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GPT-6 Astra
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Proprietary model

•

Released setembro de 2026

Análise de inteligência, desempenho e preço do GPT-6 Astra (Non-reasoning)

Experimente Benchmarks de provedores de API

Resumo do modelo

InteligênciaUpdated

45
Artificial Analysis Intelligence Index
4 de 4 unidades para Inteligência.

Velocidade

N/D
Tokens de saída por segundo
Valor desconhecido entre 4 unidades para Velocidade.

Custo

Entrada US$ 0,00Saída US$ 0,00
N/D
Custo por tarefa do Intelligence Index
Valor desconhecido entre 4 unidades para Custo.

Verbosidade

12M
Tokens de saída do Intelligence Index
3 de 4 unidades para Verbosidade.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) está entre os modelos líderes em inteligência e tem preço competitivo em comparação com outros modelos sem raciocínio de preço semelhante. O modelo aceita entrada em texto e imagem, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 1M tokens, com conhecimento até abril de 2026.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) alcança 45 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre os modelos comparáveis (mediana: 7). Na avaliação do Intelligence Index, gerou 12M tokens, um resultado um pouco verboso em comparação com a mediana de 11M.

O preço do GPT-6 Astra (Non-reasoning) é de $0.00 por 1M de tokens de entrada (preço competitivo, mediana: $0.06) e $0.00 por 1M de tokens de saída (preço competitivo, mediana: $0.20).

RaciocínioNão

Esta página mostra a versão sem raciocínio deste modelo.

Também pode existir uma variante com raciocínio.

Modalidade de entrada

Compatível com: texto e imagem

Modalidade de saída

Compatível com: texto

Data-limite do conhecimento30 de abr. de 2026
Janela de contexto1M
~1500 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12

As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:

  • Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
  • Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
  • Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:
    • Muito pequeno: ≤4B parâmetros
    • Pequeno: 4B–40B parâmetros
    • Médio: 40B–150B parâmetros
    • Grande: >150B parâmetros
  • Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:
    • <$0.15 por 1M de tokens
    • $0.15–$1 por 1M de tokens
    • >$1 por 1M de tokens

Destaques

Updated

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidade

Output tokens per second · Higher is better

Custo por tarefa

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

InteligênciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, 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 v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, 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.

Avaliações

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

AutomationBench-AAUpdated

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench v4.0New

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

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

IFBench

Instruction following

𝜏³-Banking

Agentic tool use

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 v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, 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.

Comparações do Intelligence Index

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 v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, 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).

Custo

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.

Janela 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).

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre o GPT-6 Astra (Non-reasoning)

O GPT-6 Astra (Non-reasoning) foi lançado em 3 de setembro de 2026.

OpenAI criou o GPT-6 Astra (Non-reasoning).

GPT-6 Astra (Non-reasoning) alcança 45 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre outros modelos sem raciocínio em uma faixa de preço semelhante (mediana: 7).

Na avaliação do Intelligence Index, GPT-6 Astra (Non-reasoning) gerou 12M tokens de saída, um resultado um pouco acima da média em comparação com outros modelos sem raciocínio em uma faixa de preço semelhante (mediana: 11M).

Não, o GPT-6 Astra (Non-reasoning) não é um modelo de raciocínio. Ele fornece respostas diretas, sem raciocínio em cadeia prolongado.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) aceita entrada em texto e imagem.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) permite saída em texto.

Sim, o GPT-6 Astra (Non-reasoning) aceita imagens como entrada e pode analisá-las, descrevê-las e responder a perguntas sobre elas.

Sim, o GPT-6 Astra (Non-reasoning) é multimodal. Ele consegue processar entrada em texto e imagem e gerar saída em texto.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) tem uma janela de contexto de 1.0M tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.

Não, o GPT-6 Astra (Non-reasoning) é proprietário. Os pesos não estão disponíveis publicamente.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) é um modelo proprietário, e OpenAI não divulgou o tamanho nem o número de parâmetros do modelo.

GPT-6 Astra (Non-reasoning) alcança 45 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.

A data-limite do conhecimento do GPT-6 Astra (Non-reasoning) é abril de 2026. Os dados de treinamento do modelo incluem informações até essa data.

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