Puis-je exécuter GPT-6 Astra Pro localement ?

Non. Les poids ne sont pas publics et le modèle est disponible uniquement via l’API d’OpenAI.

Quel est le coût de GPT-6 Astra Pro et quelle est la fenêtre de contexte ?

Le tarif est de 10,00 $ par million de tokens d’entrée et 50,00 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens. Comme le mode de raisonnement pro génère beaucoup plus de tokens internes par requête, un appel typique coûte plusieurs fois plus que le même appel sur GPT-6 Astra.

Quelle est la différence entre GPT-6 Astra Pro et GPT-6 Astra ?

Ils partagent le même modèle sous-jacent ; la variante Pro fonctionne simplement avec le mode de raisonnement réglé sur pro, ce qui sacrifie vitesse et coût pour une meilleure précision sur les tâches complexes. OpenAI recommande GPT-6 Astra pour le codage quotidien, les agents et le chat.

GPT 6 Astra Pro

5275°

#llm #openai #vision #raisonnement #recherche #contexte long

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OpenAI | contexte de 1 050 000 tokens | 10,00 $/M entrée, 50,00 $/M sortie. GPT-6 Astra Pro est le même modèle sous-jacent que GPT-6 AstraOpens in new tab, servi avec reasoning.mode réglé sur pro pour des réponses de meilleure qualité sur des tâches complexes. Note sur le coût : le mode pro consomme beaucoup plus de tokens de raisonnement par requête, donc une requête typique coûte plusieurs fois plus cher que la même requête sur GPT-6 Astra et prend beaucoup plus de temps à compléter. Il est destiné aux problèmes difficiles et à enjeux élevés où la précision supplémentaire justifie le coût. Pour le codage quotidien, les tâches agentiques et les conversations, utilisez plutôt GPT-6 AstraOpens in new tab. En savoir plus dans la documentation OpenAI : https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-modeOpens in new tab

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

GPT-6 Astra Pro est le GPT-6 Astra d’OpenAI servi avec le mode de raisonnement réglé sur pro, ce qui signifie qu’il consomme beaucoup plus de calcul par requête en échange d’une meilleure précision sur les problèmes difficiles. La fenêtre de contexte dépasse un million de tokens. Il vise clairement les tâches complexes et à enjeux élevés où avoir raison compte plus que la rapidité ou le coût.

Connu pour

Le mode de raisonnement pro augmente la précision par rapport au GPT-6 Astra standard sur les tâches complexes.
Plus d’un million de tokens de contexte pour des documents ou conversations très longs.
Capacité de vision en plus du raisonnement textuel.
Même modèle sous-jacent que GPT-6 Astra, donc le plafond de qualité est le même moteur.

Attention à

Le coût de sortie est de 50 $ par million de tokens ; le mode pro consomme beaucoup plus de tokens de raisonnement, donc la facture réelle monte vite.
Les requêtes prennent nettement plus de temps que GPT-6 Astra — ce n’est pas un modèle pour les usages sensibles à la latence ou à fort volume.
Poids fermés, uniquement API ; vous ne pouvez pas l’exécuter localement ni l’inspecter.

Idéal pour

Prompts à essayer

Auditer un argument juridique

Voici une clause contractuelle et l’interprétation qu’en fait la contrepartie. Identifiez chaque faille logique ou hypothèse non justifiée dans leur lecture, expliquez sur quel passage précis ils s’appuient, et suggérez les deux contre-arguments les plus solides à notre disposition. Clause : [collez la clause]. Leur interprétation : [collez l’interprétation].

Diagnostiquer un design système défaillant

Je conçois une file d’attente distribuée qui doit garantir une livraison exactement une fois en cas de partitions réseau. Voici mon architecture actuelle : [décrivez-la]. Parcourez chaque mode de défaillance possible, classez-les par probabilité et impact, et proposez l’ensemble minimal de modifications pour rendre le design sûr.

Raisonner sur un compromis difficile

Mon équipe doit choisir entre réécrire notre service d’authentification en Rust ou le garder en Python en ajoutant une couche de vérification formelle. Nous avons trois ingénieurs, six mois de budget, et un audit de conformité dans huit mois. Déployez l’arbre de décision complet, mettez en lumière les hypothèses qui changent le plus la réponse, et donnez une recommandation finale avec votre niveau de confiance.

Comparer avec

gpt oss 120b Turbo
Modèle à poids ouverts
Contexte de 131,072 tokens · entrée $0.15/M, sortie $0.60/M
GPT-6 Luna
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.10/M, sortie $0.50/M
GPT-5.6 Sol
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $4.00/M, sortie $20.00/M
GPT-6.1 Sol
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $2.00/M, sortie $10.00/M

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Questions fréquentes

Puis-je exécuter GPT-6 Astra Pro localement ?: Non. Les poids ne sont pas publics et le modèle est disponible uniquement via l’API d’OpenAI.
Quel est le coût de GPT-6 Astra Pro et quelle est la fenêtre de contexte ?: Le tarif est de 10,00 $ par million de tokens d’entrée et 50,00 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens. Comme le mode de raisonnement pro génère beaucoup plus de tokens internes par requête, un appel typique coûte plusieurs fois plus que le même appel sur GPT-6 Astra.
Quelle est la différence entre GPT-6 Astra Pro et GPT-6 Astra ?: Ils partagent le même modèle sous-jacent ; la variante Pro fonctionne simplement avec le mode de raisonnement réglé sur pro, ce qui sacrifie vitesse et coût pour une meilleure précision sur les tâches complexes. OpenAI recommande GPT-6 Astra pour le codage quotidien, les agents et le chat.

Verdict du capitaine
Réservez-le aux problèmes où une mauvaise réponse coûte vraiment cher ; pour tout le reste, GPT-6 Astra fera le travail à une fraction du coût.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

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GPT 6 Astra Pro est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM et consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance.

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