_details.reasoning_tokens ตัดสินว่าจะเพิ่มงบ จัดอินพุต หรือลดระดับการให้เหตุผล เราแนะนำสังเกตการใช้จริงบนงานตัวแทนก่อนตั้งงบ แทนนำขีดจำกัดเอาต์พุตที่เล็กเกินของโมเดลเก่ามาใช้ตรง การจัดการคำตอบไม่ครบ

สำหรับ Chat Completions ให้ตรวจ finish_reason และการใช้งานเช่นกัน จำกัดงานหรือปรับโควตา เอาต์พุตบางส่วนไม่ใช่คำตอบที่เสร็จแล้ว

เหตุใดเพิ่ม tools แล้วโมเดลยังไม่ทำขั้นต่อไปให้เสร็จ?

เราแนะนำตรวจการเลือกอินเทอร์เฟซก่อน ตามกฎทางการ OpenAI การเรียกเครื่องมือ Astra ต้องใช้ Responses API สำหรับฟังก์ชันธุรกิจที่คุณจัดเอง แค่ประกาศ tools ไม่รันการค้น คำนวณ หรือเขียนในแอปอัตโนมัติ ข้อกำหนดเรียกเครื่องมือ Astra

เมื่อแอปได้ function_call ต้องรันฟังก์ชันที่ตรง แล้วคืนผลเป็น function_call_output โดยเก็บ call_id เดิม หลังได้ผล โมเดลอาจเรียกเครื่องมืออื่นหรือตอบสุดท้าย หากแอปดูแลประวัติสนทนาเอง ต้องเก็บรายการที่คืนและเกี่ยวข้อง รวมรายการการให้เหตุผลที่มาพร้อมการเรียกเครื่องมือ ขั้นตอนเรียกฟังก์ชันทางการ

เราแนะนำใช้เครื่องมือค้นข้อมูลง่ายเพื่อทำลำดับ “เรียก ประมวลผล คืนผล ตอบ” ให้ครบก่อน แล้วค่อยขยายหลายเครื่องมือ เมื่อเชื่อมผ่าน API Hop ให้ยืนยันด้วยว่าบริการปัจจุบันรองรับ Responses การต่อด้วยผลเครื่องมือ และฟิลด์ที่เกี่ยวข้อง สิ่งนี้กระทบโดยตรงว่างานหลายขั้นสำเร็จได้หรือไม่

ไม่ได้ Playground ข้อความนี้ไม่รันคำสั่ง แก้ไฟล์ หรือส่งธุรกรรม แอปเอเจนต์ต้องมีเครื่องมือที่รองรับ สภาพแวดล้อมประมวลผล สิทธิ์ ผลตอบกลับ และการควบคุมอนุมัติ การเสนอใช้เครื่องมือไม่ใช่หลักฐานว่าได้รันแล้ว

Playground ของ GPT-6 Astra เปิดภาพ PDF หรือเว็บไซต์ได้หรือไม่?

API Hop Responses API รองรับอินพุตข้อความ ภาพ และ PDF สำหรับ GPT-6 Astra ส่วน Playground นี้รับเฉพาะข้อความและไม่มีปุ่มอัปโหลดไฟล์หรือภาพ การวาง URL ในแชตข้อความไม่ได้ดึงเว็บไซต์หรือวิเคราะห์เนื้อหาไฟล์ให้อัตโนมัติ

ดูรูปแบบอินพุตภาพและ PDF

ความจำบทสนทนาคงอยู่ข้ามเซสชันหรือไม่?

ไม่ ตัวควบคุมนี้รวมเทิร์นที่เสร็จและเข้าเกณฑ์จากบทสนทนาปัจจุบันในคำขอถัดไป การปิดยังแสดงประวัติแต่ไม่รวมในอินพุตใหม่ คำตอบที่ล้มเหลว ถูกหยุด ถูกตัด หรือใช้ซ้ำไม่ได้จะไม่ใช้เป็นประวัติปกติ ประวัติมากขึ้นอาจเพิ่มการใช้อินพุต

แก้ปัญหาข้อผิดพลาด 401, 402, 403 หรือ 429 อย่างไร?

ตรวจการยืนยันตัวตนสำหรับ 401 ยอดคงเหลือสำหรับ 402 สิทธิ์โมเดลสำหรับ 403 และอัตราหรือโควตาสำหรับ 429 ยืนยัน ID ที่ตรงคือ gpt-6-astra ในแค็ตตาล็อกของคีย์คุณ อ่านข้อผิดพลาดทั้งหมดและแยกรหัสแพลตฟอร์มจากสถานะ HTTP ข้อผิดพลาดสตรีมต้องจัดการตามโปรโตคอลด้วย

GPT-6 Astra คืน JSON หรือหลายทางเลือกได้หรือไม่?

ขอหลายทางเลือกในคำตอบเดียวและกำหนดฟิลด์กับพฤติกรรมค่าที่ไม่ทราบสำหรับ JSON คำสั่งข้อความไม่บังคับสคีมา สำหรับการเชื่อม API ให้ดูตัวเลือก text.format และการรองรับโมเดลตามเอกสาร แล้วตรวจไวยากรณ์และความหมายทางธุรกิจก่อนใช้

ควรลองคำขอที่ช้าหรือถูกขัดจังหวะใหม่ทันทีหรือไม่?

ตรวจผลที่มี ระเบียนคำขอ และการใช้งานก่อน การให้เหตุผลกับอินพุตหรือเอาต์พุตยาวอาจมีผลต่อระยะเวลา การหยุดรอในเบราว์เซอร์หรือสตรีมขาดไม่ได้พิสูจน์การยกเลิกต้นทาง ตรวจงานค้างและใช้นโยบายลองใหม่แบบจำกัดเพื่อลดคำขอและค่าใช้จ่ายซ้ำ

API ข้อความที่เกี่ยวข้อง

Model: `gpt-6-astra`

## OpenCode

Merge this into the project opencode.json; preserve existing settings and providers. Keep the SDK, options nesting and Base URL unchanged. models is an object, not an array. Supply the key via APIHOP_API_KEY.

```json
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "apihop-openai/gpt-6-astra",
  "provider": {
    "apihop-openai": {
      "npm": "@ai-sdk/openai",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.apihop.ai/openai",
        "apiKey": "{env:APIHOP_API_KEY}"
      },
      "models": {
        "gpt-6-astra": {
          "name": "GPT-6 Astra"
        }
      }
    }
  }
}
```

The SDK appends its endpoint. Do not use the full HTTP URL below as the SDK Base URL or switch to /v1.

## HTTP

```curl
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}'
```

## Supported parameters and limits

Astra accepts low, medium, high, xhigh or max reasoning, not none or minimal. Use reasoning.effort in Responses and reasoning_effort in Chat.

Omit temperature, top_p and top_logprobs; also omit logprobs in Chat and message.output_text.logprobs from Responses include.

Tool calling requires Responses. Your application executes custom functions and returns function_call_output with the original call_id. Do not assume native tools, Compact or stateful continuation are available.

Output budgets are optional: max_output_tokens in Responses, max_completion_tokens in Chat. Reasoning and final text share the budget; omitting it keeps the upstream default.

Full protocol documentation: https://apihop.ai/en/docs/api-reference/OpenAI/responses

ตัวอย่าง API GPT-6 Astra และพารามิเตอร์ที่รองรับ

เริ่มต้น API GPT-6 Astra อย่างรวดเร็ว

gpt-6-astra

ต้องระบุ model ตัวอย่างนี้ใช้ ID โมเดลของหน้าปัจจุบัน ตรวจสอบสิทธิ์เข้าถึงโมเดลของคีย์ API ด้วย 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}'

การให้เหตุผล งบเอาต์พุต และข้อจำกัดเครื่องมือ

Chat Completions ใช้ messages ส่วน Responses ใช้ input ตัวอย่างขั้นต่ำทั้งสองตั้ง stream: false
ใช้ reasoning.effort ใน Responses และ reasoning_effort ใน Chat Completions โดย Astra รับ low, medium, high, xhigh และ max แต่ไม่รับ none หรือ minimal
ไม่ระบุ temperature, top_p และ top_logprobs รวมถึง logprobs ใน Chat และ message.output_text.logprobs ใน include ของ Responses
งบเอาต์พุตเป็นตัวเลือก: max_output_tokens สำหรับ Responses, max_completion_tokens สำหรับ Chat หากไม่ระบุจะคงค่าเริ่มต้นต้นทาง การให้เหตุผลและข้อความสุดท้ายใช้งบร่วมกัน ขีดจำกัดน้อยอาจหมดก่อนมีคำตอบ ปรับตามงานและตรวจค่าใช้จ่าย
ใช้ Responses สำหรับการเรียกเครื่องมือ Astra แอปของคุณประมวลผลฟังก์ชันกำหนดเองและส่ง function_call_output กลับพร้อม call_id เดิม การเข้าถึง Responses มาตรฐานไม่ได้ยืนยันว่ารองรับเครื่องมือเนทีฟทุกตัว Compact หรือการสนทนาต่อแบบมีสถานะ

พารามิเตอร์โมเดล Astra · ข้อจำกัดการย้ายอย่างเป็นทางการ

เอกสารอ้างอิงกลุ่มและโปรโตคอล

OpenAI Responses แบบหลายสื่อ

เอกสาร API ฉบับเต็ม

API Responses ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เอนด์พอยต์นี้ใช้ `input` รูปแบบ OpenAI รองรับข้อความ URL ภาพสาธารณะ อินพุตไฟล์ PDF การเรียกเครื่องมือ ตัวเลือกการให้เหตุผล และพารามิเตอร์สตรีม

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

API GPT-6 Astra: ราคา พื้นที่ทดลอง และตัวอย่าง

ราคาและการคิดค่าบริการ API GPT-6 Astra

เครื่องมือแชตออนไลน์ GPT-6 Astra

การตั้งค่าโมเดล

ตัวอย่างพรอมต์ GPT-6 Astra

สกัดข้อกล่าวอ้างพร้อมอ้างอิง

สกัดบันทึกโดยไม่เดา

เปรียบเทียบการออกแบบภายใต้ข้อจำกัด

ChatGPT-6 Astra คืออะไร?

โมเดลตระกูล GPT สำหรับการให้เหตุผลซับซ้อน โค้ด และงานวิชาชีพ

โมเดลหลายรูปแบบพร้อมบริบท 1.05 ล้านโทเคนและการเข้าใจภาพ

ห้าระดับช่วยปรับความพยายามในการให้เหตุผล

เครื่องมือออนไลน์และ API ของ ChatGPT-6 Astra บน API Hop

ความสามารถหลักและงานที่ ChatGPT-6 Astra ถนัด

โค้ดโครงการ: เน้นความเข้าใจข้ามไฟล์และการตรวจโค้ดซับซ้อน

ประสานเครื่องมือ: ทำเวิร์กโฟลว์หลายขั้นข้ามเบราว์เซอร์และซอฟต์แวร์ธุรกิจ

วิจัย: รวบรวมข้อมูล แล้วตรวจหลักฐานเทียบคำถามเฉพาะ

พัฒนาภาพ: เปลี่ยนคำอธิบายเป็นต้นแบบ 3D ที่แก้ได้

ทดสอบและดีบัก: งานที่ต้องโต้ตอบซ้ำจึงพบปัญหา

เบนช์มาร์กและประสิทธิภาพ ChatGPT-6 Astra

งานเทอร์มินัล: ประมาณ 59% ในการประเมินอิสระ Terminal-Bench 4.0

เวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์: 68.1% บน Terminal-Bench-Science 0.1

เอกสารวิชาชีพ: 34.2% ในการประเมิน GDP.pdf ต้นฉบับ

ระบบธุรกิจอัตโนมัติ: อัตราสำเร็จ 41.4% ที่ Max บน AutomationBench

ความสามารถรวมและความเร็วตอบ: ดัชนี 53 และเอาต์พุตประมาณ 48 โทเคน/วินาที

เปรียบเทียบ ChatGPT-6 Astra กับ GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5.5 และ Claude Fable 5.1

เทียบ GPT-6.1 Sol: คำนวณต้นทุนงานประจำก่อน แล้วมอบโจทย์ยากให้ Astra

เทียบ Claude Opus 5.5: พิจารณาความเข้าใจต้นทาง ชิ้นงานสำเร็จ และต้นทุนงานร่วมกัน

เทียบ Claude Fable 5.1: ต้นทุนดำเนินงานน่าสนใจกว่า แต่ยังควรเทียบเวิร์กโฟลว์เอกสารยาว

ทำไมจึงใช้ GPT-6 Astra ผ่าน API Hop?

คิดค่าบริการตามการใช้งานและปรับต้นทุนโมเดล

รวมโมเดล AI และ API ข้อมูล เข้าถึงหลายโมเดลในที่เดียว

บันทึกการเรียกใช้และควบคุมการเข้าถึงแอป ชัดเจนทุกการเรียก

ประเมินเอาต์พุตเทียบกับงานของคุณ

วิธีใช้ GPT-6 Astra บน API Hop

เตรียมบัญชีและทดสอบออนไลน์

ลองในพื้นที่ทดลอง

เชื่อมต่อ GPT-6 Astra เข้ากับธุรกิจของคุณ

การอัปเกรดโมเดลในอนาคต

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ GPT-6 Astra API

ควรใช้ชื่อโมเดลและรูปแบบคำขอใดผ่าน API Hop?

เหตุใดพารามิเตอร์การให้เหตุผลหรือสุ่มคืน 400 หลังย้ายจากโมเดลเก่า?

เหตุใดใช้โทเคนแล้วแต่ไม่มีคำตอบครบ?

เหตุใดเพิ่ม tools แล้วโมเดลยังไม่ทำขั้นต่อไปให้เสร็จ?

Playground ของ GPT-6 Astra เปิดภาพ PDF หรือเว็บไซต์ได้หรือไม่?

ความจำบทสนทนาคงอยู่ข้ามเซสชันหรือไม่?

แก้ปัญหาข้อผิดพลาด 401, 402, 403 หรือ 429 อย่างไร?

GPT-6 Astra คืน JSON หรือหลายทางเลือกได้หรือไม่?

ควรลองคำขอที่ช้าหรือถูกขัดจังหวะใหม่ทันทีหรือไม่?

API ข้อความที่เกี่ยวข้อง

GPT 5.6 Sol

Claude Fable 5

Kimi K3

DeepSeek V4 Flash

ตัวอย่าง API GPT-6 Astra และพารามิเตอร์ที่รองรับ

เริ่มต้น API GPT-6 Astra อย่างรวดเร็ว

การให้เหตุผล งบเอาต์พุต และข้อจำกัดเครื่องมือ