К результатам поиска

OpenAI

GPT-6 Astra

Модель OpenAI для многошаговых задач: программирование, работа с компьютером и браузером, научные и профессиональные сценарии.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запрашивать несколько вызовов инструментов. Приложение проверяет права и выполняет действия.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 1 050 000 токенов1 050 000 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
  • Входные файлыВходные файлыМодель принимает файлы. Поддерживаемые форматы и ограничения проверяйте перед отправкой.
  • Пакетные запросыПакетные запросыПакетный режим указан в данных модели. Это не означает, что отдельный batch API уже подключён в Kvantora.
Вход
1 266,00 ₽
Выход
6 330,00 ₽
Кэш
126,60 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
49,6
Код
76,7
Доступность
91,6%
API ID
openai/gpt-6-astra

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
1 266,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
6 330,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
126,60 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Astra рассчитана на многошаговые задачи в программировании, браузере и профессиональном ПО. Среди направлений применения — работа с компьютером, разработка программного обеспечения и научные задачи.

Релиз

Характеристики

Доступность91,6%
  1. 7 октября: 100%
  2. 8 октября: 81,8%
  3. 9 октября: 93,1%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
1 050 000 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
128 000 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Пакетные запросы, Входные файлы, Входные изображения

Контрольные показатели

Artificial Analysis

18 показателей

Источник ↗
Индекс интеллекта
49,6 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестамПроверено
Индекс программирования
76,7 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированиюПроверено
Индекс агентных задач
46 индексСводная оценка Artificial Analysis по агентным задачамПроверено

Агентная работа

  • AA-Briefcase1 459 Elo

    Агентная работа со знаниями (Elo)

    Проверено

  • AutomationBench-AA64,6 %

    Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений

    Проверено

  • AutomationBench-AA · полностью выполненные задачи33,6 %

    Полностью выполненные рабочие процессы без нарушений ограничений

    Проверено

  • GDPval-AA v21 468 Elo

    Экономически значимые задачи (Elo)

    Проверено

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.179,7 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

    Проверено

  • GDP.pdf30,4 %

    Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок

    Проверено

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)79,7 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

    Проверено

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)48,4 %

    Задачи с экономической ценностью

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)93,9 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

    Проверено

Знания

  • AA-Omniscience · точность60,6 %

    Доля вопросов с правильным ответом

    Проверено

Знание

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)46,5 %

    Доля неверных ответов среди некорректных ответов

    Проверено

Рассуждение

  • CritPt29,1 %

    Рассуждения по физике исследовательского уровня

    Проверено

Рассуждения

  • HLE52,7 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

Программирование

  • SciCode54,2 %

    Программирование на Python для научных вычислений

    Проверено

  • Terminal-Bench v4.049,5 %

    Практические задачи по программированию и работе в терминале

    Проверено

Design Arena

20 показателей · проверено

Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми

Источник ↗

Агентные системы

  • Полный цикл разработки · Elo1 353 Elo
  • Полный цикл разработки · доля побед60,7 %
  • Мобильные приложения · Elo1 271 Elo
  • Мобильные приложения · доля побед56 %
  • Веб-приложения · Elo1 327 Elo
  • Веб-приложения · доля побед58,6 %

Модели

  • 3D · Elo1 461 Elo
  • 3D · доля побед73,1 %
  • ASCII-графика · Elo1 338 Elo
  • ASCII-графика · доля побед64,6 %
  • Визуализация данных · Elo1 339 Elo
  • Визуализация данных · доля побед59,9 %
  • Разработка игр · Elo1 435 Elo
  • Разработка игр · доля побед70,2 %
  • SVG · Elo1 438 Elo
  • SVG · доля побед70,8 %
  • UI-компоненты · Elo1 376 Elo
  • UI-компоненты · доля побед63 %
  • Сайты · Elo1 311 Elo
  • Сайты · доля побед55 %

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "openai/gpt-6-astra",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ