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GPT-6 Astra
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Proprietary model

•

Released septiembre de 2026

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de GPT-6 Astra (Non-reasoning)

Probar Benchmarks de proveedores de API

Resumen del modelo

InteligenciaUpdated

48
Índice de Inteligencia de Artificial Analysis
4 de 4 unidades para Inteligencia.

Velocidad

N/D
Tokens de salida por segundo
Valor desconocido de 4 unidades para Velocidad.

Costo

Entrada 10,00 US$Salida 50,00 US$Descuento de caché 90%
$1.42
Costo por tarea del Índice de Inteligencia
1 de 4 unidades para Costo.

Verbosidad

7.0M
Tokens de salida del Índice de Inteligencia
1 de 4 unidades para Verbosidad.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) está entre los modelos líderes en inteligencia, pero tiene un precio especialmente elevado en comparación con otros modelos sin razonamiento y de precio similar. El modelo admite entrada de texto e imágenes, genera texto y tiene una ventana de contexto de 1M tokens con conocimientos hasta abril de 2026.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) obtiene 48 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa muy por encima del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 17). Al evaluar el Índice de Inteligencia, generó 7.0M tokens, lo que es muy conciso frente a la mediana de 7.0M.

El precio de GPT-6 Astra (Non-reasoning) es de $10.00 por 1 M de tokens de entrada (elevado; mediana: $1.88) y $50.00 por 1 M de tokens de salida (elevado; mediana: $9.50). En total, evaluar GPT-6 Astra (Non-reasoning) en el Índice de Inteligencia costó $1631.19.

RazonamientoNo

Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo.

También puede existir una variante con razonamiento.

Modalidad de entrada

Admite: texto e imágenes

Modalidad de salida

Admite: texto

Fecha límite de conocimiento30 abr 2026
Ventana de contexto1M
~1500 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos

Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:

  • Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
  • Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
  • Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
    • Muy pequeño: ≤4B parámetros
    • Pequeño: 4B–40B parámetros
    • Mediano: 40B–150B parámetros
    • Grande: >150B parámetros
  • Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
    • <$0.15 por 1 M de tokens
    • $0.15–$1 por 1 M de tokens
    • >$1 por 1 M de tokens

Aspectos destacados

Updated

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidad

Output tokens per second · Higher is better

Costo por tarea

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

InteligenciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
See more
AA-Briefcase

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

𝜏³-Banking

Agentic tool use

Terminal-Bench v2.1

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GPQA Diamond

Scientific reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

IFBench

Instruction following

No data available
APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

AA-Briefcase

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

Comparaciones del Índice de Inteligencia

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task
Most attractive quadrant
Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Uso de tokens

Output Tokens per Intelligence Index Task

Weighted average number of output tokens used to run one task in the Artificial Analysis Intelligence Index

The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

Costo

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Ventana de contexto

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre GPT-6 Astra (Non-reasoning)

GPT-6 Astra (Non-reasoning) se lanzó el 3 de septiembre de 2026.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) fue creado por OpenAI.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) obtiene 48 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa muy por encima del promedio entre otros modelos sin razonamiento en un rango de precio similar (mediana: 17).

GPT-6 Astra (Non-reasoning) cuesta $10.00 por 1 M de tokens de entrada (en el extremo superior; mediana: $1.88) y $50.00 por 1 M de tokens de salida (en el extremo superior; mediana: $9.50), según la API de OpenAI.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) cuesta $10.00 por 1 M de tokens de entrada y $50.00 por 1 M de tokens de salida (según la API de OpenAI). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $7.70 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores

Al evaluarlo en el Índice de Inteligencia, GPT-6 Astra (Non-reasoning) generó 7.0M tokens de salida, un valor muy por debajo del promedio frente a otros modelos sin razonamiento en un rango de precio similar (mediana: 7.0M).

No, GPT-6 Astra (Non-reasoning) no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) admite entrada de texto e imágenes.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) admite salida de texto.

Sí, GPT-6 Astra (Non-reasoning) admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.

Sí, GPT-6 Astra (Non-reasoning) es multimodal. Puede procesar entradas de texto e imágenes y generar salidas de texto.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) tiene una ventana de contexto de 1.0M tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.

No, GPT-6 Astra (Non-reasoning) es propietario. Los pesos del modelo no están disponibles públicamente.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) es un modelo propietario y OpenAI no ha revelado su tamaño ni su cantidad de parámetros.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) obtiene 48 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.

La fecha límite de conocimiento de GPT-6 Astra (Non-reasoning) es abril de 2026. Sus datos de entrenamiento incluyen información hasta esa fecha.

Sí, GPT-6 Astra (Non-reasoning) está disponible mediante API a través de 1 proveedor. Comparar proveedores de API

GPT-6 Astra (Non-reasoning) está disponible a través de 1 proveedor de API. Comparar proveedores