GPT-6 Astra

GPT-6 Astra es el modelo más capaz de OpenAI, creado para el trabajo integral más exigente: razonamiento complejo, programación, investigación y creación de documentos. Envía la solicitud oficial de OpenAI Responses o Chat Completions a SeedRouter: cambia la URL base y la clave API, mantén el cuerpo.

ID de modelo

Entrada: texto e imágenes. Salida: texto. Fecha límite de conocimiento: 30 de abril de 2026. Consulta la página del modelo para ver los precios actuales.

Ejemplo rápido

curl https://api.seedrouter.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "input": "Summarize the trade-offs of event sourcing in three bullet points."
  }'

Endpoints

Los endpoints de OpenAI reenvían el cuerpo de tu solicitud tal como se envía y devuelven la respuesta oficial. Mantén la clave API en el código del lado del servidor.

Parámetros

Campos de la Responses API:

No disponibles: background, service_tier (incluidos Batch, Flex y el modo rápido) y safety_identifier.

Razonamiento y nivel de razonamiento

GPT-6 Astra siempre razona: none no es compatible y devuelve un error 400. OpenAI no documenta un nivel de razonamiento predeterminado para GPT-6 Astra; omite reasoning.effort para usar el valor predeterminado del propio modelo. Un nivel de razonamiento más alto suele implicar más tokens de salida, una espera más larga y un costo mayor. Los tokens de razonamiento se facturan como tokens de salida y cuentan para max_output_tokens.

Entrada de imágenes

Las imágenes van en el content de un mensaje de usuario como partes input_image con una image_url:

{"role": "user", "content": [
  {"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/chart.png"},
  {"type": "input_text", "text": "What does this chart show?"}
]}

Sustituye la URL de ejemplo por una imagen propia accesible públicamente.

Dimensiones de facturación

Consulta las tarifas actuales en la página del modelo. Una solicitud se factura por los tokens que utiliza:

• tokens de entrada,
• tokens de salida, incluido el razonamiento,
• tokens de entrada en caché (usage.input_tokens_details.cached_tokens), y
• tokens de escritura en caché (usage.input_tokens_details.cache_write_tokens).

Cuando un prompt tiene más de 272K tokens de entrada, toda la solicitud se factura con las tarifas de contexto largo. El cargo se calcula a partir del usage que acompaña a la respuesta finalizada. Una solicitud fallida no se cobra. Los registros de uso de tu cuenta muestran el cargo exacto de cada solicitud.

Salida

Una solicitud sin streaming devuelve el objeto de respuesta oficial:

{
  "id": "resp_...",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-6-astra",
  "output": [{"type": "message", "role": "assistant", "content": [{"type": "output_text", "text": "..."}]}],
  "usage": {"input_tokens": 27, "input_tokens_details": {"cached_tokens": 0, "cache_write_tokens": 0}, "output_tokens": 102, "output_tokens_details": {"reasoning_tokens": 0}, "total_tokens": 129}
}

Con "stream": true la respuesta es un flujo de los eventos oficiales, entre ellos response.created, response.output_text.delta y response.completed; el evento final response.completed incluye el uso.

Chat Completions

El código existente de Chat Completions solo necesita una nueva URL base y un nuevo ID de modelo:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_SEEDROUTER_KEY", base_url="https://api.seedrouter.ai/v1")

chat = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    max_completion_tokens=1024,
)
print(chat.choices[0].message.content)

Establece el límite de salida con max_completion_tokens y el nivel de razonamiento con reasoning_effort. Chat Completions no admite llamadas a funciones con GPT-6 Astra; usa la Responses API para herramientas.

Formato Anthropic Messages

El código escrito para la API de Anthropic Messages también puede llamar a GPT-6 Astra: envía el cuerpo de Messages a /v1/messages con "model": "gpt-6-astra". La solicitud se convierte a Chat Completions, así que un campo sin equivalente en Chat Completions no tiene efecto. La respuesta incluye los campos oficiales de Messages y puede incluir algunos campos de uso adicionales; lee usage.input_tokens, usage.output_tokens y los campos oficiales.

Errores

Los errores usan {"error": {"code": ..., "message": "..."}}. El code es un código del catálogo de errores común. Las solicitudes fallidas no se facturan.

Consejos

• Empieza con medium y sube el nivel de razonamiento solo para tareas que necesiten un razonamiento más profundo; el nivel de razonamiento cambia tanto la calidad como el costo.
• Establece max_output_tokens lo bastante alto para el razonamiento y para la respuesta: es un único presupuesto para ambos.
• Coloca el contexto largo y reutilizado al inicio del prompt para que las solicitudes posteriores lo lean desde la caché a la tarifa más baja.

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