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GPT-6 Astra

OpenAI의 최상위 모델(GPT-6 세대, 2026년 9월)입니다. 복잡한 추론·코딩·컴퓨터 사용·리서치·문서 작성 같은 가장 어려운 엔드투엔드 작업용으로, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 128K 최대 출력 토큰, 90% 할인 캐시 입력을 지원합니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금됩니다.

18,580/92,900크레딧
입력 / 출력 · 100만 토큰당
OpenAI 최상위 모델 (GPT-6 세대)
1M 토큰 컨텍스트 윈도우
128K 최대 출력 토큰
학습 기준일: 2026년 4월
캐시 입력 가격 (90% 할인)
조절 가능한 추론 노력 수준 (low~max)
함수 호출 및 네이티브 비전 지원

지금 바로 실행해보세요

콘솔의 Playground에서 별도 코드 없이 이 모델을 즉시 테스트할 수 있어요

로그인 후 사용해보기

AI 어시스턴트에서 사용하기

이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사

모델 상세 사양

컨텍스트 윈도우
1M
토큰
최대 출력
128K
토큰
학습 데이터
2026-04
호환 SDK
OpenAI

기능 지원

비전
함수 호출
스트리밍
JSON 모드
시스템 프롬프트

토큰별 가격 (1M 토큰당)

토큰 종류크레딧달러 환산
입력 토큰18,580$12.39
출력 토큰92,900$61.93
캐시된 토큰1,858$1.24

* 1,500 크레딧 ≈ $1 (실제 요금은 사용량에 따라 달라질 수 있습니다)

빠른 시작

curl -X POST "https://api.core.today/llm/openai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gpt-6-astra",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a senior software engineer. Think step by step."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Design a migration plan from a monolithic Express API to modular services, then generate the first service's code with tests."
    }
  ],
  "reasoning_effort": "high",
  "max_completion_tokens": 8000
}'

파라미터

파라미터타입필수기본값설명
messagesarrayYes-role과 content를 포함한 메시지 객체 배열
modelstringYesgpt-6-astra모델 식별자
max_completion_tokensintegerNo4096응답의 최대 토큰 수 (최대 128000). 주의: max_tokens 대신 max_completion_tokens 사용
reasoning_effortstringNomedium추론 노력 수준: low, medium, high, xhigh, max
lowmediumhighxhighmax
temperaturefloatNo1.0샘플링 온도 (0-2)
streambooleanNofalseServer-Sent Events 스트리밍 활성화

예제

프론티어 에이전트 코딩

GPT-6 Astra를 활용한 다단계 코드 추론

curl -X POST "https://api.core.today/llm/openai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gpt-6-astra",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a senior software engineer. Think step by step."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Design a migration plan from a monolithic Express API to modular services, then generate the first service's code with tests."
    }
  ],
  "reasoning_effort": "high",
  "max_completion_tokens": 8000
}'

캐시된 반복 컨텍스트

큰 시스템 프롬프트를 90% 할인된 캐시 가격으로 재사용

curl -X POST "https://api.core.today/llm/openai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gpt-6-astra",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "<large repeated system prompt or codebase context>"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the open TODOs and rank them by risk."
    }
  ],
  "temperature": 0.3,
  "max_completion_tokens": 4000
}'

팁 & 모범 사례

1Astra는 최상위 모델($10/$50 per M) — 최대 성능이 필요 없는 작업에는 GPT-5.6 Sol($5/$30)이나 Terra($2/$12) 사용
2반복되는 시스템 프롬프트와 RAG 컨텍스트에는 캐시 입력($1/M, 90% 할인) 활용
3가능하면 입력 272K 토큰 이하로 — 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금
4가장 복잡한 작업에는 reasoning_effort 'high', 'xhigh' 또는 'max'
5128K 출력으로 한 번에 장문 생성 가능
6코딩 및 분석 작업에는 낮은 온도(0.2-0.5)

사용 사례

최첨단 추론 및 분석
도구 사용 복합 에이전트 워크플로우
대규모 코드베이스 이해 및 리팩토링
최대 1M 토큰의 긴 문서 처리
캐시 입력 활용 반복 컨텍스트 (RAG, 코드베이스)