OpenAI випустила GPT-6 Astra: новий флагман для агентів, коду та роботи за комп’ютером

OpenAI 3 вересня представила GPT-6 Astra — нову флагманську модель із фокусом на computer use, програмування, автоматизацію складних workflow, research і професійну роботу з документами. За API вона коштує стільки ж, скільки Claude Fable 5.1 — $10 за мільйон вхідних і $50 за мільйон вихідних токенів, але OpenAI робить ставку не на дешевші токени, а на нижчу вартість виконання окремої завершеної задачі.

Найгучніша цифра релізу — 99,9% на ARC-AGI-3. Вона реальна, але потребує важливого уточнення: такий результат отримали зі спеціальним Provider Adapter harness. У стандартному harness незалежний ARC Prize зафіксував для Astra 62,7%. Тому називати 99,9% доказом появи AGI поки зарано, навіть попри заяви президента OpenAI Грега Брокмана про початок «ери AGI».

Key Takeaways

• GPT-6 Astra вийшла 3 вересня 2026 року; початковий rollout був обмеженим, але доступ уже розширюється через ChatGPT, Work, Codex та API.
• API-ціна — $10 за 1 млн input і $50 за 1 млн output токенів, як у Claude Fable 5.1; cached input у Astra коштує $1 за мільйон.
• На Terminal-Bench 4.0 Astra набрала 57,9% проти 55,8% у Fable 5.1, а OpenAI оцінює її API-вартість на задачу приблизно на 63% нижче в протестованій конфігурації.
• На AutomationBench Astra показала 41,4% проти 31,4% у Fable 5.1, 26,9% у Opus 5 та 18,1% у GPT-5.6 Sol.
• Claude Fable 5.1 залишається сильнішим на окремих тестах: Humanity’s Last Exam з інструментами — 65,0% проти 57,2% у Astra.
• 99,9% на ARC-AGI-3 отримані зі спеціальним Provider Adapter harness; зі стандартним harness результат Astra становить 62,7%.

GPT-6 Astra — модель не для дешевих чатів, а для дорогих задач

За базовою API-ціною Astra не виглядає дешевою моделлю. OpenAI встановила тариф $10 за мільйон звичайних input-токенів, $1 за cached input та $50 за мільйон output. Це той самий базовий input/output pricing, який Anthropic використовує для Claude Fable 5.1.

Для промптів із понад 272 тис. вхідних токенів у Astra діє підвищений long-context pricing: input і cache дорожчають удвічі, а output — у 1,5 раза для всього запиту.

Контекстне вікно GPT-6 Astra становить 1,05 млн токенів, максимальний output — 128 тис. токенів. Модель підтримує рівні reasoning effort від low до max і має knowledge cutoff 30 квітня 2026 року.

Для порівняння, Claude Fable 5.1 також коштує $10/$50 за input/output, але Anthropic зробила cache reads суттєво дешевшими — $0,25 за мільйон токенів. Тому порівнювати моделі лише за двома великими цифрами прайсу недостатньо.

OpenAI продає Astra через cost per task

Головна економічна теза анонсу — не «Astra має дешевші токени», а «Astra витрачає менше ресурсів на виконання окремих складних задач».

На Terminal-Bench 4.0, який перевіряє агентів на складних terminal-задачах, Astra отримала 57,9%. Claude Fable 5.1 у порівнянні OpenAI має 55,8%, GPT-5.6 Sol — 37,3%, а Gemini 3.8 Flash — 19,1%.

За оцінкою OpenAI, у конфігураціях цього тесту Astra коштувала приблизно на 63% менше за виконану задачу, ніж Fable 5.1. Це vendor benchmark, а не універсальна гарантія, що будь-який production-agent на Astra буде на 63% дешевшим.

Схожа картина в Terminal-Bench Science 0.1: Astra показала 64,6% проти 52,6% у Fable 5.1. OpenAI оцінює різницю у вартості API на користь Astra приблизно у 31%.

На BenchCAD різниця у вартості доходить до 86%

Один із найпоказовіших прикладів — BenchCAD, де модель повинна відновити 3D-об’єкт із кількох рендерів, генеруючи CAD-код.

Astra отримала 95,9% geometric overlap, тоді як OpenAI наводить 84,3% для Claude Fable 5.1 та 83,3% для GPT-5.6 Sol. У протестованих конфігураціях estimated API cost Astra був приблизно на 86% нижчим, ніж у Fable 5.1.

Тут є методологічний нюанс: сама OpenAI окремо зазначає, що результат Claude у BenchCAD отримано з трьома модифікаціями eval, описаними Anthropic у system card. Тому цифри корисні для орієнтиру, але не є ідеальним apples-to-apples порівнянням.

Astra сильно додала в автоматизації та computer use

Найсильніший практичний напрямок релізу — робота не з одним prompt-response, а з програмами та багатокроковими процесами.

В AutomationBench GPT-6 Astra отримала 41,4%, Claude Fable 5.1 — 31,4%, Claude Opus 5 — 26,9%, а GPT-5.6 Sol — 18,1%.

OpenAI також заявляє state-of-the-art у computer use. На OSWorld 2.0 Astra отримала 72,6% і в симуляції виконувала задачі приблизно за 40 хвилин проти 65,7% і близько 75 хвилин у GPT-5.6 Sol.

Ідея проста: модель повинна не тільки пояснити, як щось зробити, а самостійно працювати з браузером і програмами — заповнювати форми, редагувати CRM, аналізувати дані, створювати сайти, тестувати frontend або форматувати документи.

Документи, таблиці та презентації стали окремим напрямком Astra

OpenAI окремо тренувала Astra для professional work. Компанія заявляє про покращення у створенні документів, spreadsheets та презентацій із дотриманням існуючих шаблонів і корпоративного стилю.

Модель має краще зберігати контекст довгої задачі, реагувати на нові вимоги без втрати початкової цілі та самостійно заповнювати несуттєві прогалини в інструкціях. Для рішень, які можуть істотно змінити результат, вона має частіше запитувати користувача.

Це важливіше за чергові кілька пунктів на академічному benchmark для команд, які використовують AI як операційного агента: research → аналіз → spreadsheet → документ → робота в сторонній системі.

Чи обігнала Astra Claude у програмуванні

Однозначного переможця тут немає, але теза про те, що Claude беззаперечно залишається лідером agentic coding, після релізу Astra вже виглядає занадто широкою.

У таблиці OpenAI Astra випереджає Fable 5.1 на Terminal-Bench 4.0 — 57,9% проти 55,8% — і на DeepSWE v1.1 — 74,1% проти 67,4%. Водночас на Artificial Analysis Coding Agent Index OpenAI наводить 67,0 для Astra, тоді як Claude Opus 5 має 68,1.

Тому коректніше говорити про змішану картину: Astra стала одним із найсильніших агентних coding-моделей, але результат залежить від конкретного benchmark, harness та типу software engineering task.

Fable 5.1 усе ще виграє частину тестів на reasoning

Реліз OpenAI не означає, що Astra очолила кожен benchmark.

На Humanity’s Last Exam з інструментами Astra отримала 57,2%, тоді як Claude Fable 5.1 — 65,0%. Fable також залишається конкурентною в низці довгих reasoning та coding workloads.

Незалежний Artificial Analysis також не дає підстав оголошувати безумовного лідера. Результати їхнього Intelligence Index уже оновлювалися після запуску Astra і залежать від reasoning configuration, тому конкретні ранні цифри на кшталт 61,2 проти 65,7 швидко застарівають.

Це ще одна причина не будувати висновок «OpenAI забрала intelligence, Anthropic — coding» на одному агрегованому рейтингу.

Що насправді означають 99,9% на ARC-AGI-3

Найбільше уваги отримав ARC-AGI-3 — benchmark, який тестує здатність агента розібратися з новими абстрактними інтерактивними середовищами.

В анонсі OpenAI Astra має 99,9%, тоді як GPT-5.6 Sol — 7,8%, а Claude Opus 5 — 30,2%. Але це не «прогрес Astra на 99,9%» і не пряма оцінка відсотка до AGI. Це результат конкретного benchmark.

Ще важливіший нюанс опублікував сам ARC Prize. Зі стандартним ARC-AGI-3 harness Astra на max effort набрала 62,7%. Результат 99,9% отримано з Provider Adapter — середовищем, яке зберігає непрозорий reasoning state між запитами та використовує compaction для довгих сесій.

Обидва результати є state-of-the-art, але методика суттєво впливає на підсумкову цифру. Сам ARC Prize окремо зазначає, що Astra перевершила медіанну людську action efficiency на 96% рівнів — це сильний результат, але не сертифікат «AGI досягнуто».

OpenAI справді заговорила про «еру AGI»

Фраза не вигадана. Президент OpenAI Грег Брокман під час запуску Astra говорив, що майбутні покоління потенційно можуть дивитися на цю модель як на початок ери AGI.

Водночас навіть усередині OpenAI немає універсального технічного тесту, який після одного benchmark автоматично переводить модель у категорію AGI. Сам Сем Альтман раніше називав AGI погано визначеним терміном.

Тому найкоректніша інтерпретація — OpenAI використовує реліз Astra як символічний рубіж для значно автономніших моделей. Твердження, що загальний штучний інтелект уже доведено створений, залишається дискусійним.

Daybreak — не просто список ранніх користувачів Astra

Ще одне уточнення стосується програми Daybreak. Це Trusted Access for Cyber — спеціальна модель доступу для авторизованих cybersecurity-команд.

Звичайна Astra відмовляється виконувати частину advanced cyber-задач, наприклад створювати proof-of-concept exploits. Через Daybreak OpenAI планує поступово відкривати кваліфікованим користувачам менш обмежений доступ для defensive workflows, malware analysis, vulnerability validation та detection engineering.

Тому говорити, що Astra «поки роздають лише через Daybreak», некоректно. Daybreak передусім стосується trusted cyber access, тоді як звичайний rollout моделі відбувається через ChatGPT, Work, Codex і API.

Кому GPT-6 Astra доступна зараз

Початковий анонс 3 вересня говорив про limited set of organizations і ширший rollout протягом наступних днів. Станом на 7 вересня структура доступу вже стала конкретнішою.

GPT-6 Pro на базі Astra поступово розгортається у звичайному ChatGPT для Pro, Business та Enterprise. Для Plus Astra передбачена в ChatGPT Work і Codex, але не входить у Pro-модель стандартного Chat. Доступність може відрізнятися між Chat, Work і Codex під час rollout.

API-документація GPT-6 Astra вже опублікована, а OpenAI також заявила про доступ через Microsoft Azure та AWS Bedrock.

Що змінює GPT-6 Astra для ринку AI

Найцікавіша частина релізу — не суперечка, хто набрав на два пункти більше в одному benchmark. Astra показує, куди рухається конкуренція frontier-моделей: від ціни за мільйон токенів до вартості завершеної роботи.

Якщо агент витрачає більше за один токен, але робить менше невдалих спроб, швидше працює з інтерфейсом і потребує менше повторних tool calls, він потенційно може бути дешевшим у production навіть із високим тарифом API.

Саме на цьому OpenAI атакує Fable 5.1: computer use, automation, professional workflows і cost per completed task. Anthropic своєю чергою залишається дуже сильним конкурентом у reasoning та довгих agentic workloads, а дешевший cache Fable може суттєво змінити економіку реальних застосунків порівняно з красивою benchmark-таблицею.

Google грає з іншого боку — значно дешевшими моделями. Наприклад, Gemini 3.8 Flash стартує від $0,75 за мільйон input-токенів до кінця 2026 року й уже показує результати, близькі до дорожчих frontier-моделей у частині coding tasks.

Порівнювати Astra і Fable краще на власних задачах

Після GPT-6 Astra модельна гонка стала складнішою, а не простішою. OpenAI справді отримала сильні результати в computer use, AutomationBench, Terminal-Bench і professional workflows. Fable 5.1 виграє окремі важкі reasoning-тести, а незалежні рейтинги не підтверджують універсального лідера за всіма напрямками.

Для бізнесу головний benchmark тепер варто будувати всередині власного workflow: відсоток успішно завершених задач, час до результату, кількість tool calls, витрачені токени, потреба у втручанні людини та повна вартість одного успішного виконання.

Саме cost per completed task, а не ціна одного токена чи гучна цифра ARC-AGI, найкраще покаже, чи Astra реально стала кращою моделлю для конкретного продукту.

Усі найгарячіші теми в афілейт-індустрії – тільки в ҐікNews!

Джерела для перевірки

Джерела для перевірки

OpenAI. Офіційний анонс GPT-6 Astra від 3 вересня 2026 року: capabilities, rollout, benchmark-результати, computer use, AutomationBench, Terminal-Bench, BenchCAD та ARC-AGI-3.
Анонс GPT-6 Astra

OpenAI Developers. Офіційні характеристики та API pricing: $10 за 1 млн input, $50 за output, $1 cached input, 1,05 млн context і 128 тис. max output.
GPT-6 Astra в OpenAI API

OpenAI Help Center. Актуальна структура rollout GPT-6 Pro/Astra в ChatGPT, Work і Codex для Plus, Pro, Business та Enterprise.
Доступність GPT-6 Astra у ChatGPT

ARC Prize Foundation. Незалежний розбір ARC-AGI-3: 62,7% у Standard harness і 99,9% із Provider Adapter, а також дані про action efficiency Astra.
GPT-6 Astra на ARC-AGI-3

Anthropic. Офіційні pricing та позиціонування Claude Fable 5.1: $10/$50 за input/output і $0,25 за cached input.
Claude Fable 5.1

Artificial Analysis. Незалежні вимірювання GPT-6 Astra за Intelligence Index, швидкістю та cost per task; результати оновлюються після появи нових тестів.
GPT-6 Astra в Artificial Analysis

OpenAI Help Center — Daybreak. Опис Trusted Access for Cyber та сценаріїв, для яких OpenAI відкриває спеціальний доступ до потужніших cybersecurity capabilities.
Як працює OpenAI Daybreak