GPT-6 Astra

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gpt-6-astra

Tipo de modelo Astra 6.1 Sol Sol Luna

GPT-6 Astra es el buque insignia de nueva generación que OpenAI lanzó en septiembre de 2026: ventana de contexto de 1 050 000 tokens, hasta 128 000 tokens de salida, reasoning_effort hasta xhigh, entrada de imagen, llamada a herramientas y caché de prompts. Totalmente compatible con el SDK de OpenAI —pon model en gpt-6-astra— y disponible tanto en /chat/completions como en /responses. Pago por uso, las llamadas fallidas nunca se facturan; la entrada cacheada se cobra a una décima parte y no aplicamos el recargo por contexto largo que sí aplica la API oficial.

ChatBuque insigniaContexto 1,05MCaché de promptsEntrada de imagen

Obtener clave API → Documentación de la API

Puntos fuertes del servicio

Contexto de 1 050 000 tokens y hasta 128 000 de salida
reasoning_effort hasta xhigh
La entrada cacheada se cobra a una décima parte
Por debajo del precio oficial en ambos extremos ($10 / $50)

Medido en llamadas reales

Peticiones de clientes de los últimos 7 días

Tasa de éxito97.1%

Primer token (prueba semanal, p50) · 2026-10-277.4 s

Precios

Entrada$3.0 / 1M tokens

Salida$15.0 / 1M tokens

Precio de lista~~$10.0 / $50.0 / 1M~~

Ahorras ↓70%

Ver los precios detallados

Prueba en directo

Prueba GPT-6 Astra aquí mismo (disponible tras iniciar sesión).

Entrada

Modelo

Avanzado

El proveedor de este modelo no acepta temperature / top_p / max_tokens (los ignora en silencio). Usa reasoning_effort más abajo para la profundidad de razonamiento y la redacción del prompt para la longitud.

reasoning_effort

Búsqueda web

Memoria · multiturno

Conversación

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Acerca de GPT-6 Astra

GPT-6 Astra es el buque insignia de nueva generación que OpenAI lanzó en septiembre de 2026, servido en NezhaGate por la API compatible con OpenAI: ventana de contexto de 1 050 000 tokens, hasta 128 000 tokens de salida, reasoning_effort para la profundidad de razonamiento (hasta xhigh), entrada de imagen, llamada a herramientas y caché de prompts, tanto en /chat/completions como en /responses. Pon model en gpt-6-astra y conserva tu SDK y la forma de tus peticiones. Pago por uso, las llamadas fallidas nunca se facturan y la entrada cacheada se liquida a una décima parte de la tarifa de entrada.

Casos de uso

Análisis de contexto muy largo

1 050 000 tokens sostienen un repositorio entero, un conjunto de contratos o un informe largo en una sola llamada, sin que tengas que trocear y recomponer por tu cuenta.

Programación agéntica

Habla el endpoint compatible con OpenAI, así que Codex, Cursor y Claude Code cambian a GPT-6 Astra modificando solo el campo model.

Trabajo de razonamiento profundo

reasoning_effort llega hasta xhigh, así que puedes gastar el presupuesto de razonamiento en la parte más difícil y dejar las peticiones sencillas en low.

Entrada mixta de imagen y texto

Entrada de imagen con salida de texto: la comprensión de capturas de pantalla, las preguntas sobre gráficos y el análisis de documentos usan el mismo endpoint.

Cómo elegir

Elige GPT-6 Astra para el razonamiento más potente y las tareas más difíciles; GPT-6 Sol es más barato para la programación compleja y los flujos agénticos, y GPT-6 Luna encaja en el trabajo de gran volumen y baja latencia. Los tres pertenecen a la familia GPT-6 y comparten una ventana de 1 050 000 tokens, así que cambiar es modificar un solo campo.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los límites de contexto y de salida?

Una ventana de contexto de 1 050 000 tokens y hasta 128 000 tokens de salida por llamada. Los system prompts y demás sobrecarga cuentan dentro de la ventana de contexto.

¿Cómo consigo aciertos de caché?

La caché de prompts es automática: el prefijo cacheable debe tener al menos 1024 tokens y ser idéntico byte a byte al inicio de tu petición anterior. Pon las partes fijas —system prompt, definiciones de herramientas, documentos largos— justo al principio y la entrada variable del usuario al final, y la tasa de acierto será la más alta posible. La parte cacheada se liquida a una décima parte de la tarifa de entrada y el registro de llamadas de la consola muestra el número de tokens leídos de caché.

¿Cómo se compara el precio con la API oficial?

La lista oficial es de $10 por 1M de entrada y $50 por 1M de salida, y duplica la entrada y añade un 50 % a la salida en cuanto un prompt supera los 272K tokens. NezhaGate cobra una tarifa plana, sin recargo por contexto largo, y las lecturas de caché se liquidan a una décima parte de la tarifa de entrada; las tarifas actuales aparecen en el panel de precios de esta página.

¿Se admite reasoning_effort?

Sí: low / medium / high / xhigh. Razonar más significa más tokens de salida, facturados según el consumo real; si lo omites, el modelo decide por sí mismo.

¿Puedo usar /v1/responses?

Sí. El mismo nombre de modelo funciona en /v1/chat/completions y en /v1/responses, y ambos endpoints admiten streaming.