GPT-6 Astra API 台幣費用試算 2026 — 1M 上下文、長上下文加價與 GPT-5.5 比較

GPT-6 Astra 已在 BazaarLink 上線:輸入 $10 / 輸出 $50,超過 272K 的長上下文另計,含快取價、台幣換算、Artificial Analysis 評測與 curl 範例。

GPT-6 Astra 是 OpenAI 在 2026 年 9 月 3 日發表的新一代推理模型,BazaarLink 已於 2026 年 9 月 5 日上線,模型代號 gpt-6-astra。官方把它定位在電腦操作(computer use)、瀏覽、軟體工程、資安、科學與專業知識工作等需要長時間多步驟執行的 agent 場景;上下文視窗 1,050,000 tokens、最大輸出 128,000 tokens、知識截止 2026 年 4 月 30 日。它是「強制推理」模型:每次呼叫都會先思考再回答,不能關掉,也不支援 temperature。

一句話結論:如果你的工作是跑很長的 agent 流程、讀整個 codebase 或幾百頁文件、需要把幻覺率壓到最低,Astra 值得試;如果是客服、分類、摘要、翻譯這類短任務,GPT-5.5 的價格只有它的一半到六成,通常更划算。

規格摘要

台幣價目表(每百萬 tokens)

匯率採用 BazaarLink 站上 2026 年 9 月 5 日的報價 USD/NTD = 31.63,以美元計費、台幣報價,可開立台灣統一發票。

一般提示(單次請求輸入 ≤ 272K tokens)

長上下文提示(單次請求輸入 > 272K tokens)

兩個要注意的地方:第一,長上下文那一階是以「整個請求」計算,只要輸入超過 272K,整筆的輸入與輸出都用高價階,不是只算超出的部分;第二,推理 tokens 算在輸出裡,而 Astra 的推理量會隨 reasoning_effort 升高而大幅增加,實際帳單通常比你看得到的回覆字數多很多。

和 GPT-5.5 比:貴多少、什麼時候值得

GPT-5.5 在 BazaarLink 的價格是輸入 $5 / 輸出 $30(約 NT$158 / NT$949)。Astra 一般階是它的 2 倍輸入、1.67 倍輸出;長上下文階則是 4 倍輸入、2.5 倍輸出。

該選 Astra 的情況

• 多步驟 agent、電腦操作、瀏覽器自動化、SRE / 資安類任務:這是官方數據差距最大的區塊。
• 單次要塞進 300K 以上的程式碼或文件,而且不想切分。
• 對事實正確性要求高、寧可多付錢也不要幻覺的研究或法務類文件工作。

不該選 Astra 的情況

• 客服對話、分類、抽取、翻譯、短摘要:任務短、推理用不上,價差直接反映在帳單。
• 對延遲敏感的互動介面:Astra 是強制推理模型,首字延遲以秒甚至數十秒計(見下節數據)。
• 需要 temperature 控制取樣的應用:Astra 不支援這個參數。

省錢建議:先用 medium 跑一輪看品質,再決定要不要上 high / xhigh;把固定不變的 system prompt 與參考文件放在對話最前面吃快取(讀取只要 $1);超過 272K 的請求先評估能否拆成兩次。

第三方評測數據(查詢日期 2026-09-05)

Artificial Analysis 智慧指數(v4.2):GPT-6 Astra(max)得 55 分,在 202 個模型中排名第 2,僅次於 Claude Fable 5.1(57 分)。不同推理強度的分數與速度如下(皆為 Artificial Analysis 站上 2026-09-05 的數據):

Artificial Analysis 在 2026-09-03 的評測文章另外指出:Astra 在他們的 Coding Agent Index 得 67 分(Fable 5.1 為 70),寫程式時用掉的 tokens 只有 GPT-5.6 Sol(max)的三分之一;AA-Omniscience 的幻覺率從前代的 92% 降到 51%(max 強度)。但同一篇文章也提醒,在智慧指數上 Astra 每題成本比前代高約 75%,分數卻幾乎持平。附註:該文發表時的智慧指數為 61 分,與目前站上 v4.2 的 55 分不同,應為指數改版重算所致,本文以目前站上數字為準。

OpenAI 官方公布的數字(轉引自 Vellum 2026-09-03 的整理,官方頁面本站無法直接讀取):OSWorld 2.0 電腦操作 72.6%(前代 65.7%)、ScreenSpot-Pro 92.7%(前代 76.9%)、Terminal-Bench 4.0 57.7(前代 37.3、Fable 5.1 為 55.8)、GPQA Diamond 96.0%、FrontierMath Tier 4 97.6%(Fable 5.1 為 87.8%)、Humanity's Last Exam 57.2%(Fable 5.1 為 65.0%,是官方表格裡唯一輸給對手的學術項目)。官方數據由廠商自行量測,請當作方向參考,實際效果仍以你自己的任務測試為準。

呼叫範例

BazaarLink 的端點與 OpenAI SDK 相容,把 base URL 換掉、模型填 gpt-6-astra 即可:

curl https://bazaarlink.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-bl-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "reasoning_effort": "medium",
    "max_tokens": 16000,
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是資深後端工程師,回答請精簡。"},
      {"role": "user", "content": "請審查這段程式碼的併發問題:..."}
    ]
  }'

三個常見地雷:

1. 不要送 temperature:Astra 不支援這個參數,請整個拿掉,不是設成 1。
2. max_tokens 要留給推理:推理 tokens 會先吃掉這個額度,設太小(例如 500)會拿到 content 為空、finish_reason 為 length 的回覆,錢照扣。一般任務建議至少 8,000~16,000,high 以上建議再放大。
3. 用 reasoning_effort 控成本,不要用 max_tokens 硬砍:砍掉的是回答,不是思考。

開始使用

到 BazaarLink 註冊即可用台幣儲值、開立統一發票,用同一把金鑰呼叫 gpt-6-astra 與 GPT-5.5、Claude、Gemini 等模型,在後台逐筆查看每次請求的 tokens 與費用。企業用戶需要月結或用量折扣,歡迎聯絡我們。

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