GPT-6 Astra API

料金比較：公式 API・OpenRouter・Wokey

100 万トークンあたりの USD。公式 API と OpenRouter の料金は 2026-09-29 に手作業で確認した税抜価格で、Wokey の料金はリアルタイムの料金表から取得しています。

2026-09-29 に確認 · 公式の料金ページ · OpenRouter のエンドポイント一覧

GPT-6 Astra の概要

リリース日

2026-09-03 に一部の API 組織と Daybreak 向けに公開。09-04 から ChatGPT Business、Pro、Plus が続き、Enterprise は管理者が有効化します。Pro、Business、Enterprise では Astra Pro も利用できます

位置づけ

OpenAI は「for our highest level of capability」と位置づけています。GPT-6 Sol（09-22 リリース）は高負荷のタスク向け、GPT-6 Luna は大規模利用向けで、OpenAI は Astra が引き続きあらゆる面で最高のモデルだとしています

コンテキストと出力

コンテキスト 1,050,000（最大入力 922K）、最大出力 128K。テキストと画像を入力、テキストを出力。知識カットオフは 2026-04-30

Reasoning effort

low / medium / high / xhigh / max で、none はありません。configuration_update アイテムを使うと、キャッシュのプレフィックスを壊さずに会話の途中で effort を変更できます

公式価格

100 万トークンあたり入力 $10 / 出力 $50、キャッシュ読み取り $1、キャッシュ書き込み $12.50。入力が 272K を超えるリクエストは全体が、入力とキャッシュは 2 倍、出力は 1.5 倍で課金されます（$20 / $2 / $25 / $75）。Batch と Flex は 50% オフ、Fast mode は 2 倍

サイバーセキュリティ関連の制限

OpenAI は Preparedness Framework に基づき、このモデルのサイバー能力を Critical と評価しています。一般公開モデルは概念実証のエクスプロイトの作成を拒否し、安全なコードレビューとパッチ適用に限定されます。全機能は Daybreak を通じて提供されます

Codex

Codex にはコンテキストの保存と検索が追加されました。メモをコンテキストウィンドウをまたいで引き継ぎ、以前のウィンドウも検索できます。現在はオプトインの実験機能で、今後デフォルトになる予定です。ChatGPT での使用量はサブスクリプションの枠に計上されます

モデル ID とプラットフォーム

gpt-6-astra（唯一のスナップショット）。Chat Completions、Responses、Batch に対応し、ツール呼び出しには Responses が必要です。AWS Bedrock と Microsoft Foundry でも提供。Tier 1 の上限は 500 RPM / 500K TPM

確認日 2026-09-29 · 出典: OpenAI · Migration guide · Benchmarks (Anthropic)

公式ベンチマーク：GPT-6 Astra vs Opus 5.5 vs Fable 5.1 vs Opus 5

Anthropic の Opus 5.5 発表ページから、GPT-6 Astra のスコアが掲載されているベンチマークだけを抜き出しています。いずれもベンダー公表の結果で、GPT-6 Astra のスコアは OpenAI の公表値です。

この表は Anthropic がまとめたもので、ベンチマークの選び方は Claude の得意分野に寄っています。OpenAI の発表では別のセットが報告されており、FrontierMath Tier 4 で 98%、ARC-AGI-3 で 99.9%、ExploitBench で 100%（GPT-5.6 Sol：78.5%）でした。これらは表と直接比較できません。

GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5、GPT-6 Sol のどれを使うべきか

Claude Opus 5.5 / Fable 5.1 との比較

Opus 5.5 の公式価格は $4 / $20 と Astra の 5 分の 2 で、上の表の Terminal-Bench 4.0、GDPval-AA、Humanity’s Last Exam では明確に上回っています。Astra は AutomationBench と Terminal-Bench-Science で上回っています。Artificial Analysis の Intelligence Index では、Opus 5.5 が max で 58（1 タスク $5.98）、Astra が 53（$3.26）です。Astra はトークン単価が高いものの出力トークンがはるかに少ないため、1 タスクあたりのコストは低くなります。Fable 5.1 は Astra と同じ $10 / $50 でスコアも同じ 53 ですが、1 タスク $7.63 と 2 倍以上かかります。

GPT-6 Sol / Luna との比較

GPT-6 Sol の公式価格は $2 / $10 と Astra の 5 分の 1、GPT-6 Luna は $0.10 / $0.50 です。Artificial Analysis の Intelligence Index では Sol が 48（1 タスク $1.06）、Luna が 37（$0.07）で、Coding Agent Index では Astra が 62、Sol が 57、Luna が 41 です。日常のコーディングや定型的なエージェント作業は Sol から始め、Sol で解けない問題には Astra に切り替えてください。大量の分類や抽出には Luna を使ってください。

effort の選び方

Artificial Analysis の計測では、low が 46（1 タスク $0.82）、medium が 50（$1.54）、high が 51（$1.73）、max が 53（$3.26）で、すべてのレベルがコストとスコアのフロンティア上にあります。まず medium から始めてください。high は約 12% 高いコストで 1 ポイント、max は 2 倍以上のコストで 3 ポイントの上積みです。移行時は none を low に置き換え、minimal は low から評価を始めてください。

OpenAI 移行ガイド

第三者とコミュニティの評価

• Artificial Analysis: Intelligence Index は max で 53 と Fable 5.1 と並んで 1 位、GPT-5.6 Sol より 6 ポイント高いスコアです。1 タスクのコストは $3.26 で、Fable 5.1 の $7.63 の約 40%、GPT-5.6 Sol より約 60% 高くなります。1 タスクあたりの出力は約 27K トークンで、Fable 5.1 の 78K の 3 分の 1 です。Coding Agent Index は 62 で、Fable 5.1 と並び、Opus 5（60）と GPT-5.6 Sol（55）を上回ります。1 タスク $7.09 で、Fable 5.1 より約 40%、Opus 5 より 30% 安くなります。AA-Omniscience のハルシネーション率は GPT-5.6 Sol の 92% から 51% に下がりました。GDPval-AA では GPT-5.6 Sol に約 45 Elo 及びませんが、1 タスクあたり 24 ターンで済み、GPT-5.6 Sol は 45 ターン、Fable 5.1 と Opus 5 は 60 ターンです。Wokey の各計量項目はすべて公式価格の 6% なので、同じタスクは max で約 $0.18、medium で約 $0.08 になります。
• OpenAI のシステムカードと安全性テスト: 確認ポリシーなしのエージェント型テストでは、実行の 3.4% が不整合な結果に終わり、GPT-5.6 Sol は 18.8% でした。Gray Swan による間接的なプロンプトインジェクション攻撃の成功率は 8.5% で、GPT-5.6 Sol は 27.0% です。ExploitBench で 100% を記録したことから、OpenAI は初めてモデルのサイバー能力を Critical と評価しました。一般公開モデルは安全なコードレビューとパッチ適用に限定され、Daybreak へのアクセスは今後拡大される予定です。これらの数値は OpenAI の公表値です。
• Hacker News（2,279 ポイントのスレッド）: 外部の Codex テスターは、頼んでいない作業をしない「grounded collaborator and executor」だと評しています。一方で、意図をくみ取るのは Fable のほうが上手く、Astra には非常に具体的な指示が必要だという声もあれば、質問を指示として扱わない点を好む人もいます。一般提供の開始後、使用量の消費が GPT-5.6 Sol の約 2.5 倍だという報告があり、15 メッセージで 5 時間制限を使い切った人もいました。

GPT-5.6 Sol や旧モデルからの移行：削除すべきパラメーターと動作の変更

以下の変更点は OpenAI のモデルページと最新モデルガイドに基づきます。モデルを gpt-6-astra に切り替える前に、リクエストのパラメーター、キャッシュの設定、ツール呼び出し、プロンプトを確認してください。

• temperature、top_p、top_logprobs を削除してください。Chat Completions では logprobs も削除し、Responses では include から message.output_text.logprobs を外してください。Astra はサンプリングを自ら制御し、これらのフィールドを含むリクエストを拒否します。Wokey 経由ではゲートウェイが転送前に temperature、top_p、top_logprobs、logprobs を取り除きます。
• reasoning.effort は none を受け付けません。none は low に置き換え、minimal は low から評価を始めてください。Wokey 経由では none と minimal が自動的に low に変換されるため、リクエストは失敗しません。
• Chat Completions から Astra を呼び出せますが、ツール呼び出しには Responses が必要なため、ツールを使うエージェントは /v1/responses に移行してください。Wokey 経由では Chat Completions のリクエストが転送前に Responses に変換されるため、ツールを含む Chat リクエストも動作します。
• キャッシュ：prompt_cache_retention を prompt_cache_options.ttl: "30m" に置き換えてください。セッションの途中で effort を変えるときは、以前の入力を編集する代わりに configuration_update アイテムを送ると、キャッシュのプレフィックスが有効なまま保たれます。
• 入力が 272K トークンを超えると、リクエスト全体の入力とキャッシュが 2 倍、出力が 1.5 倍で課金されるため、長いコンテキストのコストが急に跳ね上がります。コンパクションや検索を使えば入力を 272K 未満に抑えられます。Wokey 経由では料金区分がなく、1M のコンテキスト全体が同じ料金で課金されます。
• 動作の変更：確認のための質問をしたり、確認を待って一時停止したりし、委任は減ってテストの範囲は広がります。書式はより詳細になり、言い回しが繰り返されます。スキルやコンテキストファイルの影響を受けやすくなったため、OpenAI は既存のスキルを見直して最小限のルーターにすることを推奨しています。指示が具体的すぎると性能を妨げることがあるためです。
• サイバーセキュリティ関連のリクエスト：一般公開モデルは概念実証のエクスプロイトの作成を拒否するため、ペネトレーションテストやエクスプロイトの再現タスクはそのまま拒否されることがあります。安全なコードレビューとパッチ適用は通常どおり動作します。全機能を使うには Daybreak へのアクセスが必要です。
• Codex では $openai-docs migrate this project to GPT-6 Astra を実行すると、公式のチェックリストに沿ってプロジェクトを更新できます。Fast mode にはレイテンシの SLA がなく、EU データレジデンシーは Standard 処理のみに対応しています。

移行後のリクエストボディ（/v1/responses）

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

カタログ料金のスナップショット

価格は 100 万トークンあたりです。精算にはリクエスト時点の価格が適用されます。

公式価格のソース: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra

Wokey での実測

直近 28 日間（2026-10-13〜2026-11-09）、毎週月曜日に更新 · 200+ アカウントの実際のリクエスト

最初のトークンまでの時間（短いプロンプト）

5.3 秒 (中央値 · 入力 8K トークン未満 · p90 19 秒)

最初のトークンまでの時間（エージェント規模）

11 秒 (中央値 · 入力 32K–128K トークン)

プロンプトキャッシュヒット率

90% (入力トークンのうちキャッシュから読み込まれた割合)

主なクライアント: Codex 72%, DeepSeek Harness 12%, WorkBuddy 6%. 識別できたクライアントのリクエストに占める割合。クライアントを識別できたリクエストは 68%.

測定方法

最初のトークンまでの時間は、Wokey ゲートウェイがリクエストを受け取ってから最初のストリーミング出力（本文、推論の要約、または拒否）までを計測します。キューでの待ち時間、別アカウントでの再試行、モデルの思考時間を含むため、上流自体の最初のトークンまでの遅延より長くなります。成功したストリーミングリクエストのみを対象とし、プロンプトの長さ（入力とキャッシュの読み書きの合計）で区分しています。

キャッシュヒット率 = キャッシュ読み込みトークン ÷ 入力トークン（成功したリクエストのみ）。クライアントと使い方によって変わります。クライアント別の内訳はキャッシュヒット率のページをご覧ください。

エンタープライズアカウントと Wokey 自身のテストアカウントは除外しています。モデルは、直近 28 日間に 20 人以上のユーザーが利用し、かつ 1 人のユーザーのリクエストが 50% を超えない場合に表示します。同じ紹介チェーンで登録されたアカウントは 1 人のユーザーとして数えます。最初のトークンまでの時間の各数値には 500 件以上のリクエストが必要です。

クライアント別のキャッシュヒット率

モデルの機能

Context

1,050,000 tokens

最大出力

128,000 tokens

Streaming

対応

Tools

対応

Vision

対応

対応 API 形式

/v1/chat/completions · /v1/responses

リクエストを送信

/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"}'

お使いのツールで GPT-6 Astra を使う

ゲートウェイは https://api.wokey.ai（OpenAI 互換クライアントでは通常 https://api.wokey.ai/v1）、モデル ID は gpt-6-astra です。お使いのクライアントのガイドを開いてください。

• Codex で GPT-6 Astra を使う: OpenAI Responses · base URL と API キーの設定
• opencode で GPT-6 Astra を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• DeepSeek Harness で GPT-6 Astra を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• Cherry Studio で GPT-6 Astra を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• WorkBuddy で GPT-6 Astra を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• OpenClaw で GPT-6 Astra を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• Hermes Agent で GPT-6 Astra を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• Magpie で GPT-6 Astra を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• GPT API 料金計算ツール：GPT-6 Astra の月額はいくら？: 使用量とキャッシュヒット率から、OpenAI API と Wokey の月額費用を比較します。
• OpenRouter の代替：Wokey と OpenRouter を比較: トークン料金、決済手数料、API 形式、upstream の供給元を比較します。
• 検証可能な AI API：GPT-6 Astra のレスポンスが公式 upstream から来たか確認: どのレスポンスに tee.proof が付くか、証明で何が分かり何が分からないか。
• GPT-6 Astra のレスポンスをオンラインで検証：AI API relay 検証ツール: tee.proof 付きのレスポンスを貼り付け、ブラウザ内でローカルに検証します。データはアップロードされません。

本番呼び出しの例

これらの使用量の値は、初回で成功し請求と突き合わせ済みの GPT-6 Astra の完了した呼び出しから取得したものです。

入力合計

675347

出力

669

入力のキャッシュ割合

99.1%

呼び出し時間

23.74 s

Responses usage

課金記録から API フィールドの例としてまとめたものです。input_tokens はキャッシュ済みトークンを含む入力合計です。

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

トークンの突き合わせ

この呼び出しで記録された 100 万トークンあたりの最終単価です。

課金額

$0.068680

費用 = トークン数 × 各単価 ÷ 1,000,000 の合計。合計後に小数点以下 6 桁に丸めます。

この呼び出しのソース

この呼び出しは chatgpt.com の OpenAI チャネルを OAuth 認可で使用しました。使用量は上流で計測され、リクエストは HTTP 200 を返しました。

Prompt Cache の確認

1. 長いプロンプトの共通プレフィックスを同一に保ち、選択した API のキャッシュルールに従ってコンテキストを再利用します。
2. input_tokens_details.cached_tokens を確認します。0 の場合、この呼び出しではキャッシュ読み取りが記録されていません。
3. キャッシュなし入力 = input_tokens − キャッシュ済みトークン。項目ごとに単価を掛け、出力料金を加えます。

よくある質問

関連モデルとドキュメント

• GPT-6 Sol
• GPT-6 Luna
• GPT-6.1 Sol
• GPT-6.1 Terra
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• すべてのモデルと料金
• Provider Node