GPT-6 Astra

GPT-6 Astra 是 OpenAI 能力最強的模型，專為最困難的端到端工作打造：複雜推理、程式開發、研究與文件製作。傳送官方 OpenAI Responses 或 Chat Completions 請求到 SeedRouter：更改基礎 URL 和 API 金鑰，保留請求主體。

模型 ID

輸入：文字與圖片。輸出：文字。知識截止日期：2026 年 4 月 30 日。參見模型頁查看目前價格。

快速範例

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."
  }'

端點

OpenAI 端點會原樣轉發你的請求主體，並回傳官方回應。請把 API 金鑰保存在伺服器端程式碼中。

參數

Responses API 欄位：

不提供：background、service_tier（包括 Batch、Flex 與 fast 模式）以及 safety_identifier。

推理與推理強度

GPT-6 Astra 一律會推理：不支援 none，傳入會回傳 400 錯誤。OpenAI 沒有說明 GPT-6 Astra 的預設推理強度；省略 reasoning.effort 即使用模型本身的預設值。推理強度越高，通常表示輸出 token 越多、等待時間越長、成本越高。推理 token 按輸出 token 計費，並計入 max_output_tokens。

圖片輸入

圖片放在使用者訊息的 content 中，以帶有 image_url 的 input_image 片段傳入：

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

請將範例 URL 換成你自己、可公開存取的圖片。

計費維度

參見模型頁上的目前費率。請求按使用的 token 計費：

• 輸入 token、
• 輸出 token（包括推理）、
• 快取輸入 token（usage.input_tokens_details.cached_tokens）、以及
• 快取寫入 token（usage.input_tokens_details.cache_write_tokens）。

當提示的輸入 token 超過 272K 時，整個請求都按長上下文費率計費。費用依完成回應所回報的 usage 計算。失敗的請求不計費。你的帳戶使用記錄會顯示每個請求的確切費用。

輸出

非串流請求回傳官方回應物件：

{
  "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}
}

當使用 "stream": true 時，回應是官方事件的串流，包括 response.created、response.output_text.delta 與 response.completed；最後的 response.completed 事件帶有用量資訊。

Chat Completions

現有的 Chat Completions 程式碼只需換上新的基礎 URL 和模型 ID：

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)

用 max_completion_tokens 設定輸出上限，用 reasoning_effort 設定推理強度。GPT-6 Astra 在 Chat Completions 上不支援函式呼叫；需要工具時請改用 Responses API。

Anthropic Messages 格式

為 Anthropic Messages API 撰寫的程式碼也能呼叫 GPT-6 Astra：把 Messages 請求主體以 "model": "gpt-6-astra" 傳送到 /v1/messages。請求會被轉換成 Chat Completions 格式，所以沒有 Chat Completions 對應的欄位沒有效果。回應帶有官方 Messages 欄位，可能包括一些額外的用量欄位；請讀取 usage.input_tokens、usage.output_tokens 與官方欄位。

錯誤

錯誤使用 {"error": {"code": ..., "message": "..."}} 格式。code 是來自共用錯誤目錄的代碼。失敗的請求不計費。

實用建議

• 從 medium 開始，只有需要更深入推理的任務才提高推理強度；推理強度會同時影響品質與成本。
• 把 max_output_tokens 設得足夠高，同時容納推理與答案：它是兩者共用的預算。
• 將長的、重複使用的上下文放在提示開頭，讓後續請求以較低費率從快取讀取。

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