GPT-6 Astra API

가격 비교: 공식 API, OpenRouter, Wokey

100만 토큰당 USD입니다. 공식 API와 OpenRouter 가격은 2026-09-29에 직접 확인한 세전 가격이며, Wokey 가격은 실시간 가격표에서 가져옵니다.

2026-09-29 확인 · 공식 가격 페이지 · OpenRouter 엔드포인트 목록

GPT-6 Astra 한눈에 보기

출시일

2026-09-03에 일부 API 조직과 Daybreak에 공개되었고, 09-04부터 ChatGPT Business, Pro, Plus가 뒤를 이었으며 Enterprise는 관리자가 활성화합니다. Pro, Business, Enterprise는 Astra Pro도 쓸 수 있습니다

포지셔닝

OpenAI는 “for our highest level of capability”라고 소개합니다. GPT-6 Sol(09-22 출시)은 까다로운 작업용, GPT-6 Luna는 대규모 사용용이며, OpenAI는 Astra가 여전히 모든 면에서 최고의 모델이라고 밝혔습니다

컨텍스트와 출력

컨텍스트 1,050,000(최대 입력 922K), 최대 출력 128K. 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력. 지식 기준일 2026-04-30

Reasoning effort

low / medium / high / xhigh / max이며 none은 없습니다. configuration_update 항목을 쓰면 캐시 접두사를 깨지 않고 대화 도중 effort를 바꿀 수 있습니다

공식 가격

100만 토큰당 입력 $10 / 출력 $50, 캐시 읽기 $1, 캐시 쓰기 $12.50. 입력이 272K를 넘는 요청은 전체가 입력과 캐시 2배, 출력 1.5배로 과금됩니다($20 / $2 / $25 / $75). Batch와 Flex는 50% 할인, Fast mode는 2배

사이버보안 제한

OpenAI는 Preparedness Framework에 따라 이 모델의 사이버 능력을 Critical로 평가합니다. 공개 모델은 개념 증명 익스플로잇 작성을 거부하고 보안 코드 리뷰와 패치로 제한되며, 전체 기능은 Daybreak를 통해 제공됩니다

Codex

Codex에 컨텍스트 저장 및 검색이 추가되었습니다. 메모가 컨텍스트 윈도우를 넘어 이어지고, 이전 윈도우도 검색할 수 있습니다. 현재는 선택해서 켜는 실험 기능이며 앞으로 기본값이 됩니다. ChatGPT 사용량은 구독 할당량에 포함됩니다

모델 ID와 플랫폼

gpt-6-astra(유일한 스냅숏). Chat Completions, Responses, Batch를 지원하며 도구 호출에는 Responses가 필요합니다. AWS Bedrock과 Microsoft Foundry에서도 제공되며, Tier 1 한도는 500 RPM / 500K TPM입니다

확인일 2026-09-29 · 출처: OpenAI · Migration guide · Benchmarks (Anthropic)

공식 벤치마크: GPT-6 Astra vs Opus 5.5 vs Fable 5.1 vs Opus 5

Anthropic의 Opus 5.5 출시 페이지에서 GPT-6 Astra 점수가 있는 벤치마크만 추렸습니다. 모두 벤더 발표 결과이며, GPT-6 Astra 점수는 OpenAI 발표 값입니다.

이 표는 Anthropic이 정리한 것으로, 벤치마크 선정이 Claude의 강점 쪽으로 기울어 있습니다. OpenAI는 출시 때 다른 세트를 발표했습니다. FrontierMath Tier 4 98%, ARC-AGI-3 99.9%, ExploitBench 100%(GPT-5.6 Sol: 78.5%)로, 이 표와 직접 비교할 수 없습니다.

GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, GPT-6 Sol 중 무엇을 쓸까

Claude Opus 5.5 / Fable 5.1과 비교

Opus 5.5의 공식 가격은 $4 / $20으로 Astra의 5분의 2이며, 위 표의 Terminal-Bench 4.0, GDPval-AA, Humanity’s Last Exam에서 확실히 앞섭니다. Astra는 AutomationBench와 Terminal-Bench-Science에서 앞섭니다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서 Opus 5.5는 max에서 58점(작업당 $5.98), Astra는 53점($3.26)입니다. Astra는 토큰당 가격이 더 비싸지만 출력 토큰을 훨씬 적게 써서 작업당 비용은 더 낮습니다. Fable 5.1은 Astra와 같은 $10 / $50에 점수도 같은 53점이지만, 작업당 $7.63으로 2배가 넘습니다.

GPT-6 Sol / Luna와 비교

GPT-6 Sol의 공식 가격은 $2 / $10으로 Astra의 5분의 1이고, GPT-6 Luna는 $0.10 / $0.50입니다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서 Sol은 48점(작업당 $1.06), Luna는 37점($0.07)이며, Coding Agent Index에서는 Astra 62, Sol 57, Luna 41입니다. 일상 코딩과 일반적인 에이전트 작업은 Sol로 시작하고, Sol이 풀지 못하는 문제에는 Astra로 넘어가세요. 대량 분류와 추출에는 Luna를 쓰세요.

effort 선택

Artificial Analysis 측정 결과 low는 46점(작업당 $0.82), medium은 50점($1.54), high는 51점($1.73), max는 53점($3.26)이며, 모든 레벨이 비용 대비 점수 프런티어에 있습니다. medium으로 시작하세요. high는 비용이 약 12% 늘어나는 대신 1점, max는 2배 이상의 비용으로 3점이 오릅니다. 마이그레이션할 때는 none을 low로 바꾸고, minimal은 low부터 평가를 시작하세요.

OpenAI 마이그레이션 가이드

제3자 및 커뮤니티 평가

• Artificial Analysis: max 기준 Intelligence Index 53점으로 Fable 5.1과 공동 1위이며 GPT-5.6 Sol보다 6점 높습니다. 작업당 비용은 $3.26으로 Fable 5.1의 $7.63의 약 40%이고, GPT-5.6 Sol보다 약 60% 비쌉니다. 작업당 출력 토큰은 약 27K로 Fable 5.1의 78K의 3분의 1입니다. Coding Agent Index는 62점으로 Fable 5.1과 같고 Opus 5(60)와 GPT-5.6 Sol(55)을 앞서며, 작업당 $7.09로 Fable 5.1보다 약 40%, Opus 5보다 30% 저렴합니다. AA-Omniscience 환각률은 GPT-5.6 Sol의 92%에서 51%로 떨어졌습니다. GDPval-AA에서는 GPT-5.6 Sol보다 약 45 Elo 뒤지지만 작업당 24턴이면 충분하며, GPT-5.6 Sol은 45턴, Fable 5.1과 Opus 5는 60턴이 걸립니다. Wokey의 모든 과금 항목은 공식 요금의 6%이므로 같은 작업은 max에서 약 $0.18, medium에서 약 $0.08입니다.
• OpenAI 시스템 카드와 안전성 테스트: 확인 정책 없이 진행한 에이전트 테스트에서 실행의 3.4%가 정렬되지 않은 결과로 끝났고, GPT-5.6 Sol은 18.8%였습니다. Gray Swan의 간접 프롬프트 인젝션 공격 성공률은 8.5%로, GPT-5.6 Sol의 27.0%보다 낮았습니다. ExploitBench 100%로 OpenAI는 처음으로 모델의 사이버 능력을 Critical로 평가했습니다. 공개 모델은 보안 코드 리뷰와 패치로 제한되며, Daybreak 접근 권한은 앞으로 확대될 예정입니다. 이 수치는 OpenAI 발표 값입니다.
• Hacker News(2,279포인트 스레드): 외부 Codex 테스터는 요청하지 않은 일은 하지 않는 “grounded collaborator and executor”라고 평했습니다. 의도를 파악하는 데는 Fable이 낫고 Astra에는 아주 구체적인 지시가 필요하다는 의견도 있었고, 질문을 지시로 받아들이지 않는 점이 좋다는 사람도 있었습니다. 정식 출시 후 댓글 작성자들은 사용량 소진 속도가 GPT-5.6 Sol의 약 2.5배라고 보고했으며, 한 사람은 메시지 15개 만에 5시간 한도를 다 썼습니다.

GPT-5.6 Sol 및 이전 모델에서 마이그레이션: 제거할 파라미터와 동작 변경

아래 변경 사항은 OpenAI의 모델 페이지와 최신 모델 가이드를 바탕으로 합니다. 모델을 gpt-6-astra로 바꾸기 전에 요청 파라미터, 캐시 설정, 도구 호출, 프롬프트를 확인하세요.

• temperature, top_p, top_logprobs를 제거하세요. Chat Completions에서는 logprobs도 제거하고, Responses에서는 include에서 message.output_text.logprobs를 빼세요. Astra는 샘플링 정책을 스스로 정하며 이 필드가 있는 요청을 거부합니다. Wokey를 거치면 게이트웨이가 전달 전에 temperature, top_p, top_logprobs, logprobs를 제거합니다.
• reasoning.effort는 none을 받지 않습니다. none은 low로 바꾸고, minimal은 low부터 평가를 시작하세요. Wokey를 거치면 none과 minimal이 자동으로 low로 매핑되어 요청이 실패하지 않습니다.
• Chat Completions로 Astra를 호출할 수는 있지만 도구 호출에는 Responses가 필요하므로, 도구를 쓰는 에이전트는 /v1/responses로 옮기세요. Wokey를 거치면 Chat Completions 요청이 전달 전에 Responses로 변환되므로 도구가 포함된 Chat 요청도 동작합니다.
• 캐싱: prompt_cache_retention을 prompt_cache_options.ttl: "30m"으로 바꾸세요. 세션 도중 effort를 바꾸려면 이전 입력을 수정하지 말고 configuration_update 항목을 보내야 캐시 접두사가 유효하게 유지됩니다.
• 입력이 272K 토큰을 넘으면 요청 전체의 입력과 캐시가 2배, 출력이 1.5배로 과금되어 긴 컨텍스트 비용이 갑자기 뜁니다. 압축이나 검색을 쓰면 입력을 272K 미만으로 유지할 수 있습니다. Wokey를 거치면 가격 구간이 없고 1M 컨텍스트 전체가 같은 요금으로 과금됩니다.
• 동작 변경: 명확히 하기 위한 질문을 하고 확인을 기다리며 멈추고, 위임은 줄고 테스트 범위는 넓어집니다. 서식은 더 자세해지고 표현이 반복됩니다. 스킬과 컨텍스트 파일에 더 민감해졌기 때문에, OpenAI는 기존 스킬을 점검해 최소한의 라우터로 바꾸라고 권장합니다. 지나치게 구체적인 지침은 오히려 성능을 제한할 수 있기 때문입니다.
• 사이버보안 요청: 공개 모델은 개념 증명 익스플로잇 작성을 거부하므로, 침투 테스트와 익스플로잇 재현 작업은 바로 거부될 수 있습니다. 보안 코드 리뷰와 패치는 정상적으로 동작합니다. 전체 기능을 쓰려면 Daybreak 접근 권한이 필요합니다.
• Codex에서 $openai-docs migrate this project to GPT-6 Astra를 실행하면 공식 체크리스트에 맞춰 프로젝트를 업데이트할 수 있습니다. Fast mode에는 지연 시간 SLA가 없으며, EU 데이터 레지던시는 Standard 처리만 지원합니다.

마이그레이션 후 요청 본문(/v1/responses)

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

카탈로그 가격 스냅샷

가격은 100만 토큰 기준이며, 정산에는 요청 시점의 가격이 적용됩니다.

공식 가격 출처: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra

Wokey 실측

최근 28일(2026-10-13~2026-11-09), 매주 월요일 업데이트 · 200+개 계정의 실제 요청

첫 토큰까지의 시간, 짧은 프롬프트

5.3초 (중앙값 · 8K 토큰 미만 프롬프트 · p90 19초)

첫 토큰까지의 시간, 에이전트 규모 프롬프트

11초 (중앙값 · 32K–128K 토큰 프롬프트)

프롬프트 캐시 적중률

90% (입력 토큰 중 캐시에서 읽은 비율)

많이 쓰는 클라이언트: Codex 72%, DeepSeek Harness 12%, WorkBuddy 6%. 식별된 클라이언트의 요청 중 비율이며, 요청의 68%에서 클라이언트가 식별되었습니다.

측정 방법

첫 토큰까지의 시간은 Wokey 게이트웨이가 요청을 받은 시점부터 첫 스트리밍 콘텐츠(텍스트, 추론 요약 또는 거부)가 나올 때까지입니다. 대기열, 다른 계정으로의 재시도, 모델의 사고 시간이 포함되므로 업스트림 자체의 첫 토큰 지연보다 깁니다. 성공한 스트리밍 요청만 집계하며, 프롬프트 크기(입력과 캐시 읽기·쓰기 합계)별로 구간을 나눕니다.

캐시 적중률 = 캐시에서 읽은 토큰 ÷ 입력 토큰(성공한 요청 기준)입니다. 클라이언트와 사용 방식에 따라 달라지며, 클라이언트별 내역은 캐시 적중률 페이지에서 볼 수 있습니다.

엔터프라이즈 계정과 Wokey 자체 테스트 계정은 제외합니다. 최근 28일 동안 20명 이상의 사용자가 이용했고 한 사용자의 요청이 50%를 넘지 않을 때 모델을 표시하며, 하나의 추천 체인으로 가입한 계정은 한 사용자로 셉니다. 첫 토큰까지의 시간 수치마다 최소 500건의 요청이 필요합니다.

클라이언트별 캐시 적중률

모델 기능

Context

1,050,000 tokens

최대 출력

128,000 tokens

Streaming

지원

Tools

지원

Vision

지원

지원 API 형식

/v1/chat/completions · /v1/responses

요청 보내기

/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"}'

사용 중인 도구에서 GPT-6 Astra 사용

게이트웨이 주소는 https://api.wokey.ai(OpenAI 호환 클라이언트는 보통 https://api.wokey.ai/v1)이고, 모델 ID는 gpt-6-astra입니다. 사용하는 클라이언트의 가이드를 여세요.

• Codex에서 GPT-6 Astra 사용: OpenAI Responses · base URL 및 API 키 설정
• opencode에서 GPT-6 Astra 사용: OpenAI Chat Completions · base URL 및 API 키 설정
• DeepSeek Harness에서 GPT-6 Astra 사용: OpenAI Chat Completions · base URL 및 API 키 설정
• Cherry Studio에서 GPT-6 Astra 사용: OpenAI Chat Completions · base URL 및 API 키 설정
• WorkBuddy에서 GPT-6 Astra 사용: OpenAI Chat Completions · base URL 및 API 키 설정
• OpenClaw에서 GPT-6 Astra 사용: OpenAI Chat Completions · base URL 및 API 키 설정
• Hermes Agent에서 GPT-6 Astra 사용: OpenAI Chat Completions · base URL 및 API 키 설정
• Magpie에서 GPT-6 Astra 사용: OpenAI Chat Completions · base URL 및 API 키 설정
• GPT API 비용 계산기: GPT-6 Astra 월 비용은 얼마?: 사용량과 캐시 적중률에 따라 OpenAI API 및 Wokey의 월 비용을 비교하세요.
• OpenRouter 대안: Wokey와 OpenRouter 비교: 토큰 가격, 결제 수수료, API 형식, upstream 출처를 비교하세요.
• 검증 가능한 AI API: GPT-6 Astra 응답이 공식 upstream에서 왔는지 확인: 어떤 응답에 tee.proof가 포함되는지, 증명이 무엇을 보여 주고 무엇을 보여 주지 않는지.
• GPT-6 Astra 응답 온라인 검증: AI API relay 검증 도구: tee.proof가 포함된 응답을 붙여 넣고 브라우저에서 로컬로 확인하세요. 아무것도 업로드되지 않습니다.

실제 운영 호출 예시

이 사용량 값은 첫 시도에 성공하고 청구 내역과 대조를 마친 GPT-6 Astra 호출 한 건에서 가져온 것입니다.

총 입력

675347

출력

669

입력 중 캐시 비율

99.1%

호출 시간

23.74 s

Responses usage

과금 기록을 바탕으로 API 필드 예시로 정리했습니다. input_tokens는 캐시된 토큰을 포함한 총 입력입니다.

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

토큰 대조

이 호출에 기록된 100만 토큰당 최종 단가입니다.

청구 금액

$0.068680

비용 = 토큰 수 × 각 단가 ÷ 1,000,000의 합계이며, 합산 후 소수점 여섯째 자리로 반올림합니다.

이 호출의 출처

이 호출은 chatgpt.com의 OpenAI 채널을 OAuth 인증으로 사용했습니다. 사용량은 업스트림에서 측정되었고 요청은 HTTP 200을 반환했습니다.

Prompt Cache 확인하기

1. 긴 프롬프트의 공통 접두사를 동일하게 유지하고, 선택한 API의 캐시 규칙에 따라 컨텍스트를 재사용하세요.
2. input_tokens_details.cached_tokens를 확인하세요. 0이면 이 호출에서 캐시 읽기가 기록되지 않았다는 뜻입니다.
3. 캐시 미적용 입력 = input_tokens − 캐시된 토큰. 항목별로 단가를 곱한 뒤 출력 요금을 더하세요.

자주 묻는 질문

관련 모델 및 문서

• GPT-6 Sol
• GPT-6 Luna
• GPT-6.1 Sol
• GPT-6.1 Terra
• API 문서
• 전체 모델 및 가격
• Provider Node