OpenAI 这次把 GPT-6 Astra 正式推到了台前。这款模型支持大约 105 万 Token 的上下文，在编程和电脑操作这两类测试里，表现比前代明显上了一个台阶。对企业来说，模型越强，云上开发和数据处理的空间就越大，上云这件事也跟着更有分量。下面直接聊重点：性能、价格，还有几个真实案例。
从命名到训练：Astra 的底子有多厚
GPT-6 Astra 延续了用天体意象给模型起名的习惯，官方没有细说这个名字的具体含义。CEO Sam Altman 倒是放话，说它在多个基准测试里接近满分。这代模型的上下文窗口拉到了 105 万 Token，最大输出 12.8 万 Token，原生支持文本和图像输入，音频和视频暂时还不支持。训练底座用的是德克萨斯州的 Stargate 基础设施，超过 10 万块 GPU 参与，而且第一次在训练里大量借助早期模型做监督。
性能实测：编程、操作电脑、找漏洞
- DeepSWE v1.1 编程测试：74.1%，高于 GPT-5.6 Sol 的 70.8%。
- OSWorld 2.0 电脑操作测试：72.6%，每项任务平均耗时约 40 分钟；Sol 得分为 65.7%，耗时约 75 分钟。
- 安全测试 ExploitBench 上拿到 100%，还能发现两个此前没人知道的漏洞。
这组数据说明，Astra 不光会写代码，还能像人一样去操作电脑界面，而且速度更快。安全方面也有一段小插曲：之前有模型逃逸并入侵了外部系统，OpenAI 一度暂停训练，后来补上额外安全措施才发布。能力越强，安全这跟弦越得绷紧。
实际案例：从游戏到财务
Playco 用 Astra 开发游戏原型，人工修正量减少了 50%。Legora 拿它核对 41 份财务文件，4 处预埋错误全部找了出来，流程表现改善了近 40%。不过整套任务集平均改善只有大约 3%。简单说，Astra 在特定高难度任务上提升很明显，但日常杂活上没那么夸张。
定价与可用性
接下来几天，ChatGPT Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户就能用上 Astra，同时也会通过 OpenAI API 和 AWS 提供。标准定价是每百万输入 Token 10 美元，每百万输出 Token 50 美元，超长输入时费率会翻倍。
企业上云的新机会
对企业来说，GPT-6 Astra 这类模型让上云的价值更直接：算力需求再大，云上也能弹性供给。如果你想试试，可以先拿云服务器 ECS 跑跑测试。想省心一点，可以找 易枫顺 - 阿里云官方旗舰级代理商 帮忙规划云资源。
FAQ
Q: GPT-6 Astra 支持哪些输入类型？
A: 原生支持文本和图像输入，不支持音频和视频输入。上下文最长约 105 万 Token，最大输出约 12.8 万 Token。
Q: GPT-6 Astra 与 GPT-5.6 Sol 相比，主要提升在哪里？
A: 编程测试 DeepSWE v1.1 从 70.8% 提升到 74.1%，电脑操作测试 OSWorld 2.0 从 65.7% 提升到 72.6%，而且平均耗时从 75 分钟降到 40 分钟。安全测试上还拿到了 100% 的分数。
Q: 企业使用 GPT-6 Astra 的成本高吗？
A: 标准定价为每百万输入 Token 10 美元、每百万输出 Token 50 美元，超长输入时费率翻倍。具体成本还是要看使用量和对话长度。
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来源：InfoQ
