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先說答案:GPT-6 Astra 的輸入價是 GPT-5.6 Sol 的 2 倍、輸出價約 1.67 倍(每百萬 token $10 / $1 / $50 對 $5 / $0.50 / $30)。但按我們 2026-09-05 在生產鏈路上的實測,兩者串流呼叫的首字延遲處在同一量級,GPT-6 Astra 的 12 次取樣落在 1.5–3.6 秒。所以選型不該看版本號新舊,而該看單次任務的失敗成本:需要一次做對的長程 Agent、跨檔案重構、複雜推理,貴出來的錢少返工一輪就賺回來了;高頻短問答、分類擷取、批次改寫這類「錯了再跑一次很便宜」的負載,繼續用 5.6 系更划算。以下是逐項價目、兩種典型負載的單次成本算法、可復現的延遲測法,以及一張三步選型清單。
價格:逐項對比
| 每百萬 token | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | 倍數 |
|---|---|---|---|
| 輸入 | $10 | $5 | 2.00× |
| 快取命中讀取 | $1 | $0.50 | 2.00× |
| 輸出 | $50 | $30 | 1.67× |
兩邊都按官方牌價接入,倍數關係在兩檔之間是恆定的——這意味著「貴多少」不取決於你怎麼用,只取決於輸入輸出的配比。輸出佔比越高,總倍數越接近 1.67;輸入佔比越高,越接近 2.00。完整價目見價格頁。
一次呼叫到底差多少錢
抽象的倍數不好判斷,算兩種真實負載:
負載 A:一次性長文處理(2 萬輸入 token,2 千輸出 token,無快取)
- GPT-5.6 Sol:20000 × $5/1M + 2000 × $30/1M = $0.160
- GPT-6 Astra:20000 × $10/1M + 2000 × $50/1M = $0.300
- 差 $0.14/次,約 1.88 倍
負載 B:Agent 迴圈(同樣 2 萬輸入,但 80% 命中 prompt cache,2 千輸出)
- GPT-5.6 Sol:4000 × $5/1M + 16000 × $0.5/1M + 2000 × $30/1M = $0.088
- GPT-6 Astra:4000 × $10/1M + 16000 × $1/1M + 2000 × $50/1M = $0.156
- 差 $0.068/次,約 1.77 倍
快取把絕對差價壓掉了一半以上——這也是為什麼高頻 Agent 負載值得先把快取命中率做上去,再討論換不換模型。具體做法見Prompt Cache 省錢指南。
延遲:我們怎麼測的,你可以照著復現
先說一個容易踩的坑:「回應標頭到達」和「首個內容 token 到達」是兩回事。很多測法用一個阻塞讀把整條串流讀完再算耗時,讀緩衝區設大了就會一直等到伺服端關連線,把 1.5 秒的首字測成 58 秒——我們自己的探針最初就踩了這個坑。要測 TTFT,必須只等到第一個帶內容的 SSE 事件為止。
最簡單的可復現測法,用 curl 的 time_starttransfer(回應標頭 + 首個位元組):
curl -s -N -o /dev/null \
-w "ttfb=%{time_starttransfer}s total=%{time_total}s\n" \
https://api.hop-base.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-astra",
"input": "用一句話解釋什麼是向量資料庫",
"stream": true
}'把 model 換成 gpt-5.6-sol 再跑一輪,同時段、同提示、各 N≥20 次,比的是分布不是單次。我們 2026-09-05 在生產鏈路上的 12 次串流取樣,GPT-6 Astra 首字落在 1.5–3.6 秒;同批 GPT-5.6 系也在同一量級。結論是:在串流場景下,延遲不構成選型理由,成本和任務成功率才是。更系統的測法(P95/P99、斷流率、快取對 TTFT 的放大)見大模型 API 高效能怎麼驗證。
一個當下的實操提醒:建議用串流呼叫(stream=true)。非串流請求在上游側的回應時間目前波動較大,長尾請求可能撞上 CDN 邊緣逾時;對話、Agent、Codex 這類場景本來就走串流,不受影響。
三步選型清單
- 先算失敗成本,不是先比單價。一次失敗要人來收拾的任務(生產程式碼改動、對客文案、需要落庫的結構化擷取),貴一倍的模型只要把返工率從 20% 降到 10%,總成本就已經打平;失敗只需重跑一次的任務,便宜的那檔幾乎永遠更優。
- 再看快取吃不吃得住。系統提示長、工具定義多、多輪共享前綴的負載,快取命中能把差價壓掉一半以上;單輪短請求吃不到快取,差價就是全額。
- 最後灰度對比,用自己的資料下結論。把同一批真實請求按比例分流到兩個模型,跑滿一週,在主控台的使用記錄裡按模型對比實際成本與返工率。別用別人的評測替你做決定——包括這篇。
怎麼接入和確認可用
GPT-6 Astra 目前在 Codex Plus 與 Codex Pro 分組可用,Responses 與 Chat Completions 兩個端點都原生支援,Codex CLI 把模型名換成 gpt-6-astra 即可,不需要改 base URL 或認證方式。
OpenAI 對 GPT-6 仍在分階段放量,各分組的實際可用性以 GET /v1/models 回傳為準,呼叫前先查一次:
curl https://api.hop-base.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer sk-your-key" | grep gpt-6上線細節見GPT-6 Astra 上線說明,完整模型清單見模型參考文件。
常見問題
GPT-6 Astra 比 GPT-5.6 貴多少?
輸入 2.00 倍($10 對 $5)、快取命中讀取 2.00 倍($1 對 $0.50)、輸出 1.67 倍($50 對 $30),均為每百萬 token 的官方牌價。折算到一次典型呼叫大約是 1.8 倍左右,具體取決於輸入輸出配比和快取命中率。
首字延遲差多少?
按 2026-09-05 生產鏈路的串流取樣,GPT-6 Astra 的首字落在 1.5–3.6 秒,與同批 GPT-5.6 系在同一量級,延遲不構成選型理由。建議用文中的 curl 在你自己的時段和地域複測一輪,分布比單次更有意義。
什麼場景值得切到 GPT-6 Astra?
單次失敗成本高、需要一次做對的任務:長程 Agent、跨檔案重構、複雜推理與規劃。反過來,高頻短問答、分類擷取、批次改寫這類重跑成本極低的負載,繼續用 5.6 系的性價比更高。
上下文視窗有多大?
OpenAI 截至發文尚未公布 GPT-6 Astra 的官方上下文視窗與最大輸出,我們不做未經官方確認的標註。以 GET /v1/models 回傳的中繼資料和實際呼叫結果為準。
怎麼確認呼叫到的確實是 GPT-6 而不是被換成了別的模型?
看回應體裡回顯的 model 欄位,並用一套固定題面做通道對照。完整的驗證方法(含可復現的判別題設計)見API 中轉保真度自測。