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先说答案:GPT-6 Astra 的输入价是 GPT-5.6 Sol 的 2 倍、输出价约 1.67 倍(每百万 token $10 / $1 / $50 对 $5 / $0.50 / $30)。但按我们 2026-09-05 在生产链路上的实测,两者流式调用的首字延迟处在同一量级,GPT-6 Astra 的 12 次采样落在 1.5–3.6 秒。所以选型不该看版本号新旧,而该看单次任务的失败成本:需要一次做对的长程 Agent、跨文件重构、复杂推理,贵出来的钱少返工一轮就赚回来了;高频短问答、分类抽取、批量改写这类「错了再跑一次很便宜」的负载,继续用 5.6 系更划算。下面是逐项价目、两种典型负载的单次成本算法、可复现的延迟测法,以及一张三步选型清单。
价格:逐项对比
| 每百万 token | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | 倍数 |
|---|---|---|---|
| 输入 | $10 | $5 | 2.00× |
| 缓存命中读取 | $1 | $0.50 | 2.00× |
| 输出 | $50 | $30 | 1.67× |
两边都按官方牌价接入,倍数关系在两档之间是恒定的——这意味着「贵多少」不取决于你怎么用,只取决于输入输出的配比。输出占比越高,总倍数越接近 1.67;输入占比越高,越接近 2.00。完整价目见价格页。
一次调用到底差多少钱
抽象的倍数不好判断,算两种真实负载:
负载 A:一次性长文处理(2 万输入 token,2 千输出 token,无缓存)
- 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,约 1.88 倍
负载 B:Agent 循环(同样 2 万输入,但 80% 命中 prompt cache,2 千输出)
- 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,约 1.77 倍
缓存把绝对差价压掉了一半以上——这也是为什么高频 Agent 负载值得先把缓存命中率做上去,再讨论换不换模型。具体做法见Prompt Cache 省钱指南。
延迟:我们怎么测的,你可以照着复现
先说一个容易踩的坑:「响应头到达」和「首个内容 token 到达」是两回事。很多测法用一个阻塞读把整条流读完再算耗时,读缓冲区设大了就会一直等到服务端关连接,把 1.5 秒的首字测成 58 秒——我们自己的探针最初就踩了这个坑。要测 TTFT,必须只等到第一个带内容的 SSE 事件为止。
最简单的可复现测法,用 curl 的 time_starttransfer(响应头 + 首个字节):
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": "用一句话解释什么是向量数据库",
"stream": true
}'把 model 换成 gpt-5.6-sol 再跑一轮,同时段、同提示、各 N≥20 次,比的是分布不是单次。我们 2026-09-05 在生产链路上的 12 次流式采样,GPT-6 Astra 首字落在 1.5–3.6 秒;同批 GPT-5.6 系也在同一量级。结论是:在流式场景下,延迟不构成选型理由,成本和任务成功率才是。更系统的测法(P95/P99、断流率、缓存对 TTFT 的放大)见大模型 API 性能怎么验证。
一个当下的实操提醒:建议用流式调用(stream=true)。非流式请求在上游侧的响应时间目前波动较大,长尾请求可能撞上 CDN 边缘超时;对话、Agent、Codex 这类场景本来就走流式,不受影响。
三步选型清单
- 先算失败成本,不是先比单价。一次失败要人来收拾的任务(生产代码改动、对客文案、需要落库的结构化抽取),贵一倍的模型只要把返工率从 20% 降到 10%,总成本就已经打平;失败只需重跑一次的任务,便宜的那档几乎永远更优。
- 再看缓存吃不吃得住。系统提示长、工具定义多、多轮共享前缀的负载,缓存命中能把差价压掉一半以上;单轮短请求吃不到缓存,差价就是全额。
- 最后灰度对比,用自己的数据下结论。把同一批真实请求按比例分流到两个模型,跑满一周,在控制台的使用记录里按模型对比实际成本与返工率。别用别人的评测替你做决定——包括这篇。
怎么接入和确认可用
GPT-6 Astra 目前在 Codex Plus 与 Codex Pro 分组可用,Responses 与 Chat Completions 两个端点都原生支持,Codex CLI 把模型名换成 gpt-6-astra 即可,不需要改 base URL 或认证方式。
OpenAI 对 GPT-6 仍在分阶段放量,各分组的实际可用性以 GET /v1/models 返回为准,调用前先查一次:
curl https://api.hop-base.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer sk-your-key" | grep gpt-6上线细节见GPT-6 Astra 上线说明,完整模型清单见模型参考文档。
常见问题
GPT-6 Astra 比 GPT-5.6 贵多少?
输入 2.00 倍($10 对 $5)、缓存命中读取 2.00 倍($1 对 $0.50)、输出 1.67 倍($50 对 $30),均为每百万 token 的官方牌价。折算到一次典型调用大约是 1.8 倍左右,具体取决于输入输出配比和缓存命中率。
首字延迟差多少?
按 2026-09-05 生产链路的流式采样,GPT-6 Astra 的首字落在 1.5–3.6 秒,与同批 GPT-5.6 系在同一量级,延迟不构成选型理由。建议用文中的 curl 在你自己的时段和地域复测一轮,分布比单次更有意义。
什么场景值得切到 GPT-6 Astra?
单次失败成本高、需要一次做对的任务:长程 Agent、跨文件重构、复杂推理与规划。反过来,高频短问答、分类抽取、批量改写这类重跑成本极低的负载,继续用 5.6 系的性价比更高。
上下文窗口有多大?
OpenAI 截至发文尚未公布 GPT-6 Astra 的官方上下文窗口与最大输出,我们不做未经官方确认的标注。以 GET /v1/models 返回的元数据和实际调用结果为准。
怎么确认调到的确实是 GPT-6 而不是被换成了别的模型?
看响应体里回显的 model 字段,并用一套固定题面做通道对照。完整的验证方法(含可复现的判别题设计)见API 中转保真度自测。