GPT-6 Astraが段階展開。ChatGPTの一般プランとAPIは数日内に提供予定

https://x.com/OpenAI/status/2095595741528125780

Astraのローンチビデオです。MITのPut that thereが元ネタです。これが未来の働き方かもしれません。

OpenAIが新モデル「GPT-6 Astra」の段階展開を始めました。APIの入出力単価はGPT-5.6 Solの2.5倍、Claude Fable 5.1と同額になります。先行利用者からは難しい開発が進んだという報告がある一方、第三者評価では、用途によって性能と費用の見え方が分かれています。

早期アクセスはTrusted Access Programに参加する企業が対象で、ChatGPTのPlus・Pro・Business・EnterpriseとAPIには数日内に提供すると案内しています。APIはOpenAI経由に加えAWS経由でも提供され、Enterpriseでは管理者が有効にするまで既定では使えません。

OpenAIはAstraを、複雑な推論、コーディング、コンピュータ操作、調査、文書作成を一貫して進めるための最上位モデルと位置付けています。気になるのは、その価格差が普段の仕事でも報われるのか、というところです。

API単価はSolの2.5倍。Fableとは長文料金に差

AstraのAPI料金は、100万トークンあたり入力10ドル、キャッシュ入力1ドル、出力50ドルです。今回比べた8モデルでは、Claude Fable 5.1と並んで最も高い入出力単価になります。

以下は9月4日に確認したStandardのテキスト料金で、単位は米ドル／100万トークンです。キャッシュ入力は、保存された入力を再利用するときの読み取り料金です。

出典はOpenAIのモデル比較とAnthropicの料金資料です。Solは少なくとも11月21日までのプロモーション料金です。Sonnet 5は予定されていた9月1日の値上げが見送られ、入力2ドル・出力10ドルが標準価格になっています。

同じ量を使うなら、Astraの利用にはSolの2.5倍の料金がかかります。たとえばキャッシュを使わず、入力10万・課金対象の出力1万トークンなら、Astraは1.50ドル、Solは0.60ドル、Terraは0.32ドル、Lunaは0.032ドルです。Fable 5.1はAstraと同じ1.50ドルになります。

ただし、長い資料やコードをまとめて渡す場合は別です。Astraは入力が27万2,000トークンを超えると、そのリクエスト全体の入力・キャッシュ料金が2倍、出力が1.5倍になります。これはAstraだけの条件ではなく、Sol・Terra・Lunaにも長文入力の割増があります。

一方、Fable 5.1・Opus 5・Sonnet 5は100万トークンのコンテキストまで通常単価のままです。キャッシュなしで入力30万・出力1万トークンなら、Astraは6.75ドル、Fable 5.1は3.50ドルになります。Fableはキャッシュ読み取り単価もAstraの4分の1ですが、保存時の料金や再利用できる割合によって総費用は変わります。

試算はいずれもツールなどの追加料金を除き、トークン数を固定したものです。同じ文章でも各社でトークンの数え方が異なり、推論や回答の長さも変わるため、そのまま同じ仕事にかかる料金にはなりません。

一度に扱えるコンテキストはAstra・Sol・Terra・Lunaが105万トークン、Claudeの上位3モデルが100万トークンです。最大出力はいずれも12万8,000トークンで、容量だけを理由にSolからAstraへ移る必要はなさそうです。Haiku 4.5はコンテキスト20万・最大出力6万4,000トークンと小さめです。

総合評価はSolと同点、コーディングでは別の結果

先に断っておくと、性能の数字には出どころが2つあります。OpenAIは発表ページでAstraを「最も賢く、最も整合したモデル」とし、FrontierMathやARC-AGI-3で高い数値を挙げています。以下で見るのは第三者であるArtificial Analysisの測定で、対象タスクも実行条件も別のものです。

Artificial Analysisの総合指標「Intelligence Index v4.1.1」では、AstraとSolの表示値はともに61です。一方、評価タスクあたりの費用はAstraのほうが高くなっています。

原則として思考設定はmax、HaikuはReasoningの結果です。Fable 5.1は、安全性の判定で拒否された問い合わせを別のモデルへ回す「Default Fallback」を有効にした設定で、性能や費用に応じた振り分けではありません。各モデルが同じ計算量で考えた比較ではなく、費用も同社の評価集合における加重平均です。自分の仕事1件の費用を示すものではありません。

この総合評価ではFable 5.1が上にいますが、すべての用途で勝つとまでは言えません。AstraとSolが同点だからといって、得意な仕事まで同じとも限りません。

実際、同社のコーディング評価では、Codex上のAstraが「Coding Agent Index」で67、Claude Code上のFable 5.1が70でした。AstraはSol maxより2ポイント高く、タスクあたりの費用はほぼ同じだったそうです。こちらはモデル単体ではなく、エージェントの実行環境も含む結果です。

単価が高くても、少ないやり取りで終われば費用差は縮みます。ただ、総合評価では逆の結果も出ているので、「Astraなら少ないトークンで済み、安くなる」と一括りにはできません。

先行利用者は好評価。Solでは行き詰まった開発を進める

先行利用者の報告には、期待したくなるものもあります。Claire VoはLenny's Newsletterで、Solなどでは行き詰まった開発がAstraで進んだと報告しました。ChatPRDの機能開発や3Dゲームなどを挙げています。

Latent.Spaceも、モデルの評価や複数エージェントを使う長い作業を高く評価しています。一方で、OpenAIから他社より多い試用枠を受けたと開示しており、一般の契約で同じ使い方ができるとは限りません。

Redditでは、公式の評価とArtificial Analysisの結果の違いを疑問視する投稿や、総合指標では強みを拾いきれないという反論が見られました。

普段の作業でSolやTerraに困っていないなら、急いで全部をAstraへ切り替える理由はまだ薄いと思います。まずは何度も修正が必要だった開発や、途中で止まりがちな調査で試し、完了できたか、総費用はいくらか、人が直す時間は減ったかを比べたいと思います。価格の高さだけでなく、仕事が最後まで進むかどうかが判断の分かれ目になりそうです。

出典

• OpenAI — GPT-6 Astra: A new generation of intelligence（発表ページ、公式評価）
• OpenAI — GPT-6 Astra Model
• OpenAI — モデル比較
• OpenAI — GPT-5.6 Sol、Terra、Luna
• Anthropic — API料金、モデル一覧、Refusals and fallback
• Artificial Analysis — Benchmarking GPT-6 Astra（各モデルの総合評価は表内リンク）
• Claire Vo / Lenny's Newsletter — GPT-6 Astra is a banger（先行利用の体験報告）
• Latent.Space — Astra（先行利用の体験報告）
• Reddit — Artificial Analysisの評価をめぐる議論
• Reddit — 提供方法への反応