Utilisation principale déclarée ou déduite avec prudence de la documentation officielle.
O
OPENAI / gpt-6-astra
GPT‑6 Astra
Modèle frontière généraliste orienté vers des tâches complexes, l'utilisation d'outils et un travail professionnel très exigeant.
01 / RÉSUMÉ
L'essentiel
Capacité d'entrée maximale une fois publiée par la source.
Limite de génération maximale documentée.
Canaux de disponibilité vérifiés.
Famille fonctionnelle principale et spécialités vérifiées.
Conditions déclarées pour l’API, les poids ou l’auto-hébergement.
02 / FICHE TECHNIQUE
Limites et intégration
| ID d’API | gpt-6-astra |
|---|---|
| Type de modèle | Texte et raisonnement |
| Mode d’accès | Propriétaire payant |
| Licence | Propriétaire |
| Déploiement | API hébergée |
| Lancement | 3 septembre 2026 |
| Date limite des connaissances | 30 avril 2026 |
| Entrée | Texte · Image |
| Sortie | Texte |
| Fenêtre contextuelle | 1 050 000 tokens |
| puissance maximale | 128 000 tokens |
| Raisonnement | Effort low, medium, high, xhigh et max |
| Outils publiés | Fonctions · Recherche web · Recherche dans les fichiers · Interpréteur de code · Shell hébergé · Utilisation d’ordinateur · MCP |
| Sorties structurées | Pris en charge |
| Traitement par lots | Compatible · 50 % de réduction |
| Cache de prompts | Pris en charge |
| Ajustement fin | Non compatible |
| Plateformes vérifiées | API OpenAI |
Raisonnement complexe, recherche, code, documents et agents avec outils.
Prix par token plus élevé ; nécessite des autorisations minimales et une révision des actions sensibles.
03 / CAPACITÉS
Ce qu’il peut faire
Raisonnement avancé
Décompose les objectifs complexes et maintient de longs plans de travail.
Utilisation d'outils
Opérez dans des flux avec la navigation, le code et les environnements professionnels.
Travail multimodal
Interpréter du texte et des informations visuelles au sein d’une même tâche.
Cybersécurité
Haute capacité accompagnée de garanties renforcées.
Modalités d’entrée
TexteImage
04 / TARIFS
Coût documenté
| Concept | Valeur | Unité/état |
|---|---|---|
| Entrée standard | 10,00 USD / 1 M tokens | Tarif API standard |
| Entrée en cache | 1,00 USD / 1 M tokens | Lecture de préfixes réutilisés |
| Écriture ou stockage de cache | 12,50 USD / 1 M tokens | La condition varie selon le fournisseur |
| Sortie standard | 50,00 USD / 1 M tokens | Peut inclure des tokens de raisonnement |
| Entrée par lots | 5,00 USD / 1 M tokens | Traitement asynchrone |
| Sortie par lots | 25,00 USD / 1 M tokens | Traitement asynchrone |
Les requêtes comportant plus de 272 000 tokens d’entrée appliquent des multiplicateurs tarifaires ; les outils peuvent ajouter des frais par appel.
i Les prix changent et peuvent dépendre du niveau, de la région ou de la durée du contexte. Vérifiez la source avant de prendre une décision.
05 / ÉVALUATIONS
Comment lire les résultats
“
OpenAI le présente comme son modèle le plus capable pour le travail complexe de bout en bout. Les résultats publiés proviennent du fournisseur et doivent être validés sur vos propres tâches.
| Benchmark | Résultat | Métrique | Source |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Science 0.1 | 64,6 % | Exactitude | Voir la source ↗ |
| GPQA Diamond | 96,0 % | Exactitude | Voir la source ↗ |
| BenchCAD | 95,9 % | Chevauchement géométrique | Voir la source ↗ |
Inferama ne met en évidence un « meilleur résultat » que lorsque la métrique, l'ensemble de test, la configuration et la date permettent une comparaison équivalente. Les chiffres du fournisseur sont présentés comme des affirmations provenant de sa propre source.
06 / VERSIONS
Chronologie
GPT‑6 Astra
Lancement et publication de la synthèse de sécurité.
ANALYSE
Analyses connexes
AIME 2024 : ce que mesure un pourcentage de réussite sur 30 problèmes et pourquoi deux résultats apparemment identiques peuvent ne pas être comparables
Un score AIME 2024 paraît simple, mais il peut résumer des protocoles très différents. Ce guide explique ce que représente le jeu de données, comment le résultat varie selon le nombre de tentatives, la sélection des réponses, les outils et le harnais d’évaluation, ainsi que les informations à demander avant de comparer des modèles.
22 sept. 2026 ↗
BenchCAD : ce que démontre la reconstruction d’une pièce mécanique exécutable, et ce qu’elle ne prouve pas sur la conception industrielle
BenchCAD 1.0 mesure si un système peut générer, modifier ou interpréter des programmes CadQuery dont la géométrie peut être exécutée et comparée à une référence. C’est un signal utile sur la reconstruction paramétrique, mais il ne remplace pas la validation des tolérances, de la fonction, de la fabrication ou de l’intégration dans un flux d’ingénierie.
22 sept. 2026 ↗
Reprises, limites et doublons dans les API d’IA : comment éviter qu’une défaillance exécute deux fois une action
Un timeout ne prouve pas qu’une API n’a pas traité une requête. Ce guide propose une conception fondée sur des opérations identifiables, des reprises limitées et la réconciliation des états, afin d’intégrer des modèles et des agents sans dupliquer des e-mails, des achats, des modifications de données ni des appels d’outils.
22 sept. 2026 ↗
Contrats pour les applications d’IA : détecter les changements de modèle, de SDK ou d’outils avant la production
Une réponse qui paraît correcte peut ne pas respecter le format, l’autorisation, la provenance ou la règle métier qui soutient un flux d’IA. Ce guide explique comment transformer ces hypothèses en contrats vérifiables et comment les utiliser pour bloquer les régressions avant la production.
19 sept. 2026 ↗
GPT‑6 Astra accroît les capacités des agents et relève les exigences de sécurité
Le nouveau modèle d’OpenAI réunit raisonnement, utilisation d’ordinateur et contexte très étendu. Les gains annoncés sont significatifs, mais ils ne remplacent ni les tests internes ni le contrôle des droits, des données et des actions irréversibles.
03 sept. 2026 ↗07 / SOURCES