Was ist GPT-6 Astra?
GPT-6 Astra ist OpenAIs bestes Modell, gestartet Anfang September 2026 zusammen mit dem rechenintensiveren Astra Pro. OpenAI nennt es sein leistungsfähigstes Modell für die anspruchsvollste Arbeit: komplexes Reasoning, Coding, Computer Use, Recherche und das Erstellen von Dokumenten. Es liest Text und Bilder, schreibt Text und hat ein Kontextfenster von 1.050.000 Tokens bei 128.000 Output-Tokens und einem Wissensstand von April 2026.
Es ist ein Reasoning-Modell mit fünf Aufwandsstufen: low, medium, high, xhigh und max. Der API-Preis beträgt 10 $ pro Million Input-Tokens und 50 $ pro Million Output-Tokens, gecachter Input kostet 1 $ und Cache-Schreibzugriffe 12,50 $. Prompts über 272K Input-Tokens werden für die gesamte Anfrage mit dem doppelten Input-Satz und dem 1,5-Fachen des Output-Satzes abgerechnet. Batch und Flex kosten die Hälfte; der Fast-Modus das Doppelte.
Laut OpenAI ist Astra das erste Modell, das in seinem Preparedness Framework die Cybersecurity-Schwelle „Critical“ überschreitet, und es wird deshalb mit strengeren Zugangskontrollen ausgeliefert. Verfügbar ist es über die OpenAI API und in ChatGPT in den bezahlten Plänen.
Was kostet GPT-6 Astra?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Input | $10 per 1M tokens | |
| Output | $50 per 1M tokens | |
| Cached input | $1 per 1M tokens |
API: 10 $ pro 1 Mio. Input-Tokens, 50 $ Output; gecachter Input 1 $; Batch/Flex zum halben Preis; Prompts über 272K Input-Tokens kosten das 2-Fache beim Input und das 1,5-Fache beim Output.
Lohnt sich GPT-6 Astra?
Für Astra lohnt es sich nur zu zahlen, wenn ein Problem ganz am Rand dessen liegt, was Modelle durchdenken können, und solche Probleme sind seltener, als der Start nahelegte. Artificial Analysis gibt ihm im Intelligence Index bei max-Aufwand 53 Punkte, Platz neun auf einer Rangliste mit mehr als 250 Modellen, einen Punkt über GPT-6.1 Sol (52) und fünf unter Claude Opus 5.5 (58). Seine Kosten pro Index-Aufgabe liegen bei 3,26 $ gegenüber 0,72 $ für Sol.
OpenAIs Spitzenwerte brauchen Kontext. Astras 97,6 % bei FrontierMath Tier 4 beziehen sich auf die 41 nicht öffentlichen Aufgaben einer Stufe mit 43 Aufgaben, und Epoch AI, das den Benchmark betreibt, weist darauf hin, dass OpenAI ihn finanziert hat und exklusiven Zugriff auf einen Teil davon hat. Die 98,6 % bei ARC-AGI-3 entstanden mit einem Harness, das Reasoning zwischen den Runden behält. The New Stack merkt an, dass damit OpenAIs Agentensystem ebenso gemessen wird wie das Modell.
Beim Coding ist es gut, aber nicht führend. Es erreichte 74,1 % bei DeepSWE v1.1 gegenüber 70,8 % für Sol, und bei Terminal-Bench 4.0 sieht Anthropics Vergleichstabelle Astra bei 57,9 % und Opus 5.5 bei 66,4 %, wobei Opus 4 $ und 20 $ pro Million Tokens kostet. Artificial Analysis misst bei Astra außerdem etwa 56 Output-Tokens pro Sekunde, das gehört zu den langsameren Spitzenmodellen.
Details im Betrieb grenzen das Feld weiter ein. EU-Datenresidenz ist mit dem Fast-Modus nicht verfügbar, und Ultrafast gibt es nur in den USA, während Sol beide Regionen in jedem Modus unterstützt. Laut OpenAI bringt die Einstufung als Critical strengere Schutzmechanismen mit, Sicherheits-Workloads sollten daher vor einer Migration auf Ablehnungen getestet werden. Astras eigentlicher Vorteil liegt in Mathematik und Naturwissenschaften auf Forschungsniveau, wo OpenAI 64,6 % bei Terminal-Bench Science meldet, gegenüber 52,6 % für Claude Fable 5.1.
Wo es sich lohnt
Eine Gruppe für quantitative Forschung bei einem Hedgefonds
Beweise prüfen und Modelle herleiten, wo ein falscher Schritt teuer ist
Lass Astra mit xhigh- oder max-Aufwand über die Batch API für 5 $/25 $ pro Million Tokens laufen und vergleiche es bei denselben Problemen mit Sol. Der Abstand ist bei Mathematik auf Wettbewerbsniveau am größten, miss also, bevor du ein Budget festlegst.
Ein Engineering-Manager mit 10.000 Agenten-Aufgaben im Monat
Für einen Coding-Agenten zwischen Astra und Sol entscheiden
Bei 50K Input- und 5K Output-Tokens pro Aufgabe kostet Astra zum Listenpreis etwa 7.500 $ im Monat und Sol etwa 1.500 $. Sol liegt bei DeepSWE höchstens 3,3 Punkte zurück, Astra muss also Aufgaben lösen, an denen Sol scheitert, um den Unterschied zu verdienen.
Das Computational-Team eines Biotech-Labors
Lange Kommandozeilen-Analysen über wissenschaftliche Datensätze laufen lassen
Astras gemeldete 64,6 % bei Terminal-Bench Science passen zu mehrstufigen Forschungsskripten. Halte Prompts unter 272K Tokens; darüber wird die gesamte Anfrage mit dem 2-Fachen beim Input und dem 1,5-Fachen beim Output abgerechnet.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Für alle bezahlten API-Stufen über die Responses API und Chat Completions verfügbar; die Modell-ID ist gpt-6-astra, und es gibt keinen Zugang in der kostenlosen Stufe.
- Integrationen
- Zu den Tools der Responses API gehören Web- und Dateisuche, Code Interpreter, gehostete Shell, Apply Patch, Computer Use, MCP und Skills; Function Calling und Structured Outputs werden unterstützt; kein Fine-Tuning.
- Daten und Datenschutz
- OpenAI trainiert standardmäßig nicht mit API-Daten und bewahrt Protokolle zur Missbrauchsüberwachung bis zu 30 Tage auf; Zero Data Retention erfordert eine vorherige Freigabe. EU-Datenresidenz wird unterstützt, außer im Fast-Modus.
- Kosten im großen Maßstab
- Eine Agenten-Aufgabe mit 50K Input und 5K Output kostet etwa 0,75 $ (Sol: 0,15 $); 10.000 im Monat sind 7.500 $ oder über Batch 3.750 $. Artificial Analysis misst 3,26 $ pro Index-Aufgabe.
- Grenzen
- Kontext 1,05 Mio., Output 128K; Rate Limits von 5.000 RPM und 1 Mio. TPM in der Build-Stufe bis 15.000 RPM und 40 Mio. TPM in der Grow-Stufe; lange Prompts über 272K Tokens kosten mehr; Cyber-Anfragen unterliegen zusätzlichen Schutzmechanismen.
Was gut ist
- 97,6 % bei FrontierMath Tier 4, laut OpenAI
- Kontext von 1,05 Mio. Tokens, 128K Output
- Fünf Aufwandsstufen von low bis max
- Batch und Flex zum halben Preis
Was nicht
- 3,26 $ pro Aufgabe bei Artificial Analysis, gegenüber 0,72 $ für GPT-6.1 Sol
- Hinter Claude Opus 5.5 bei Terminal-Bench 4.0 und im Index von AA
- Langsam mit etwa 56 Tokens pro Sekunde
- Keine EU-Residenz im Fast-Modus; Ultrafast nur in den USA
Am besten für
Teams aus Forschung, Mathematik und Naturwissenschaften, die das stärkste Reasoning von OpenAI brauchen und den Preis rechtfertigen können.
Alternativen zu GPT-6 Astra
GPT-6 Astra: häufige Fragen
- Lohnt sich GPT-6 Astra?
- Ein Rekordmodell für Mathematik und Naturwissenschaften, das pro Aufgabe viereinhalbmal so viel kostet wie ein Geschwistermodell, das einen Punkt weniger erreicht. Wir bewerten es mit 4.2 von 5.
- Was kostet GPT-6 Astra?
- API: 10 $ pro 1 Mio. Input-Tokens, 50 $ Output; gecachter Input 1 $; Batch/Flex zum halben Preis; Prompts über 272K Input-Tokens kosten das 2-Fache beim Input und das 1,5-Fache beim Output.
- Welche Nachteile hat GPT-6 Astra?
- 3,26 $ pro Aufgabe bei Artificial Analysis, gegenüber 0,72 $ für GPT-6.1 Sol; Hinter Claude Opus 5.5 bei Terminal-Bench 4.0 und im Index von AA; Langsam mit etwa 56 Tokens pro Sekunde; Keine EU-Residenz im Fast-Modus; Ultrafast nur in den USA.
- Für wen eignet sich GPT-6 Astra?
- Teams aus Forschung, Mathematik und Naturwissenschaften, die das stärkste Reasoning von OpenAI brauchen und den Preis rechtfertigen können.
- Was kostet GPT-6 Astra für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Eine Agenten-Aufgabe mit 50K Input und 5K Output kostet etwa 0,75 $ (Sol: 0,15 $); 10.000 im Monat sind 7.500 $ oder über Batch 3.750 $. Artificial Analysis misst 3,26 $ pro Index-Aufgabe.
- Ist GPT-6 Astra sicher für Firmendaten?
- OpenAI trainiert standardmäßig nicht mit API-Daten und bewahrt Protokolle zur Missbrauchsüberwachung bis zu 30 Tage auf; Zero Data Retention erfordert eine vorherige Freigabe. EU-Datenresidenz wird unterstützt, außer im Fast-Modus.
- Was sind die besten Alternativen zu GPT-6 Astra?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind GPT-6.1 Sol, Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5 und Gemini 4 Argon.
Antworten geprüft am 26. Okt. 2026.