GPT-6 Astra
⧉GPT-6 Astra는 OpenAI가 2026년 9월에 공개한 차세대 플래그십입니다. 1,050,000 토큰 컨텍스트, 최대 128,000 출력 토큰, xhigh까지 올라가는 reasoning_effort, 이미지 입력, 도구 호출, 프롬프트 캐싱을 지원합니다. OpenAI SDK와 완전히 호환되며(model을 gpt-6-astra로 지정) /chat/completions와 /responses 양쪽에서 제공됩니다. 사용한 만큼 과금하고 실패한 호출에는 과금하지 않으며, 캐시에 적중한 입력은 1/10 단가로 계산합니다. 공식 API가 붙이는 롱 컨텍스트 할증은 저희는 받지 않습니다.
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Input
고급 설정
이 모델은 ChatGPT 구독 기반 업스트림으로 제공되며, 그 경로는 temperature / top_p / max_tokens를 받지 않습니다(조용히 무시됩니다). 사고 깊이는 아래의 reasoning_effort로, 길이는 프롬프트 문구로 조절하세요.
대화
소개: GPT-6 Astra
GPT-6 Astra는 OpenAI가 2026년 9월에 공개한 차세대 플래그십이며, NezhaGate에서 OpenAI 호환 API로 제공됩니다. 1,050,000 토큰 컨텍스트 창, 최대 128,000 출력 토큰, 사고 깊이를 조절하는 reasoning_effort(xhigh까지), 이미지 입력, 도구 호출, 프롬프트 캐싱을 지원하며 /chat/completions와 /responses 양쪽에서 쓸 수 있습니다. model만 gpt-6-astra로 바꾸면 되고 SDK와 요청 형태는 그대로 둡니다. 사용한 만큼 과금하고 실패한 호출에는 과금하지 않으며, 캐시에 적중한 입력은 입력 단가의 1/10로 정산됩니다.
활용 사례
1,050,000 토큰이면 저장소 하나, 계약서 묶음, 긴 보고서를 한 번의 호출에 담을 수 있어 직접 잘라 붙일 필요가 없습니다.
OpenAI 호환 엔드포인트를 쓰므로 Codex, Cursor, Claude Code는 model 필드만 바꾸면 GPT-6 Astra로 전환됩니다.
reasoning_effort가 xhigh까지 올라가므로 가장 어려운 부분에만 사고 예산을 쓰고 간단한 요청은 low로 둘 수 있습니다.
이미지를 넣고 텍스트로 받습니다. 스크린샷 이해, 차트 질의, 문서 파싱을 모두 같은 엔드포인트로 처리합니다.
어떻게 고를까
가장 강한 추론이나 초장문 컨텍스트가 필요할 때 GPT-6 Astra를 고르세요. 일상적인 개발에는 gpt-5.6-terra가, 대량 · 저지연 작업에는 gpt-5.6-luna가 더 저렴합니다. 셋 다 OpenAI 호환 엔드포인트를 쓰므로 전환은 필드 하나만 바꾸면 됩니다.
자주 묻는 질문
컨텍스트와 출력 한도는 얼마인가요?
캐시는 어떻게 적중시키나요?
공식 API와 가격을 비교하면 어떤가요?
reasoning_effort를 지원하나요?
/v1/responses도 쓸 수 있나요?
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