diff --git a/blog/asset-sources/gpt-6-astra-token-station-cover.svg b/blog/asset-sources/gpt-6-astra-token-station-cover.svg new file mode 100644 index 0000000..4ffde26 --- /dev/null +++ b/blog/asset-sources/gpt-6-astra-token-station-cover.svg @@ -0,0 +1,70 @@ + + gpt-6-astra-token-station-cover + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + OPENAI · GPT-6 ASTRA + + GPT-6 Astra, + on Token Station. + The model that doesn't drift. + + + + + GPT-6 ASTRA · KEY BENCHMARKS + + + FrontierMath Tier 4 + 97.6% + + + OSWorld 2.0 + 72.6% + + + ExploitBench + 100% + + + Context window + 1.05M + + + + GPT-6 Astra + + + Token Station + + + Computer use + + + + + + + + ByteFuture + diff --git a/blog/gpt-6-astra-token-station-cover.png b/blog/gpt-6-astra-token-station-cover.png new file mode 100644 index 0000000..987f650 Binary files /dev/null and b/blog/gpt-6-astra-token-station-cover.png differ diff --git a/sitemap.xml b/sitemap.xml index 4f7fe4d..53999cb 100644 --- a/sitemap.xml +++ b/sitemap.xml @@ -465,4 +465,24 @@ 2026-09-01 0.6 + + https://bytefuture.ai/blog/gpt-6-astra-token-station.html + 2026-09-05 + 0.7 + + + https://bytefuture.ai/blog/gpt-6-astra-token-station-zh.html + 2026-09-05 + 0.6 + + + https://bytefuture.ai/blog/gpt-6-astra-token-station-ja.html + 2026-09-05 + 0.6 + + + https://bytefuture.ai/blog/gpt-6-astra-token-station-ko.html + 2026-09-05 + 0.6 + diff --git a/src/content/writings/en/gpt-6-astra-token-station.md b/src/content/writings/en/gpt-6-astra-token-station.md new file mode 100644 index 0000000..a203133 --- /dev/null +++ b/src/content/writings/en/gpt-6-astra-token-station.md @@ -0,0 +1,80 @@ +--- +slug: gpt-6-astra-token-station +lang: en +title: "GPT-6 Astra is now on Token Station" +summary: "OpenAI's new flagship model is live on Token Station: agentic coding, computer use, and long terminal sessions through the same OpenAI-compatible route you already use. Covers what changed from GPT-5.6 Sol, pricing, and where Astra actually earns its higher rate." +category: product +date: 2026-09-05 +cta: https://models.bytefuture.ai/intro.html +cover: blog/gpt-6-astra-token-station-cover.png +draft: false +--- + +GPT-6 Astra is now available on Token Station as `openai/gpt-6-astra`, through the same OpenAI-compatible endpoint you already use for the rest of the GPT-5.6 family. + +OpenAI built Astra around agentic work: long coding sessions, computer and browser use, and terminal-heavy operations, rather than a single-turn quality bump. That shows up less in any one benchmark and more in how far the model gets through a multi-step task before it needs a human to step back in. + +## What's actually new + +Astra's headline gains are concentrated in long-horizon and agentic benchmarks rather than general knowledge: + +- **FrontierMath Tier 4**: 97.6%, the hardest published math benchmark, and ahead of Claude Fable 5.1's 87.8% on the same test. +- **ExploitBench**: 100%, a benchmark for defensive cybersecurity work (finding and patching vulnerabilities, not writing exploits). +- **OSWorld 2.0** (computer and browser use): 72.6%, completed in roughly 47% less time per task than GPT-5.6 Sol. +- **SRE-Bench** (incident response and systems tasks): 88.0% solved on the first attempt and 99.2% within four attempts, up from 55.9% and 68.7% for GPT-5.6 Sol. +- **Terminal-Bench 4.0**: 57.7%, a benchmark built around long, messy terminal sessions. + +The pattern across all five: Astra isn't just answering better. It's staying on task longer without drifting from the original instructions, which is the actual bottleneck in agentic coding and computer-use workflows. + +Astra is also the first OpenAI model to cross the "Critical" threshold on cybersecurity capability, so its most advanced offensive-security behavior ships gated behind OpenAI's Daybreak access program. Nothing about routing it through Token Station changes that gating: it's an OpenAI-side access control, not a Token Station one. + +## Specs + +| | | +|---|---| +| Context window | 1.05M tokens | +| Max input | 922K tokens | +| Max output | 128K tokens | +| Modalities | Text and image in, text out | +| Knowledge cutoff | April 30, 2026 | + +## Try it + +```bash +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."} + ] + }' +``` + +Swap `openai/gpt-6-astra` for `openai/gpt-5.6-sol` in the same request to compare them on your own workload without changing anything else about your integration. + +## Pricing + +| | Input | Output | Cached input | Cache writes | +|---|---|---|---|---| +| 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's rates hold up to 272K input tokens. Past that, OpenAI bills a long-context tier for the *entire* request, not just the tokens over the line: 2x the input and cached-input rate, 1.5x the output rate. A 273K-token prompt costs roughly double a 271K-token one on the input side. Token Station passes these rates through directly, with no markup, so long-context agent sessions are worth watching if they regularly cross that threshold. + +## Where Astra earns its price, and where it doesn't + +Astra costs twice what GPT-5.6 Sol does per token. That premium is easiest to justify on the workloads its benchmarks target directly: + +- **Long agentic coding sessions in Codex-style workflows**, where the gain isn't one-shot code quality so much as needing fewer correction rounds to reach something production-ready. +- **Computer-use and browser automation**, where OSWorld's near-50% time reduction compounds across a long session. +- **Terminal-heavy operations work**: log triage, systems debugging, the kind of task that used to need a human watching every step. + +For a single Q&A call, a classification task, or anything that doesn't chain many steps together, the efficiency gains that justify Astra's price don't really apply, and a cheaper route in the GPT-5.6 family or Claude Sonnet 5 will do the job for less. + +## Get started + +Sign up at [models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup): $1 in free credit, no card required, with up to $50 in bonus credit on your first top-up. Export your key and point your existing OpenAI-compatible integration at `openai/gpt-6-astra`. + +[Try Token Station](https://models.bytefuture.ai/intro.html) diff --git a/src/content/writings/ja/gpt-6-astra-token-station.md b/src/content/writings/ja/gpt-6-astra-token-station.md new file mode 100644 index 0000000..cd28847 --- /dev/null +++ b/src/content/writings/ja/gpt-6-astra-token-station.md @@ -0,0 +1,80 @@ +--- +slug: gpt-6-astra-token-station +lang: ja +title: "GPT-6 Astra が Token Station に登場" +summary: "OpenAIの新しいフラッグシップモデルがToken Stationで利用可能になりました。エージェント型コーディング、コンピュータ操作、長時間のターミナルセッションを、これまでと同じOpenAI互換ルートで扱えます。GPT-5.6 Solからの変更点、価格、そしてAstraが高い料金に見合う場面はどこかを解説します。" +category: product +date: 2026-09-05 +cta: https://models.bytefuture.ai/intro.html +cover: blog/gpt-6-astra-token-station-cover.png +draft: false +--- + +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 + +```bash +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](https://models.bytefuture.ai/signup)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。 + +[Token Station を試す](https://models.bytefuture.ai/intro.html) diff --git a/src/content/writings/ko/gpt-6-astra-token-station.md b/src/content/writings/ko/gpt-6-astra-token-station.md new file mode 100644 index 0000000..e0b1a8f --- /dev/null +++ b/src/content/writings/ko/gpt-6-astra-token-station.md @@ -0,0 +1,80 @@ +--- +slug: gpt-6-astra-token-station +lang: ko +title: "GPT-6 Astra, 이제 Token Station에서 사용 가능" +summary: "OpenAI의 새로운 플래그십 모델이 Token Station에 출시되었습니다. 에이전트형 코딩, 컴퓨터 사용, 장시간 터미널 세션까지, 지금 사용 중인 것과 동일한 OpenAI 호환 경로로 이용할 수 있습니다. GPT-5.6 Sol과 달라진 점, 가격, 그리고 Astra가 실제로 더 높은 요금값을 하는 지점을 다룹니다." +category: product +date: 2026-09-05 +cta: https://models.bytefuture.ai/intro.html +cover: blog/gpt-6-astra-token-station-cover.png +draft: false +--- + +GPT-6 Astra가 Token Station에 `openai/gpt-6-astra`로 출시되었습니다. GPT-5.6 계열의 다른 모델에 이미 사용하고 있는 것과 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트로 접근할 수 있습니다. + +OpenAI는 Astra를 단일 턴 응답 품질 향상이 아니라 에이전트형 작업, 즉 장시간 코딩 세션, 컴퓨터 및 브라우저 사용, 터미널 위주의 작업에 맞춰 설계했습니다. 그 성과는 어느 한 벤치마크보다는, 사람이 다시 개입하기 전까지 모델이 다단계 작업을 얼마나 멀리 진행할 수 있는지에서 드러납니다. + +## 실제로 달라진 점 + +Astra의 핵심 향상은 일반 지식이 아니라 장기 과제와 에이전트형 벤치마크에 집중되어 있습니다. + +- **FrontierMath Tier 4**: 97.6%. 공개된 수학 벤치마크 중 가장 어려운 테스트이며, 같은 테스트에서 Claude Fable 5.1의 87.8%보다 앞섭니다. +- **ExploitBench**: 100%. 방어적 사이버보안 작업(취약점을 찾아 패치하는 것이지, 익스플로잇을 작성하는 것이 아님)을 측정하는 벤치마크입니다. +- **OSWorld 2.0**(컴퓨터 및 브라우저 사용): 72.6%. GPT-5.6 Sol보다 작업당 소요 시간이 약 47% 짧습니다. +- **SRE-Bench**(장애 대응 및 시스템 운영 작업): 첫 시도 해결률 88.0%, 4회 이내 해결률 99.2%로, GPT-5.6 Sol의 55.9%와 68.7%에서 상승했습니다. +- **Terminal-Bench 4.0**: 57.7%. 길고 지저분한 터미널 세션을 중심으로 설계된 벤치마크입니다. + +다섯 항목 모두에서 같은 패턴이 나타납니다. Astra는 단순히 답을 더 잘하는 것이 아닙니다. 처음 지시에서 벗어나지 않고 더 오래 작업을 이어가는데, 이것이 바로 에이전트형 코딩과 컴퓨터 사용 워크플로에서 실제 병목이 되는 지점입니다. + +Astra는 사이버보안 역량에서 "Critical" 기준을 넘어선 최초의 OpenAI 모델이기도 합니다. 그래서 가장 고도화된 공격적 보안 기능은 OpenAI의 Daybreak 액세스 프로그램 뒤에 잠겨 제공됩니다. Token Station을 통해 라우팅한다고 해서 이 제한이 바뀌지는 않습니다. 이는 Token Station이 아니라 OpenAI 쪽의 접근 제어입니다. + +## 사양 + +| | | +|---|---| +| 컨텍스트 윈도우 | 1.05M tokens | +| 최대 입력 | 922K tokens | +| 최대 출력 | 128K tokens | +| 지원 모달리티 | 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력 | +| 지식 기준일 | 2026년 4월 30일 | + +## 사용해 보기 + +```bash +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."} + ] + }' +``` + +동일한 요청에서 `openai/gpt-6-astra`를 `openai/gpt-5.6-sol`로 바꾸기만 하면, 연동의 다른 부분을 전혀 바꾸지 않고도 자신의 워크로드로 두 모델을 비교할 수 있습니다. + +## 가격 + +| | 입력 | 출력 | 캐시 입력 | 캐시 쓰기 | +|---|---|---|---|---| +| 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 | + +Astra의 요금은 입력 272K 토큰까지는 그대로 유지됩니다. 이를 넘어서면 OpenAI는 초과분만이 아니라 요청 *전체*에 롱 컨텍스트 등급을 적용합니다. 입력 및 캐시 입력은 2배, 출력은 1.5배입니다. 273K 토큰짜리 프롬프트는 입력 쪽에서 271K 토큰짜리보다 대략 두 배의 비용이 듭니다. Token Station은 이 요금을 마크업 없이 그대로 전달하므로, 장기 컨텍스트 에이전트 세션이 이 임계값을 자주 넘는다면 주의 깊게 살펴볼 필요가 있습니다. + +## Astra의 가격이 값어치를 하는 경우, 그렇지 않은 경우 + +Astra는 토큰당 가격이 GPT-5.6 Sol의 두 배입니다. 이 프리미엄은 벤치마크가 직접 겨냥하는 워크로드에서 가장 정당화하기 쉽습니다. + +- **Codex 스타일 워크플로에서의 장시간 에이전트형 코딩 세션**: 여기서 얻는 이득은 한 번에 완성되는 코드 품질이라기보다, 프로덕션에 투입할 수준에 도달하기까지 필요한 수정 횟수가 줄어든다는 점입니다. +- **컴퓨터 사용 및 브라우저 자동화**: OSWorld에서 나타난 약 50%의 시간 단축 효과가 긴 세션 동안 누적됩니다. +- **터미널 위주의 운영 작업**: 로그 분류, 시스템 디버깅처럼, 예전에는 사람이 매 단계를 지켜봐야 했던 종류의 작업입니다. + +단발성 질의응답 호출, 분류 작업, 또는 여러 단계를 연쇄적으로 처리하지 않는 작업이라면 Astra의 가격을 정당화하는 효율성 이득이 사실상 적용되지 않으며, GPT-5.6 계열의 더 저렴한 경로나 Claude Sonnet 5로도 더 낮은 비용에 같은 작업을 처리할 수 있습니다. + +## 시작하기 + +[models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup)에서 가입하면 카드 등록 없이 $1 무료 크레딧을 받을 수 있고, 첫 충전 시 최대 $50의 보너스 크레딧도 추가로 받을 수 있습니다. 키를 발급받아 기존 OpenAI 호환 연동을 `openai/gpt-6-astra`로 지정하기만 하면 됩니다. + +[Token Station 사용해보기](https://models.bytefuture.ai/intro.html) diff --git a/src/content/writings/zh/gpt-6-astra-token-station.md b/src/content/writings/zh/gpt-6-astra-token-station.md new file mode 100644 index 0000000..7e1ff5c --- /dev/null +++ b/src/content/writings/zh/gpt-6-astra-token-station.md @@ -0,0 +1,80 @@ +--- +slug: gpt-6-astra-token-station +lang: zh +title: "GPT-6 Astra 现已登陆 Token Station" +summary: "OpenAI 的最新旗舰模型已在 Token Station 上线：智能体编程、计算机操作和长时间终端会话，全部通过你已经在用的 OpenAI 兼容路由接入。本文介绍它相比 GPT-5.6 Sol 有哪些变化、定价情况，以及 Astra 在哪些场景下真正值回更高的价格。" +category: product +date: 2026-09-05 +cta: https://models.bytefuture.ai/intro.html +cover: blog/gpt-6-astra-token-station-cover.png +draft: false +--- + +GPT-6 Astra 现已在 Token Station 上线，模型标识为 `openai/gpt-6-astra`，通过你已经在使用的、支持 GPT-5.6 系列其余模型的同一个 OpenAI 兼容端点接入。 + +OpenAI 打造 Astra 的重点是智能体类工作：长时间编程会话、计算机与浏览器操作，以及大量终端操作，而不是单轮回答质量的提升。这种提升较少体现在某一项基准测试中，更多体现在模型在需要人类接手之前，能把多步骤任务推进多远。 + +## 到底有哪些新变化 + +Astra 的核心提升集中在长周期和智能体类基准测试上，而非通用知识层面： + +- **FrontierMath Tier 4**：97.6%，这是目前已公开的最难数学基准测试，同一测试中 Claude Fable 5.1 的成绩为 87.8%，Astra 领先于它。 +- **ExploitBench**：100%，这是一项针对防御性网络安全工作的基准测试（发现并修复漏洞，而非编写漏洞利用代码）。 +- **OSWorld 2.0**（计算机与浏览器操作）：72.6%，单个任务耗时比 GPT-5.6 Sol 缩短约 47%。 +- **SRE-Bench**（事故响应与系统运维任务）：首次尝试解决率 88.0%，四次尝试内解决率 99.2%，而 GPT-5.6 Sol 对应的成绩分别为 55.9% 和 68.7%。 +- **Terminal-Bench 4.0**：57.7%，这项基准测试围绕冗长、混乱的终端会话设计。 + +这五项测试呈现出同一种规律：Astra 不只是回答得更好，而是能在更长时间内保持在任务轨道上、不偏离最初的指令，而这正是智能体编程和计算机操作类工作流中真正的瓶颈所在。 + +Astra 同时也是首个跨过网络安全能力「Critical」门槛的 OpenAI 模型，因此其最先进的攻击性安全能力被限制在 OpenAI 的 Daybreak 访问计划之内。通过 Token Station 调用并不会改变这一限制：这是 OpenAI 一方的访问控制，与 Token Station 无关。 + +## 规格参数 + +| | | +|---|---| +| 上下文窗口 | 1.05M tokens | +| 最大输入 | 922K tokens | +| 最大输出 | 128K tokens | +| 支持模态 | 输入文本与图像，输出文本 | +| 知识截止日期 | 2026年4月30日 | + +## 立即尝试 + +```bash +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."} + ] + }' +``` + +只需在同一个请求中把 `openai/gpt-6-astra` 换成 `openai/gpt-5.6-sol`，就能在你自己的实际工作负载上对比两者，而无需改动集成的其他任何部分。 + +## 定价 + +| | 输入 | 输出 | 缓存输入 | 缓存写入 | +|---|---|---|---|---| +| 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 的价格在输入 272K token 以内保持不变。超过这个阈值后，OpenAI 会对*整个*请求（而不仅仅是超出部分）按长上下文档位计费：输入和缓存输入价格上浮 2 倍，输出价格上浮 1.5 倍。也就是说，一个 273K token 的提示词，在输入端的费用大约是 271K token 提示词的两倍。Token Station 原价透传这些费率，不加价，因此如果你的长上下文智能体会话经常跨过这个阈值，需要留意这一点。 + +## Astra 的价格，什么时候值得，什么时候不值得 + +Astra 的单 token 价格是 GPT-5.6 Sol 的两倍。这份溢价，在其基准测试直接对应的工作负载上最容易站得住脚： + +- **Codex 风格工作流中的长时间智能体编程会话**：这里的收益与其说是一次成型的代码质量，不如说是达到可用于生产的成果所需的修正轮次更少。 +- **计算机操作与浏览器自动化**：OSWorld 测试中接近 50% 的耗时缩减，会在长会话中不断累积放大。 +- **高强度终端运维工作**：日志排查、系统调试，这类过去需要人类全程盯守每一步的任务。 + +对于单次问答调用、分类任务，或者任何不涉及多步骤串联的场景，支撑 Astra 定价的那些效率提升并不适用，选择 GPT-5.6 系列中更便宜的路由，或是 Claude Sonnet 5，就能以更低成本完成同样的工作。 + +## 开始使用 + +前往 [models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup) 注册：无需绑卡即可获得 $1 免费额度，首次充值最高可再获 $50 奖励额度。导出你的密钥，把现有的 OpenAI 兼容集成指向 `openai/gpt-6-astra` 即可。 + +[试用 Token Station](https://models.bytefuture.ai/intro.html)