OpenAI 将 GPT-6 Astra 推向企业工作：定价每百万输入 token 10 美元起

2026 年 9 月 9 日，OpenAI 发布企业向稿件《GPT-6 Astra：面向工作的下一代智能》，称上周（9 月 3 日）推出的 GPT-6 Astra 现已在 ChatGPT Work、Codex 与 API 可用，并将其描述为“全球最智能、最对齐的模型”。官方给出的定价从每百万输入 token 10 美元、每百万输出 token 50 美元起。

卖点是不用先改造工作流

官方稿件称，多数 AI 系统要求企业先准备数据、重设流程、做定制集成才能产生价值，而 Astra 在 ChatGPT Work 与 Codex 中“可以编写代码，并使用人们每天在用的同一批应用——即使这些应用没有 API”。上线头几天里，客户已用它优化 GPU、发现财务报表中的不一致、产出更贴合品牌风格的演示稿。随 Astra 一同，ChatGPT 桌面端新增来自 Oracle Analytics、Power BI（一项 Microsoft Fabric 服务）、Navan 与 Avalara 的企业插件。

官方与客户的量化表述

以下为出现在官方稿件中的数字，多数出自客户方评测而非 OpenAI 统一基准表：

• Databricks：Astra 在其 OfficeQA Pro 与 Pro V2 上创下新的最先进水平（使用 Genie harness），且每任务成本显著优于 GPT-5.6 Sol。
• Hebbia：Astra 产出的演示稿“遵循需求说明比次优模型忠实 17%”，把结论对应到正确文档的概率高 19%。
• Box：整个评测中，Astra “自信地做出错误断言”的概率低 10% 以上。
• Datacurve：Astra 在 DeepSWE v1.1 上以 74% 创下新纪录。
• OpenAI 自述：内部用 Astra 与 Codex 定位到导致 Codex 会话变慢的内存分配瓶颈，更换分配器后单轮延迟降至原来的约 1/25，峰值内存约高 30%。

OpenAI 称 Astra 经训练“用更少 token、更少重试完成任务”，并宣称在包括 Terminal-Bench 4.0 与 Artificial Analysis Intelligence Index 在内的专业工作与编程评测中占据成本效率前沿的大部分位置。

安全口径与权限控制

官方称 Astra 是其 Preparedness Framework 下第一个达到网络安全“Critical”能力阈值的模型；在内部计算机使用安全基准中，它产生非预期结果的频率比 GPT-5.6 Sol 低 89%、比 Claude Fable 5.1 低 74.7%。新增的企业管理员控制可限制可访问的网站与桌面应用、管理上传下载、控制浏览历史，并配合确认策略与对高危工具调用的自动审查。Zero Data Retention 面向符合条件的 API 客户在受支持端点上开放，需经审批。

关于“AGI 时代”的说法

在 ARC-AGI-3 上，Astra 在 96% 的关卡上超过了我们的人类行动效率基线，实际上达到了该基准的人类水平。——Greg Kamradt，ARC Prize Foundation（引自 9 月 3 日发布稿）

围绕这次发布的传播中出现了“OpenAI 宣告 AGI 时代”的说法。但在本刊核对的 9 月 3 日与 9 月 9 日两篇官方稿件全文中，“AGI”一词仅出现在 ARC-AGI 系列基准的名称里；OpenAI 的自述措辞是“全球最智能、最对齐的模型”，并未宣布达到或进入 AGI。9 月 3 日稿件另给出 FrontierMath Tier 4 得分 98%、ARC-AGI-3 得分 99.9%、ExploitBench 得分 100% 三项“饱和”表述。定价、评测细节与可用范围以官方页面为准。