GPT-6 Astra, le modèle de OpenAI en chiffres

Ce qu'il faut savoir

OpenAI a publié GPT-6 Astra le 4 septembre 2026. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent. Ses poids ne sont pas publiés : il s'utilise uniquement à distance, par l'API de OpenAI ou d'hébergeurs partenaires (38 référencés sur models.dev). Il s'agit d'une sortie très récente.

Nous le rangeons parmi les modèles de pointe (24 modèles dans cette catégorie sur le site).

Ce que ça coûte

GPT-6 Astra est facturé 10 $US par million de tokens en entrée et 50 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,30 $US, soit 300 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 3,4 fois le prix de sortie médian des modèles de pointe (14,5 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 1 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Résultats aux benchmarks

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), GPT-6 Astra obtient un indice de capacité de 94,7 sur 100, calculé sur 5 tests de notre panier.

Cela le place à la 4e place du classement hebdomadaire des modèles.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 95,8 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 100 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 93,7 % — meilleur score parmi les modèles suivis
• FrontierCode (tâches de programmation avancées) : 53,3 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 5.5, atteint 54,6 %

Ce qu'il sait faire

Sa fenêtre de contexte atteint 1 050 000 tokens, soit environ 1 575 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 128 000 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image et PDF. Ses connaissances s'arrêtent à 30 avril 2026 : au-delà, il lui faut une recherche web ou vos documents.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Quand le choisir ?

Par sa catégorie, GPT-6 Astra vise d'abord les tâches difficiles où la qualité prime sur le coût : raisonnement poussé, code complexe, analyses longues.

Son résultat à FrontierCode (53,3 %, au-dessus de la médiane des modèles suivis) en fait un candidat sérieux pour les agents de programmation.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Alternatives

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de GPT-6 Astra sont :

• Gemini 4 Argon (Google DeepMind, indice 95,3) — voir le comparatif
• Claude Sonnet 5.5 (Anthropic, indice 95,9) — voir le comparatif
• Claude Opus 5.5 (Anthropic, indice 95,9) — voir le comparatif
• GPT-5.5 Pro (OpenAI, indice 96,9) — voir le comparatif