GPT-6 Astraがopenai/gpt-6-astraとしてToken Stationで利用可能になりました。GPT-5.6ファミリーの他のモデルで使っているのと同じOpenAI互換エンドポイントからアクセスできます。
OpenAIがAstraで重視したのは、単発の応答品質の向上ではなく、長時間のコーディングセッション、コンピュータやブラウザの操作、ターミナル中心の作業といったエージェント型のタスクです。その成果は単一のベンチマークよりも、人間が介入するまでに複数ステップのタスクをどこまで進められるかという点に表れています。
実際に何が変わったのか
Astraの主な向上点は、一般知識ではなく長期タスクとエージェント型のベンチマークに集中しています。
- FrontierMath Tier 4：97.6%。公開されている数学ベンチマークの中で最も難易度が高く、同じテストでのClaude Fable 5.1のスコア87.8%を上回っています。
- ExploitBench：100%。防御的なサイバーセキュリティ作業（脆弱性の発見と修正であり、エクスプロイトの作成ではない）を測るベンチマークです。
- OSWorld 2.0（コンピュータおよびブラウザ操作）：72.6%。GPT-5.6 Solと比べ、タスクあたりの所要時間が約47%短縮されています。
- SRE-Bench（インシデント対応とシステム運用タスク）：初回試行での解決率は88.0%、4回以内では99.2%。GPT-5.6 Solの55.9%と68.7%から向上しています。
- Terminal-Bench 4.0：57.7%。長く煩雑なターミナルセッションを想定して設計されたベンチマークです。
この5つのベンチマークに共通するパターンがあります。Astraは単に応答の質が上がっただけではありません。当初の指示から逸れることなく、タスクに長く取り組み続けられるようになっており、これこそがエージェント型コーディングやコンピュータ操作のワークフローにおける実際のボトルネックです。
AstraはまたOpenAIのモデルとして初めて、サイバーセキュリティ能力で「Critical」の基準を超えました。そのため、最も高度な攻撃的セキュリティ機能はOpenAIのDaybreakアクセスプログラムの制限下で提供されます。Token Station経由で利用しても、この制限が変わることはありません。これはOpenAI側のアクセス制御であり、Token Station側の制約ではありません。
スペック
| コンテキストウィンドウ | 1.05M tokens |
| 最大入力 | 922K tokens |
| 最大出力 | 128K tokens |
| 対応モダリティ | テキストと画像を入力、テキストを出力 |
| 知識カットオフ | 2026年4月30日 |
試してみる
curl https://models.bytefuture.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer TOKEN_STATION_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/gpt-6-astra",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Plan a safe refactor for a pricing module, list the tests to run, and flag anything that touches billing."}
]
}'同じリクエスト内でopenai/gpt-6-astraをopenai/gpt-5.6-solに置き換えるだけで、他の実装を変更することなく、自分のワークロードで両者を比較できます。
価格
| 入力 | 出力 | キャッシュ入力 | キャッシュ書き込み | |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10/M | $50/M | $1/M | $12.50/M |
GPT-5.6 Sol（openai/gpt-5.6） |
$5/M | $30/M | $0.50/M | $6.25/M |
Astraの料金は入力272Kトークンまでは変わりません。それを超えると、OpenAIは超過分だけでなくリクエスト全体にロングコンテキスト料金を適用します。入力とキャッシュ入力は2倍、出力は1.5倍です。273Kトークンのプロンプトは、入力側で271Kトークンのプロンプトのおよそ2倍の費用がかかることになります。Token Stationはこれらの料金をマークアップなしでそのまま適用しているため、長いコンテキストを扱うエージェントセッションがこの閾値を常態的に超える場合は注意が必要です。
Astraの価格に見合う場面、見合わない場面
Astraはトークンあたりの料金がGPT-5.6 Solの2倍です。この上乗せ分が最も正当化しやすいのは、ベンチマークが直接対象としているワークロードです。
- Codexスタイルのワークフローにおける長時間のエージェント型コーディングセッション：ここでの利点は一発でのコード品質というより、本番投入できる水準に達するまでの修正回数が少なくて済むことです。
- コンピュータ操作とブラウザ自動化：OSWorldで見られる約50%の時間短縮効果は、長いセッションの中で積み重なっていきます。
- ターミナル中心の運用作業：ログの選別やシステムデバッグなど、これまで人間が一つひとつの手順を見守る必要があったタスクです。
単発のQ&A呼び出し、分類タスク、あるいは多くのステップを連鎖させない用途では、Astraの価格を正当化する効率面の利点はほとんど当てはまりません。そうした場合は、GPT-5.6ファミリーの安価なルートやClaude Sonnet 5の方が、より低コストで同じ仕事をこなせます。
始めるには
models.bytefuture.aiでサインアップすると、カード登録不要で$1分の無料クレジットが付与され、初回チャージ時には最大$50分のボーナスクレジットも受け取れます。APIキーを取得し、既存のOpenAI互換の実装をopenai/gpt-6-astraに向けるだけです。