GPT-6 Astraはローカルで実行できますか？

OpenAI | 1,050,000トークンコンテキスト | 入力$10.00/M、出力$50.00/M。GPT-6 AstraはOpenAIのフラッグシップモデルで、要求の厳しいエンドツーエンド作業に対応します。高度な分析、ソフトウェアエンジニアリング、深い研究、科学的作業、ドキュメント作成に適しており、特にコンピュータやブラウザの使用を伴う長期的なエージェント的タスクに強みを持ちます。

このモデルのガイド

2026年10月のAIモデルの選び方：クローズドソースの最新情報とダウンロードすべきオープンウェイトモデル

オープンウェイト、オープンソース、API専用：実際に何ができるのか

2026年の最も安いChatGPT代替品10選：無料のローカルモデル、無料プラン、定額プラン

すべてのガイド

キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

GPT-6 AstraはOpenAIのフラッグシップモデルで、ソフトウェアエンジニアリング、深い研究、科学的分析、コンピュータやブラウザを使う長期的なエージェントタスクなど、要求の高い多段階作業向けに構築されています。100万トークン超のコンテキストウィンドウにより、大規模なコードベースや文書セットを単一セッションで保持可能です。入力トークン100万あたり10ドル、出力トークン100万あたり50ドルの価格設定で、カジュアルなチャット用途ではなく真剣な利用を想定しています。

得意分野

コンピュータやブラウザを使う長期的なエージェントタスクに対応
100万トークン超の単一コンテキストウィンドウを持つ
ソフトウェアエンジニアリングや科学的作業に強い適合性
テキスト推論と共にビジョン機能を内蔵
深い研究や大規模文書解析に適している

注意点

出力トークン100万あたり50ドルは冗長な出力やエージェント的ワークロードで急速に高額になる
クローズドウェイトでAPI専用：ローカル展開やセルフホスト不可
日常的なチャットや単純な要約には過剰かつ高価

最適な用途

試してみるプロンプト

自律的なバグハント

ブラウザとターミナルにアクセスできます。github.com/pallets/flaskのリポジトリをクローンし、テストスイートを実行して失敗するテストを特定し、各失敗の根本原因をソースから追跡し、修正パッチファイルを作成してください。変更点と理由を要約してください。

深い研究の総合

2022年以降に発表されたトランスフォーマーメモリ効率に関する最も引用された5論文を検索し、それぞれのコア技術、報告された効果、既知の制限を抽出してください。続いて、手法の一致点、相違点、未解決問題をまとめた2ページの総合レポートを書いてください。

大規模コードベースのリファクタ計画

40,000行のPythonモノリスコードを貼り付けます。マイクロサービス移行でリスクが高い上位10箇所を特定し、労力と影響度でランク付けし、最初に抽出すべき2つのサービスの具体的なインターフェース契約を含む段階的移行計画を作成してください。

比較する

gpt-oss-120b
オープンウェイトモデル
131,072トークンのコンテキスト · $0.15/M 入力、$0.60/M 出力
gpt-oss-20b
オープンウェイトモデル
131,072トークンのコンテキスト · $0.02/M 入力、$0.09/M 出力
gpt oss 120b Turbo
オープンウェイトモデル
131,072トークンのコンテキスト · $0.15/M 入力、$0.60/M 出力
GPT-6 Luna
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.50/M 出力

openaiの他のテキストモデル

よくある質問

GPT-6 Astraはローカルで実行できますか？: いいえ。GPT-6 AstraはAPI専用でウェイトは非公開、Hugging Faceリポジトリもなく、ローカルやセルフホスト展開はできません。
価格とコンテキストウィンドウは？: OpenAIの料金は入力トークン100万あたり10.00ドル、出力トークン100万あたり50.00ドルで、コンテキストウィンドウは1,050,000トークンです。
他のOpenAIモデルとどう違いますか？: GPT-6シリーズの中で最上位に位置し、コンピュータやブラウザ利用を含むエンドツーエンドのエージェント作業に対応し、100万トークン超のコンテキストウィンドウを持ちます。

キャプテンの評価
タスクが長すぎたり多段階すぎたり、安価なモデルに任せられない重要な場合に選ぶモデルです。

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #47 Hottest Text / LLM model · #47 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

GPT 6 Astra の人気トレンド

4 Sep 2026以降のヒートスコア

ヒートスコア

8,702°

今週

▲

16.6%

8,681° 当時、8,702° 今

今月

▲

165%

8,571° 当時、8,702° 今

過去1年

n/a

まだリリース/追跡されていません

7,000°

基準値

スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。

+1,702°

OpenRouterトークン

このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で4,701,956,814,549トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計470,195です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

詳細な内訳を表示

このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは8,702°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。

1
基準値から始めます。
なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。
7,000°
累計合計
2
ダウンロード数を加算します。
合計でOpenRouterトークンから470,195のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。
+1,702°
8,702°
累計合計
=
ヒートスコア。
このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。
8,702°

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。

このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。