OpenAI
GPT Latest
Псевдоним совместимости, который направляет к GPT 6 Astra, новейшему флагману GPT для сложного рассуждения, программирования и агентных рабочих процессов.
- Вход
- 1 200 ₽
- Выход
- 6 000 ₽
- Кэш
- 120 ₽
- Интеллект
- 49,6
- Код
- 76,7
- Доступность
- 100%
openai/gpt-latestДанные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 1 200,00 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 6 000,00 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 120,00 ₽ / 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
Псевдоним совместимости, который направляет к GPT 6 Astra, новейшему флагману GPT для сложного рассуждения, программирования и агентных рабочих процессов.
- Релиз
- Дата не указана
Характеристики
- 15 сентября: нет данных
- 16 сентября: нет данных
- 17 сентября: нет данных
- 18 сентября: нет данных
- 19 сентября: нет данных
- 20 сентября: нет данных
- 21 сентября: нет данных
- 22 сентября: нет данных
- 23 сентября: нет данных
- 24 сентября: нет данных
- 25 сентября: 100%
- 26 сентября: 100%
- 27 сентября: 100%
- 28 сентября: 100%
- 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.
- Скорость генерации
- ≈ 372,3 токенов/с
Средняя скорость вывода по данным поставщика; зависит от нагрузки и длины ответа.
- Время до первого токена
- ≈ 13 с
Среднее время до начала ответа по данным поставщика.
- Операции
- Текстовый диалог, Понимание изображений
- Возможности модели
- Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Структурированный ответ, Пакетные запросы
Настройки
Контрольные показатели
Artificial Analysis
18 показателей · проверено
Latest — обновляемое имя модели. Здесь сохранены оценки, опубликованные для этого имени на дату проверки; его текущая версия может измениться.
- Индекс интеллекта
- 49,6 индексИнтеллект · индекс источника
Пояснение показателя
Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс интеллекта». Расчёт и направление определяет методика источника.
- Индекс программирования
- 76,7 индексПрограммирование · индекс источника
Пояснение показателя
Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс программирования». Расчёт и направление определяет методика источника.
- Индекс агентных задач
- 51 индексАгентные задачи · индекс источника
Пояснение показателя
Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс агентных задач». Расчёт и направление определяет методика источника.
Агентные задачи
- AA-Briefcase1 459 Elo
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «AA-Briefcase». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Исходная шкала источника
- AutomationBench-AA64,6 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «AutomationBench-AA». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- AutomationBench-AA · полностью выполненные задачи33,6 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis с исходным названием «AutomationBench-AA · полностью выполненные задачи». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- GDPval-AA v21 468 Elo
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «GDPval-AA v2». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Исходная шкала источника
- GDPval-AA (версия не указана, архивный)52,1 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «GDPval-AA (версия не указана, архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Работа с документами
- AA-LCR v1.179,7 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «AA-LCR v1.1». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- AA-LCR (версия не указана, архивный)79,7 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «AA-LCR (версия не указана, архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- GDP.pdf30,4 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «GDP.pdf». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Знания и точность
- AA-Omniscience · точность62,6 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis с исходным названием «AA-Omniscience · точность». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)51,3 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis с исходным названием «AA-Omniscience · доля выдуманных ответов». Меньше лучше. Направление: меньше — лучше.
- GPQA Diamond (архивный)93,9 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «GPQA Diamond (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- HLE52,7 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «HLE». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Другие измерения
- CritPt31,7 %
Пояснение показателя
Показатель с исходным названием «CritPt». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Программирование
- SciCode54,2 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «SciCode». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- Terminal-Bench v4.049,5 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «Terminal-Bench v4.0». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Полосы показывают значения от 0 до 100%, а не место среди моделей. Индексы и Elo приведены без пересчёта; смысл и направление оценки зависят от методики.
Источник и условия измерения
- Версия модели
- gpt-latest
- Вариант теста
- Не указан источником
- Сведения проверены
- Измерение
- Дата не указана источником
- ID у источника
- GPT Latest
- Методика
- Ссылка на методику не указана.
Различающиеся условия каждого показателя доступны в таблице ниже.
Контрольные показатели: 18
| Показатель | Результат | Условия |
|---|---|---|
AA-BriefcaseПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «AA-Briefcase». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 1 459 Elo | |
AA-LCR v1.1Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «AA-LCR v1.1». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 79,7 % | |
AA-LCR (версия не указана, архивный)Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «AA-LCR (версия не указана, архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 79,7 % | |
AA-Omniscience · точностьПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis с исходным названием «AA-Omniscience · точность». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 62,6 % | |
AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis с исходным названием «AA-Omniscience · доля выдуманных ответов». Меньше лучше. Направление: меньше — лучше. | 51,3 % | |
Индекс агентных задачПояснение показателяСводный индекс Artificial Analysis «Индекс агентных задач». Расчёт и направление определяет методика источника. | 51 индекс | |
AutomationBench-AAПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «AutomationBench-AA». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 64,6 % | |
AutomationBench-AA · полностью выполненные задачиПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis с исходным названием «AutomationBench-AA · полностью выполненные задачи». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 33,6 % | |
Индекс программированияПояснение показателяСводный индекс Artificial Analysis «Индекс программирования». Расчёт и направление определяет методика источника. | 76,7 индекс | |
CritPtПояснение показателяПоказатель с исходным названием «CritPt». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 31,7 % | |
GDP.pdfПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «GDP.pdf». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 30,4 % | |
GDPval-AA v2Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «GDPval-AA v2». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 1 468 Elo | |
GDPval-AA (версия не указана, архивный)Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «GDPval-AA (версия не указана, архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 52,1 % | |
GPQA Diamond (архивный)Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «GPQA Diamond (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 93,9 % | |
HLEПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «HLE». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 52,7 % | |
Индекс интеллектаПояснение показателяСводный индекс Artificial Analysis «Индекс интеллекта». Расчёт и направление определяет методика источника. | 49,6 индекс | |
SciCodeПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «SciCode». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 54,2 % | |
Terminal-Bench v4.0Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «Terminal-Bench v4.0». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 49,5 % |
Результат бенчмарка относится к его методике и версии модели. Он не гарантирует качество ответа, скорость или доступность конкретного запроса в Kvantora.
API-запрос
Пример API-запроса подготовлен для этой операции. 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-latest",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





