GPT-6 Astra API

Comparación de precios: oficial, OpenRouter y Wokey

USD por millón de tokens. Las tarifas oficiales y de OpenRouter se revisaron a mano el 2026-09-29, sin impuestos; la tarifa de Wokey se lee de la lista de precios en vivo.

Revisado el 2026-09-29 · Página oficial de precios · Lista de endpoints de OpenRouter

GPT-6 Astra en resumen

Fecha de lanzamiento

2026-09-03 para organizaciones seleccionadas de la API y Daybreak; desde el 09-04 le siguieron ChatGPT Business, Pro y Plus, y en Enterprise la habilitan los administradores. Pro, Business y Enterprise también tienen Astra Pro

Posicionamiento

OpenAI lo presenta como el modelo “para nuestro nivel más alto de capacidad”. GPT-6 Sol (lanzado el 09-22) apunta a tareas exigentes y GPT-6 Luna a gran escala, y OpenAI afirma que Astra sigue siendo su mejor modelo en todos los ámbitos

Contexto y salida

Contexto de 1,050,000 (entrada máxima de 922K) y salida máxima de 128K; entrada de texto e imagen, salida de texto; fecha de corte de conocimiento 2026-04-30

Reasoning effort

low / medium / high / xhigh / max, sin none; los elementos configuration_update cambian el effort a mitad de la conversación sin romper el prefijo de caché

Precio oficial

$10 de entrada / $50 de salida por millón de tokens, lectura de caché $1, escritura de caché $12.50; las solicitudes con más de 272K de entrada se facturan completas a 2x en entrada y caché y 1.5x en salida ($20 / $2 / $25 / $75); Batch y Flex con 50% de descuento, modo Fast 2x

Límites de ciberseguridad

OpenAI califica su capacidad cibernética como Critical según el Preparedness Framework. El modelo público se niega a escribir exploits de prueba de concepto y se limita a la revisión de código seguro y la aplicación de parches; la capacidad completa se ofrece a través de Daybreak

Codex

Codex añade guardado y recuperación de contexto: las notas pasan de una ventana de contexto a otra y se pueden buscar ventanas anteriores. Es una función experimental opcional que pasará a ser la predeterminada; el uso en ChatGPT cuenta para los límites de la suscripción

ID del modelo y plataformas

gpt-6-astra (la única snapshot); Chat Completions, Responses y Batch, y las llamadas a herramientas requieren Responses; también en AWS Bedrock y Microsoft Foundry; límites de Tier 1 de 500 RPM / 500K TPM

Verificado el 2026-09-29 · Fuentes: OpenAI · Migration guide · Benchmarks (Anthropic)

Benchmarks oficiales: GPT-6 Astra vs Opus 5.5 vs Fable 5.1 vs Opus 5

Tomados de la página de lanzamiento de Opus 5.5 de Anthropic, conservando solo los benchmarks que incluyen una puntuación de GPT-6 Astra. Son resultados reportados por los proveedores, y las puntuaciones de GPT-6 Astra las reporta OpenAI.

Anthropic elaboró esta tabla, y su selección de benchmarks se inclina hacia los puntos fuertes de Claude. En su lanzamiento, OpenAI reportó otro conjunto: 98% en FrontierMath Tier 4, 99.9% en ARC-AGI-3 y 100% en ExploitBench (GPT-5.6 Sol: 78.5%), que no se puede comparar directamente con la tabla.

Cuál usar: GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 o GPT-6 Sol

Frente a Claude Opus 5.5 / Fable 5.1

Opus 5.5 tiene un precio de lista de $4 / $20, dos quintos del precio de Astra, y lidera con claridad en Terminal-Bench 4.0, GDPval-AA y Humanity’s Last Exam de la tabla anterior; Astra lidera en AutomationBench y Terminal-Bench-Science. En el Intelligence Index de Artificial Analysis, Opus 5.5 obtiene 58 en max por $5.98 por tarea y Astra 53 por $3.26: Astra cuesta más por token, pero usa muchos menos tokens de salida, así que cada tarea cuesta menos. Fable 5.1 comparte el precio de $10 / $50 de Astra y su puntuación de 53, pero cuesta $7.63 por tarea, más del doble.

Frente a GPT-6 Sol / Luna

GPT-6 Sol tiene un precio de lista de $2 / $10, un quinto del precio de Astra, y GPT-6 Luna de $0.10 / $0.50. En el Intelligence Index de Artificial Analysis, Sol obtiene 48 por $1.06 por tarea y Luna 37 por $0.07; en su Coding Agent Index, Astra obtiene 62, Sol 57 y Luna 41. Empieza la programación diaria y el trabajo rutinario de agentes con Sol y pasa a Astra para los problemas que Sol no puede resolver; usa Luna para clasificación y extracción de gran volumen.

Cómo elegir el effort

Artificial Analysis midió low en 46 por $0.82 por tarea, medium en 50 por $1.54, high en 51 por $1.73 y max en 53 por $3.26, y todos los niveles están en la frontera de costo frente a puntuación. Empieza en medium: high cuesta alrededor de 12% más por 1 punto, y max cuesta más del doble por 3 puntos. Al migrar, reemplaza none por low y empieza a evaluar minimal en low.

Guía de migración de OpenAI

Opiniones de terceros y de la comunidad

• Artificial Analysis: Obtiene 53 en el Intelligence Index en max, empatado en el primer lugar con Fable 5.1 y 6 puntos por encima de GPT-5.6 Sol; una tarea cuesta $3.26, alrededor de 40% de los $7.63 de Fable 5.1 y alrededor de 60% más que GPT-5.6 Sol. Usa unos 27K tokens de salida por tarea, un tercio de los 78K de Fable 5.1. Obtiene 62 en el Coding Agent Index, al nivel de Fable 5.1 y por delante de Opus 5 (60) y GPT-5.6 Sol (55), a $7.09 por tarea, alrededor de 40% más barato que Fable 5.1 y 30% más barato que Opus 5. Su tasa de alucinación en AA-Omniscience bajó a 51% desde el 92% de GPT-5.6 Sol. Queda unos 45 Elo por detrás de GPT-5.6 Sol en GDPval-AA, pero solo necesita 24 turnos por tarea, frente a 45 de GPT-5.6 Sol y 60 de Fable 5.1 y Opus 5. Cada concepto facturado en Wokey es el 6% de la tarifa oficial, así que la misma tarea cuesta alrededor de $0.18 en max y $0.08 en medium.
• System card de OpenAI y pruebas de seguridad: En pruebas agénticas sin política de confirmación, el 3.4% de las ejecuciones terminó con resultados desalineados frente al 18.8% de GPT-5.6 Sol, y los ataques de inyección indirecta de prompts de Gray Swan tuvieron éxito el 8.5% de las veces frente al 27.0%. Una puntuación de 100% en ExploitBench llevó a OpenAI a calificar por primera vez la capacidad cibernética de un modelo como Critical; el modelo público se limita a la revisión de código seguro y la aplicación de parches, y el acceso a Daybreak se ampliará más adelante. Estas cifras las reporta OpenAI.
• Hacker News (hilo de 2,279 puntos): Un tester externo de Codex lo describió como un “colaborador y ejecutor con los pies en la tierra” que evita hacer trabajo que no le pediste. Otros consideraron que Fable infiere mejor la intención y dijeron que Astra necesita instrucciones muy específicas, mientras que a algunos les gustó que no trate las preguntas como instrucciones. Tras la disponibilidad general, algunos comentaristas reportaron un consumo de aproximadamente 2.5x el ritmo de GPT-5.6 Sol, y uno agotó un límite de 5 horas en 15 mensajes.

Migrar desde GPT-5.6 Sol y modelos anteriores: parámetros que debes quitar y cambios de comportamiento

Estos cambios provienen de la página del modelo y de la guía del modelo más reciente de OpenAI. Revisa los parámetros de tus solicitudes, la configuración de caché, las llamadas a herramientas y los prompts antes de cambiar el modelo a gpt-6-astra.

• Quita temperature, top_p y top_logprobs; en Chat Completions quita también logprobs, y en Responses elimina message.output_text.logprobs de include. Astra controla su propia política de muestreo y rechaza las solicitudes con estos campos. A través de Wokey, el gateway elimina temperature, top_p, top_logprobs y logprobs antes de reenviar.
• reasoning.effort no acepta none: reemplaza none por low y empieza a evaluar minimal en low. A través de Wokey, none y minimal se asignan automáticamente a low, así que la solicitud no falla.
• Chat Completions puede llamar a Astra, pero las llamadas a herramientas requieren Responses, así que migra los agentes que usan herramientas a /v1/responses. A través de Wokey, las solicitudes de Chat Completions se convierten a Responses antes de reenviarse, por lo que las solicitudes de Chat con tools también funcionan.
• Caché: reemplaza prompt_cache_retention por prompt_cache_options.ttl: "30m" y, para cambiar el effort a mitad de sesión, envía un elemento configuration_update en lugar de editar la entrada anterior, para que el prefijo de caché siga siendo válido.
• Por encima de 272K tokens de entrada, toda la solicitud factura la entrada y la caché a 2x y la salida a 1.5x, así que los costos de contexto largo suben de golpe; la compactación o la recuperación pueden mantener la entrada por debajo de 272K. A través de Wokey no hay tramos, y todo el contexto de 1M se factura a una sola tarifa.
• Cambios de comportamiento: hace preguntas aclaratorias y se detiene a esperar confirmación, delega menos y prueba de forma más amplia; el formato es más detallado y repite frases. Es más sensible a las skills y a los archivos de contexto, así que OpenAI recomienda revisar las skills existentes y convertirlas en enrutadores mínimos, ya que las indicaciones demasiado específicas pueden limitarlo.
• Solicitudes de ciberseguridad: el modelo público se niega a escribir exploits de prueba de concepto, así que las tareas de pruebas de penetración y reproducción de exploits pueden rechazarse de inmediato, mientras que la revisión de código seguro y la aplicación de parches funcionan con normalidad. La capacidad completa requiere acceso a Daybreak.
• En Codex, ejecuta $openai-docs migrate this project to GPT-6 Astra para actualizar el proyecto según la lista de verificación oficial. El modo Fast no tiene SLA de latencia, y la residencia de datos en la UE solo admite el procesamiento Standard.

Cuerpo de la solicitud después de migrar (/v1/responses)

{
  "model": "gpt-6-astra",
  "reasoning": { "effort": "medium" },
  "input": [{ "role": "user", "content": "Find and fix the flaky test in this repo" }]
}

Precios actuales del catálogo

Precios por 1M de tokens; la liquidación se rige por el precio vigente al momento de la solicitud.

Fuente del precio oficial: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra

Medido en Wokey

Últimos 28 días (2026-10-13 a 2026-11-09), se actualiza cada lunes · Solicitudes reales de más de 200 cuentas

Tiempo al primer token, prompts cortos

5.3 s (Mediana · prompts de menos de 8K tokens · p90 19 s)

Tiempo al primer token, prompts de agente

11 s (Mediana · prompts de 32K–128K tokens)

Tasa de aciertos de caché de prompts

90% (Parte de los tokens de entrada leídos de la caché)

Clientes más usados: Codex 72%, DeepSeek Harness 12%, WorkBuddy 6%. Parte de las solicitudes de clientes identificados; el 68% de las solicitudes tenía un cliente identificado.

Cómo se mide

El tiempo al primer token va desde que el gateway de Wokey recibe la solicitud hasta el primer contenido transmitido (texto, resumen del razonamiento o rechazo). Incluye la espera en cola, los reintentos en otra cuenta y el tiempo de razonamiento del modelo, por lo que es mayor que la latencia al primer token del propio upstream. Solo cuentan las solicitudes en streaming exitosas, agrupadas por tamaño del prompt (entrada más lecturas y escrituras de caché).

Tasa de aciertos de caché = tokens leídos de la caché ÷ tokens de entrada en las solicitudes exitosas. Depende del cliente y de cómo se usa; las páginas de tasa de aciertos de caché la desglosan por cliente.

Se excluyen las cuentas empresariales y las cuentas de prueba de Wokey. Un modelo se muestra cuando al menos 20 usuarios lo usaron en los últimos 28 días y ningún usuario envió más del 50% de sus solicitudes; las cuentas registradas a través de una misma cadena de referidos cuentan como un solo usuario. Cada cifra de tiempo al primer token necesita al menos 500 solicitudes.

Tasa de aciertos de caché por cliente

Capacidades del modelo

Context

1,050,000 tokens

Salida máxima

128,000 tokens

Streaming

Compatible

Tools

Compatible

Vision

Compatible

Formas de API compatibles

/v1/chat/completions · /v1/responses

Enviar una solicitud

/v1/chat/completions

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-6-astra","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

/v1/responses

curl https://api.wokey.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-6-astra","input":"Hello"}'

Usa GPT-6 Astra en tus herramientas

El gateway es https://api.wokey.ai (los clientes compatibles con OpenAI suelen usar https://api.wokey.ai/v1) y el ID del modelo es gpt-6-astra. Abre la guía del cliente que usas.

• Usar GPT-6 Astra en Codex: OpenAI Responses · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6 Astra en opencode: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6 Astra en DeepSeek Harness: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6 Astra en Cherry Studio: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6 Astra en WorkBuddy: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6 Astra en OpenClaw: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6 Astra en Hermes Agent: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar GPT-6 Astra en Magpie: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Calculadora de costos de la API de GPT: cuánto cuesta GPT-6 Astra al mes: Compara el costo mensual en OpenAI API y en Wokey según tu uso y tu tasa de aciertos de caché.
• Alternativa a OpenRouter: Wokey vs. OpenRouter: Compara precios por token, comisiones de pago, formatos de API y orígenes upstream.
• API de IA verificable: comprueba que una respuesta de GPT-6 Astra vino del upstream oficial: Qué respuestas llevan un tee.proof y qué demuestra y qué no demuestra una prueba.
• Verifica en línea una respuesta de GPT-6 Astra: verificador de relays de API de IA: Pega una respuesta con su tee.proof y verifícala localmente en tu navegador; no se sube nada.

Ejemplo de llamada en producción

Estos valores de uso provienen de una llamada completada de GPT-6 Astra que tuvo éxito en el primer intento y se cotejó con su factura.

Entrada total

675347

Salida

669

Parte de la entrada en caché

99.1%

Duración de la llamada

23.74 s

Responses usage

Elaborado a partir del registro de facturación como ejemplo de campos de la API. input_tokens es la entrada total, incluidos los tokens en caché.

{
  "model": "gpt-6-astra",
  "usage": {
    "input_tokens": 675347,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 669312
    },
    "output_tokens": 669,
    "total_tokens": 676016
  }
}

Conciliación de tokens

Estas son las tarifas finales por millón de tokens registradas para esta llamada.

Monto facturado

$0.068680

Costo = suma de tokens × su tarifa ÷ 1,000,000, redondeado a seis decimales después de sumar.

Origen de esta llamada

Esta llamada usó el canal OpenAI en chatgpt.com con autorización OAuth. El uso se midió en el upstream y la solicitud devolvió HTTP 200.

Verificar Prompt Cache

1. Mantén idéntico el prefijo común de los prompts largos y reutiliza el contexto según las reglas de caché de la API elegida.
2. Revisa input_tokens_details.cached_tokens; cero significa que no se registraron lecturas de caché en esta llamada.
3. Entrada sin caché = input_tokens menos los tokens en caché. Calcula cada concepto con su tarifa y suma el cargo de salida.

Preguntas frecuentes

Modelos y documentación relacionados

• GPT-6 Sol
• GPT-6 Luna
• GPT-6.1 Sol
• GPT-6.1 Terra
• Documentación de la API
• Todos los modelos y precios
• Provider Node