OpenAI · GPT-6 Astra

GPT-6 Astra とは?OpenAI 2026 最新モデルの発売日・価格・コンテキスト・Coding と Agent 能力

2026.09.08 · 約 14 分

「最新旗艦だから全部 Astra」にしない。タスク難度、文脈長、Agent の実行境界でルーティングする。 発売とアクセス、価格帯、105万トークン、Coding と Computer Use、シナリオ行列、推奨スタック、7 ステップをまとめる。

深宇宙の銀河写真。OpenAI GPT-6 Astra を象徴

OpenAI は 2026年9月3日に GPT-6 Astra を発表した。API は gpt-6-astra。チャットの改名ではない。ソフトウェア工学、コンピュータ利用、長期間 Agent が一本の製品線に載る。チームが決めるのは「最新だから全部乗せる」ではなく、どの仕事が GPT-5.6 Sol の販促価格の 2.5 倍に見合うか、どれを安いモデルか隔離 Mac に残すかだ。

09.03
公式発表
$10/$50
標準入力 / 出力
1.05M
コンテキスト
数字の出典
発売・価格・文脈・ツールは OpenAI 発表API モデル頁 に従う。ベンチは自己申告。独立再現の前に自リポジトリで照合する。

なぜ今この問いが鋭いのか

検索には GPT-6、Astra、ChatGPT 6、GPT-6 Pro、未発表の Ultra が混ざる。出荷された線は一本だ。公式旗艦名は GPT-6 Astra、API は gpt-6-astra、ChatGPT 有料の GPT-6 Pro がこれを使う。 別リリースの ChatGPT 6 も Ultra SKU の発表もない(2026年9月8日時点)。

矛盾は愛称ではない。価格は Sol 販促の 2.5 倍なのに「全仕事の既定」と読める宣伝がある。能力の跳ねは端末・デスクトップ Computer Use・サイバー評価に集中し、飽和した選択式ではない。8月に Critical サイバー閾値で発売が遅れ、公開チェックポイントは高度な攻撃作業を拒否する。「強い」と「その強い部分を使ってよいか」は別文だ。

旧習慣は旗艦が出たらゲートウェイを切り替えること。新習慣は、チャット、補完、長文脈、ディスクに書く Agent に分け、後ろ二つだけ Astra を付けること。分水嶺はブランドではなくワークフロー入口と実行境界。同じ考え方で Gemini 4 と GPT-5.6 も選ぶ。

GPT-6 Astra の三層

聞こえる名前意味
製品GPT-6 Astra / ChatGPT 6 / GPT-6 Pro同一系統。API gpt-6-astra
能力旗艦 / 端到端 / Computer Use難推論、実装、デスクトップとブラウザ Agent。雑談の既定ではない
アクセス公開 API / Daybreak公開モデルは攻撃 PoC 作成を拒否。緩い研究は審査制

入力はテキストと画像、出力はテキスト。音声・動画入力は未対応。reasoning.effort は low から max。Responses のツールは web search、file search、画像生成、code interpreter、hosted shell、apply patch、Skills、computer use、MCP、tool search。関数呼び出しと構造化出力は可、ファインチューンは不可。無料 API 枠は対象外。知識カットオフは 2026年4月30日。Enterprise は管理者ONが必要。

発売・価格・105万トークン

分水嶺は「2.5 倍の請求に見合う仕事か」であり、「最新文字列か」ではない。

項目GPT-6 AstraGPT-5.6 Sol
発表 / API2026-09-03 / 09-04既存旗艦
入力 / 出力$10 / $50$4 / $20(販促)
キャッシュ読 / 書$1 / $12.50$0.40 / 旧カード
入力 > 272Kリクエスト全体が 2× / 1.5×($20 / $75)$8 / $30
Batch / Flex / Fast半額 / 半額 / 2×同様
文脈 / 最大出力1,050,000 / 128,000各モデルカード

キャッシュ書き込みは未キャッシュ入力の 1.25 倍で、割引ではない。272K を超えると安価な先頭 + 高い末尾ではなく、請求全体が上がる。検索と Computer Use はトークン以外のツール課金がある。

Coding スコアの読み方

ベンチ(OpenAI)AstraSolFable 5.1
Terminal-Bench 4.057.9%37.3%55.8%
DeepSWE v1.174.1%72.7%67.4%
FrontierCode Extended / Main64.5 / 53.360.6 / 47.563.6 / 50.9
AA Coding Agent Index67.065.1

Terminal-Bench の跳ねは「シェルと環境を操る Agent」が上がったことを示す。DeepSWE の 1.4 点はリポジトリ内修正が世代差ではないことを示す。独立指標では Fable 5.1 が先行する項目もある。ツール面では hosted shell、apply patch、code interpreter が実務的だ。effort を上げると反復とブラウザ検証が増える、と Lovable は書く。Codex の跨ウィンドウメモは実験中。プロトコルは従来どおりモデルが JSON を出し、ランタイムが副作用を実行する。Function Calling を先に整える。

Agent と Computer Use

ベンチAstraSol
OSWorld 2.072.6%65.7%約40分 vs 75分
ScreenSpot-Pro92.7%76.9%画面グラウンディング
Agents' Last Exam59.3%53.6%業務ソフトの長作業
BrowseComp91.5%90.4%閲覧
AutomationBench41.4%18.1%絶対水準はまだ低い

Codex ハーネス込みで Mind2Web は約 1.9 倍速い。越権評価では無ガード Sol が約 48%、Astra は 0%。幻覚系は 12.2% から 4.2%。公開モデルは高度なサイバー作業を拒否し、緩和は Daybreak。攻撃手順は書かない。Computer Use を個人ノート PC に直結しない。破棄可能な Cloud Mac料金ヘルプを先に見る。

シナリオ

もし…選ぶ理由
日常補完・小リファクタSol か安いモデル1.4 点では 2.5 倍を払えない
百万トークン級の検索Astra + キャッシュ、272K 監視窓は広いが課金階段がある
端末・デスクトップ AgentAstra + 隔離ホスト発表数字が動いた層
攻撃 PoC公開 Astra を使わない拒否される。審査プログラムへ
iOS / Xcodeルータ + Cloud Mac足りないのは機械

A 個人: 補完は安価、失敗とブラウザ検証だけ Astra。effort は low 起点。B 少人数: チャット / 実装 / computer-use の三経路。書き込みは破棄 Mac。C 企業: 管理者がスイッチ、スナップショット固定、研究は本番ゲートウェイに乗せない。

誤り

  1. ChatGPT 6 と Pro と Astra と Ultra を四モデルと思う。
  2. monorepo を一発投入して 272K 付加料金を踏む。
  3. DeepSWE +1.4 を世代革命と呼ぶ。
  4. 公開モデルに攻撃証明を要求する。
  5. モデルだけ変え、実行ホストを変えない。

7 ステップ

  1. API / ChatGPT / 管理者の開放を確認(Enterprise は既定オフ)。
  2. gpt-6-astra とスナップショットを固定。
  3. トラフィックを分類し、後ろ二種だけ Astra。
  4. キャッシュと 272K 見積、予算アラート。
  5. 書き込みセッションを隔離 Mac へ。
  6. effort を仕事ごとに設定し token を残す。
  7. 実失敗 10 件で Sol と比較し、ラウンドとドルで決める。

FAQ

Astra と ChatGPT 6 は同じか

同じ系統。API は gpt-6-astra。ChatGPT では GPT-6 Pro。

発売日と、アカウントに無い理由

9月3日発表、4日 API。段階展開中はカレンダー側のことが多い。

価格と文脈

入力 $10/M、出力 $50/M、キャッシュ読 $1、書 $12.50。文脈 1,050,000、最大出力 128,000。272K 超は全体が高料金。

Coding は世代差か

端末と Computer Use は大きい。DeepSWE は小さい。独立指数は混在。自リポジトリで確認。

公開モデルで攻撃研究は

不可。拒否される。防御レビューは範囲内。緩い研究は審査制。

まとめ

Astra は出荷済みで高い。正当化できる差は Computer Use と端末 Agent であり、全コーディング首位ではない。勝つのはタスク単位のルーティング。安価モデルで日常、Astra で長文脈と機械に触れる仕事、実行は破棄可能なホスト。write_file の行き先を言えないなら書き込みツールを付けない。レンタルOpenClaw 自動化から環境を組む。

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百万トークン文脈も Computer Use も、安定した実行ホストが要る。リポジトリ編集・テスト・ブラウザ確認をノート PC と混ぜない。リモート Mac はセッション単位で隔離する。

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