8 月中旬,OpenAI 第一次因安全问题搁置了最大规模的强化学习训练:Astra 在网络攻防能力上触发了「关键」阈值,最大 RL run 被暂停。两周多后,这个模型以正式形态上线——GPT-6 Astra 现已向 Trusted Access 项目内的企业客户开放,API 内名为 gpt-6-astra,同步登陆 Amazon Bedrock,ChatGPT Plus/Pro/Business/Enterprise 将在几天内跟进,Pro 及以上套餐还会获得 GPT-6 Astra Pro。
规格与定价:1M 上下文,五档推理
官方文档给出的核心参数:1,050,000 token 上下文窗口、128K 最大输出、知识截止 2026 年 4 月 30 日。API 定价每百万 token 输入 10 美元、缓存命中 1 美元、输出 50 美元;超过 272K 输入的请求按输入 2 倍、输出 1.5 倍计费。reasoning.effort 分 low/medium/high/xhigh/max 五档,Fast mode 提供 2.5 倍速度、收 2 倍价格。这个价位与 Claude Fable 5.1 的 10/50 美元完全同档,对标意图明显。
成绩单:电脑使用与自动化是最大买点
官方评测表里,Astra 的优势集中在端到端长任务:AutomationBench 41.4%(GPT-5.6 Sol 为 18.1%,Claude Fable 5.1 为 31.4%),OSWorld 2.0 离线集 72.6%,ScreenSpot-Pro 92.7%,Agents' Last Exam 59.3%。长上下文 MRCR v2 8-needle 在 512K-1M 段拿到 96.3%(Sol 73.8%)。但有一个数字值得注意:Artificial Analysis 智能指数 v4.1.1 上 Astra 为 61.2,落后于 Claude Fable 5.1 的 65.7——通用智能并不是它的王牌。
99.9% 的 ARC-AGI-3 要仔细读
官方口径下 Astra 的 ARC-AGI-3 成绩是 99.9%,对比 Sol 的 7.8% 和 Claude Opus 5 的 30.2%。但这个数字来自 OpenAI 自己的 adapter harness;ARC Prize 的独立复测显示,标准无状态 harness 下成绩随推理档位在 17% 到 63% 之间浮动,完整复现一次「99.9% 配置」要花数万美元。两个口径都真实,但引用时必须带上条件。
安全闭环:暂停的理由,成了发布的主角
8 月的暂停理由是网络攻击能力触线,9 月的发布文里安全基准被放在显眼位置:ExploitGym 蜜罐测试中 Astra 的触发率为 0.0%(官方列出的对照模型为 48.2%),内部规避基准 0.00%,内部幻觉基准 4.2%(对照 12.2%)。独立实验室 Irregular 在 FrontierCyber 的 226 道挑战里测得 Astra 解出 86 题(Sol 为 34),其中包括浏览器和云数据库的 zero-day 漏洞——攻击能力确实到位,护栏数字因此才值得认真看。
对按 token 采购的开发者,Astra 的 10/50 美元买的不是聊天质量,而是「电脑使用 + 长上下文 + 安全余量」的组合;看到 99.9% 这类数字时,先问一句:harness 是谁的。
参考: https://openai.com/index/gpt-6-astra
规格与定价: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra