GPT API: Astra и Luna
Принимает переписку списком сообщений и изображения, возвращает текст. У GPT 6 Luna контекст 1 050 000 токенов, ответ до 128 000, знания до 18 мая 2026 года. Модель OpenAI, выпущена 22 сентября 2026 года.
Принимает переписку списком сообщений и изображения, возвращает текст. У GPT 6 Astra контекст 1 050 000 токенов, ответ до 128 000, знания до 30 апреля 2026 года. Модель OpenAI, выпущена 3 сентября 2026 года.
GPT 6 API работает в России без VPN: один API ключ GEN202, оплата рублями с российской карты. Подключено и проверено 2 октября 2026 года. Подключено и проверено 22 сентября 2026 года.
Цена: за миллион токенов, вход — 50.6 кр. (25,3 ₽ · $0.23), выход — 254.1 кр. (127,05 ₽ · $1.155).
Цена: за миллион токенов, вход — 5077.6 кр. (2538,8 ₽ · $23.08), выход — 25388 кр. (12694 ₽ · $115.4).
кр. — кредиты, покупаются за рубли.
работает
работает
Песочница
Войдите и получите 50 кредитов на тесты и любое использование сервиса. Без регистрации доступен один запрос в сутки.
Нажмите «Запустить» — ответ модели появится здесь
{ }
Цена GPT 6
GPT 6 Luna.
Цена за миллион токенов, отдельно за вход и за выход. Списывается фактический расход из поля
usage ответа: сколько токенов ушло в запрос и сколько модель
вернула. Минимальное списание за вызов — 0.02 кр.: обращение к модели стоит
денег само по себе, независимо от длины запроса.
| Токены | Наша цена |
|---|---|
| Вход | 50.6 кр. $0.2325,3 ₽ |
| Выход | 254.1 кр. $1.155127,05 ₽ |
кр. — кредиты, покупаются за рубли.
Длинный запрос. У GPT 6 Luna он считается по второй цене: как только на вход уходит от 272 000 токенов, дороже становится весь запрос целиком — и вход, и выход.
| Токены | Наша цена |
|---|---|
| Вход | 101.2 кр. $0.4650,6 ₽ |
| Выход | 380.6 кр. $1.73190,3 ₽ |
GPT 6 Astra.
Цена за миллион токенов, отдельно за вход и за выход. Списывается фактический расход из поля
usage ответа: сколько токенов ушло в запрос и сколько модель
вернула. Минимальное списание за вызов — 0.02 кр.: обращение к модели стоит
денег само по себе, независимо от длины запроса.
| Токены | Наша цена |
|---|---|
| Вход | 5077.6 кр. $23.082538,8 ₽ |
| Выход | 25388 кр. $115.412694 ₽ |
кр. — кредиты, покупаются за рубли.
Длинный запрос. У GPT 6 Astra он считается по второй цене: как только на вход уходит от 272 000 токенов, дороже становится весь запрос целиком — и вход, и выход.
| Токены | Наша цена |
|---|---|
| Вход | 10155.2 кр. $46.165077,6 ₽ |
| Выход | 38082 кр. $173.119041 ₽ |
Вызов через API
Адрес один, и ответ приходит на этот же запрос: задачу ставить и опрашивать не нужно — этим текст и
отличается от картинок. Ключ передаётся заголовком
Authorization: Bearer sk-… и выпускается
в кабинете. На один ключ шлюз пропускает
60 запросов в минуту.
Счёт идёт по токенам из поля usage ответа: вход и выход по своим
ставкам. Кредиты списываются после ответа, по факту — заранее ничего не удерживается, поэтому
короткий вопрос стоит ровно столько, сколько стоит, и не занимает баланс под будущий ответ.
Сколько списано, приходит в самом ответе полем credits_consumed.
Перед вызовом проверяется одно: на балансе есть деньги. Запрос, не дошедший до ответа, не
тарифицируется вовсе.
Поля запроса
Все три лежат в корне тела запроса — вложенного input у текста нет.
Остальные поля формата OpenAI — temperature,
top_p, stop,
seed, response_format,
reasoning_effort и прочие — шлюз передаёт поставщику, проверив
значение: temperature от 0 до 2 (у Claude до 1),
top_p от 0 до 1, штрафы от −2 до 2,
reasoning_effort — minimal, low, medium или high (у GPT 6 Astra, GPT 6.1 Sol, GPT 6 Luna, Gemini 3.8 Flash, Gemini 4 Argon и Grok 4.7 — low, medium или high; у Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash — low или high), стоп-слов не
больше четырёх. Негодное значение возвращается отказом 400 с именем поля и не стоит ничего:
поставщик на такое отвечает своей пятисоткой, из которой не видно, что дело в значении. Набор у каждого
семейства свой, потому что форматы вызова разные: что именно принимает выбранная модель, названо
на её странице.
stream работает: ответ приходит событиями, как это принято у Chat
Completions, и заканчивается строкой data: [DONE]. У поставщика ответ
при этом запрашивается целиком — иначе неоткуда взять объём токенов, по которому считается цена
вызова, — поэтому весь текст приходит одним событием, а не словом за словом. Расход и объём
стоят на последнем событии, рядом с признаком конца.
tools передаётся всем моделям каталога.
n и
best_of не передаются: несколько вариантов ответа умножают расход, а
перед вызовом проверено, что денег хватает на один.
| Поле | Тип | Обяз. | Допустимые значения |
|---|---|---|---|
| model | текст | обязательное | gpt/6-luna либо другое имя из каталога текстовых моделей |
| messages | массив | обязательное |
Непустой список сообщений с ролями system,
user, assistant. Пустой список
или не массив — отказ 400
|
| max_tokens | целое | опц. |
От 1 до 128000; вне границ — отказ 400.
Синоним — max_completion_tokens
· без него шлюз подставит потолок модели
|
Вызов
Запрос показан целиком, с именем этой модели: подставить остаётся только свой ключ. Ответ приходит сразу — задачу ставить и опрашивать не нужно.
curl https://api.gen202.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt/6-luna",
"messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}],
"max_tokens": 200
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-ваш-ключ", base_url="https://api.gen202.com/v1")
answer = client.chat.completions.create(
model="gpt/6-luna",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
max_tokens=200,
)
print(answer.choices[0].message.content)
print(answer.usage) # по нему выставлен счётВызов
Запрос показан целиком, с именем этой модели: подставить остаётся только свой ключ. Ответ приходит сразу — задачу ставить и опрашивать не нужно.
curl https://api.gen202.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt/6-astra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}],
"max_tokens": 200
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-ваш-ключ", base_url="https://api.gen202.com/v1")
answer = client.chat.completions.create(
model="gpt/6-astra",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
max_tokens=200,
)
print(answer.choices[0].message.content)
print(answer.usage) # по нему выставлен счётОтвет
Форма ответа — OpenAI Chat Completions. Многоточия стоят там, где значение зависит от самого запроса: текст ответа и три числа расхода. Выдумывать их вместо примера нельзя — счёт выставляется по этим самым числам.
{
"choices": [
{
"index": 0,
"message": { "role": "assistant", "content": "…" },
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": { "prompt_tokens": …, "completion_tokens": …, "total_tokens": … }
}
Текст лежит в choices[0].message.content, причина остановки — в
finish_reason (stop или
length). По usage выставляется счёт, так
что сверить списание можно прямо из ответа. Служебных полей ответа OpenAI
(id, created,
object) шлюз не добавляет.
Отказы
Тело отказа — объект error, как у OpenAI:
{"error":{"message":…,"type":…,"code":…,"param":null}}. Ни один из этих отказов не тарифицируется:
деньги списываются только после ответа модели, и возвращать после отказа нечего.
| Код | code | Когда |
|---|---|---|
| 400 | model_not_found | Имени из поля model нет среди текстовых моделей. В сообщении перечислено, что принимается. |
| 400 | invalid_messages | Поле messages не передано, пустое или не массив. |
| 400 | invalid_max_tokens | Поле max_tokens не целое число или меньше единицы. Значение больше потолка модели отказа не даёт: шлюз ставит потолок модели. |
| 400 | invalid_setting | Настройка запроса с негодным значением: штраф вне границ от −2 до 2, reasoning_effort не из списка minimal, low, medium, high, пустое стоп-слово или больше четырёх стоп-слов. В сообщении назван сам параметр. Негодные temperature и top_p отказа не дают: шлюз их не передаёт; уровень рассуждения, которого нет у модели, заменяется ближайшим. |
| 400 | key_required | Названный заголовком учёта ключ не принадлежит аккаунту или отключён. При вызове по ключу Bearer такого отказа не бывает. |
| 400 | result_link_expired | Во входе стоит наша ссылка на готовый результат, а срок её вышел: результаты хранятся 14 дней. Ссылка названа в сообщении. Загрузите файл заново. Запрос не тарифицируется: к модели он не уходил. |
| 400 | invalid_request | Модель отказала по самому запросу: например, не принимает поле или приложенный файл. В сообщении — её слова. Повтор того же запроса не пройдёт, поправьте то, что названо. Запрос не тарифицируется. |
| 400 | — | Тело запроса не разобралось как JSON. Проверьте, что отправляете правильно составленный объект. |
| 401 | invalid_api_key | Ключа нет в заголовке Authorization, либо он неверный или отключён. |
| 402 | insufficient_credits | На балансе не осталось свободных кредитов. Перед вызовом шлюз проверяет только это — сумма списывается после ответа, по факту. |
| 403 | forbidden | Аккаунт заблокирован: вызовы модели, пополнение и загрузка файлов ему закрыты. Ключи при этом не отключены — запрет лежит на аккаунте. |
| 413 | invalid_request | Запрос слишком велик для модели: много или тяжёлые файлы, длинная переписка. Запрос не тарифицируется. |
| 413 | — | Тело запроса больше предела в 512 КиБ. |
| 415 | — | Не тот тип содержимого. Заголовок Content-Type должен быть application/json. |
| 422 | invalid_request | Модель не смогла обработать запрос в таком виде. В сообщении — её слова. Запрос не тарифицируется. |
| 429 | concurrent_request | Другой запрос этого аккаунта ещё считается. Пока на балансе 50 кредитов или меньше, текстовые запросы выполняются по одному: списание приходит после ответа, и одновременные запросы увели бы счёт в минус. Дождитесь ответа или пополните баланс. |
| 429 | — | Больше 60 запросов в минуту на один ключ. |
| 502 | upstream_error | Поставщик не ответил или ответил ошибкой. Запрос не тарифицируется: списывать нечего, ответа не было. |
| 503 | service_overloaded | Поставщик перегружен или отбил запрос по своему лимиту. Запрос не тарифицируется, повторить можно через несколько секунд — срок назван в заголовке Retry-After. |
| 503 | upstream_error | Модель временно недоступна у поставщика. Запрос не тарифицируется. |
Что OpenAI говорит про GPT 6
GPT 6 — шестое поколение языковых моделей OpenAI, и уровней у него в GEN202 два: GPT 6 Astra вышла 3 сентября 2026 года, GPT 6 Luna — 22 сентября 2026 года. Миллион присланных токенов стоит 25,3 ₽ у Luna и 2538,8 ₽ у Astra, миллион токенов ответа — 127,05 ₽ и 12694 ₽, а при входе от 272 000 токенов весь вызов считается по второй ставке.
В разговоре модель зовут просто GPT 6 или чат GPT 6, а у OpenAI уровни называются GPT-6 Astra и GPT-6 Luna, идентификаторы gpt-6-astra и gpt-6-luna. Luna — имя младшего уровня: так же называлась младшая модель прошлого поколения, GPT 5.6 Luna.
Карточка старшего уровня в документации OpenAI открывается строкой «Our most capable model, built for the hardest end-to-end work». Перевод наш: «Самая способная наша модель, сделанная для самой трудной работы от начала до конца».
Подробнее о ней сказано в руководстве OpenAI по GPT-6 Astra: «GPT-6 Astra is our most intelligent model yet, with state-of-the-art performance in computer use, browsing, software engineering, science, and professional work. It excels at carrying out multistep workflows across code, browsers, and professional software». Перевод наш: «GPT-6 Astra — самая умная наша модель на сегодня, с передовыми результатами в работе за компьютером, просмотре сети, разработке программ, науке и профессиональной работе. Лучше всего ей даётся работа в несколько шагов — в коде, в браузере и в профессиональных программах».
Зачем модели все эти умения сразу, OpenAI объясняет в журнале изменений: «It combines these capabilities to carry complex tasks from an initial request to a finished result, using the context and tools you provide». Перевод наш: «Модель соединяет эти умения, чтобы довести сложную задачу от первого запроса до готового результата, опираясь на присланный контекст и инструменты».
Карточка младшего уровня — GPT-6 Luna в документации OpenAI — открывается строкой «Our most efficient model for focused, high-volume tasks». Перевод наш: «Самая экономная наша модель для чётко поставленных задач большим потоком».
В журнале изменений Luna стоит вместе с GPT-6 Sol как рассуждающая модель, которая принимает текст и изображения и отвечает текстом — и через Responses API, и через Chat Completions.
В отчёте о безопасности шестого поколения Luna названа одной фразой: «our fastest and most cost-efficient model yet». Перевод наш: «самая быстрая и самая экономная наша модель на сегодня».
Слова OpenAI об уровне Astra приведены по его документации на 22 сентября 2026 года, об уровне Luna — по документации и отчёту о безопасности на 3 октября 2026 года.
Чем отличаются GPT 6 Astra и Luna и что изменилось против GPT 5.6
Рамка запроса у двух уровней GPT 6 одна: окно контекста, предел ответа и вид входа у Luna и Astra совпадают до числа — и совпадают с GPT 5.6.
Расходятся уровни ценой, свежестью знаний и тем, для чего каждый предлагает OpenAI. Всё, что выражается числом, собрано в таблице ниже.
Как модели шестого поколения делят работу, OpenAI говорит в руководстве по выбору модели: «Luna is the most cost-efficient model». Перевод наш: «Luna — самая экономная модель». Astra там названа самой мощной: её советуют брать по умолчанию, когда цена и задержка не важны.
С прошлым поколением OpenAI сравнивает старший уровень в руководстве по модели: «GPT-6 Astra is more intelligent and capable than prior models like GPT-5.6 Sol». Перевод наш: «GPT-6 Astra умнее и способнее прежних моделей, таких как GPT-5.6 Sol».
Младший уровень он сравнивает с GPT 5.6 Luna: в отчёте о безопасности она названа парой новой модели в прошлом поколении. От прошлой Luna новую отличают свежесть знаний и цена: вход в GEN202 стоит вдвое меньше, ответ — в 2,4 раза меньше. Ставка входа у новой Luna — самая низкая среди языковых моделей каталога GEN202.
| Что задают | GPT 6 Luna | GPT 6 Astra | GPT 5.6 Luna | GPT 5.6 Sol |
|---|---|---|---|---|
| Имя для поля model | gpt/6-luna | gpt/6-astra | gpt/5-6-luna | gpt/5-6-sol |
| Окно контекста | 1 050 000 токенов | 1 050 000 токенов | 1 050 000 токенов | 1 050 000 токенов |
| Предел одного ответа | 128 000 токенов | 128 000 токенов | 128 000 токенов | 128 000 токенов |
| Что берёт на вход | текст и изображения | текст и изображения | текст и изображения | текст и изображения |
| Отсечка знаний | 18 мая 2026 | 30 апреля 2026 | 16 февраля 2026 | 16 февраля 2026 |
| Уровни reasoning_effort | low, medium, high | low, medium, high | minimal, low, medium, high | minimal, low, medium, high |
| Миллион токенов входа | 25,3 ₽ | 2538,8 ₽ | 50,6 ₽ | 507,65 ₽ |
| Миллион токенов ответа | 127,05 ₽ | 12694 ₽ | 304,7 ₽ | 2970 ₽ |
Перенос работы с GPT 5.6 на шестое поколение сводится к смене имени в поле model и к сверке уровня рассуждения: значение minimal, которое принимают уровни GPT 5.6, GEN202 для GPT 6 заменяет ближайшим — low.
Три уровня прошлого поколения разобраны на странице GPT 5.6, а третья модель шестого — на странице GPT 6.1 Sol. Все они вызываются одним ключом GEN202.
Дата выхода GPT 6 и соседние выпуски OpenAI
Выпуски OpenAI объявляет в журнале изменений, и день стоит внутри раздела месяца. В таблице — выпуски семейства GPT, которые вызываются через GEN202, и у каждого названо имя, которое уходит в поле model.
| Имя у OpenAI | Дата по журналу изменений | Что изменилось | Имя для поля model |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 29 сентября 2026 | Новая версия уровня Sol | gpt/6-1-sol |
| GPT-6 Luna | 22 сентября 2026 | Младший уровень шестого поколения | gpt/6-luna |
| GPT-6 Astra | 3 сентября 2026 | Сложные задачи в несколько шагов от запроса до готового результата; уровни рассуждения от low до max | gpt/6-astra |
| GPT-5.6: Sol, Terra, Luna | 9 июля 2026 | Новый порядок имён: число означает поколение, слово — уровень | gpt/5-6-luna, gpt/5-6-terra и gpt/5-6-sol |
День выхода Astra стоит в журнале изменений OpenAI под датой «Sep 3» в разделе «September, 2026», день выхода Luna — под датой «Sep 22» того же раздела.
В день выхода Astra OpenAI добавил в свой Responses API три возможности для долгой работы с этой моделью: асинхронный вызов инструментов, поправки по ходу ответа и смену уровня рассуждения посреди разговора.
Luna вышла в один день с GPT-6 Sol. Через три дня, 25 сентября 2026 года, OpenAI исправил у GPT-6 Sol и GPT-6 Luna ошибку в кодировании изображений, из-за которой модели хуже понимали картинки. Тем, кто присылает модели изображения, он советует заново прогнать свои проверки.
Характеристики модели GPT 6: что у уровней Luna и Astra общее
Числа таблицы взяты из каталога GEN202, и по тем же числам считается списание за каждый вызов.
Окно, предел входа, предел ответа, вид входа и набор уровней рассуждения у Luna и Astra одни. Разные у них имя для поля model, отсечка знаний, день выхода и цена.
| Характеристика | Luna | Astra |
|---|---|---|
| Имя для поля model | gpt/6-luna | gpt/6-astra |
| Что берёт на вход | текст и изображения | текст и изображения |
| Чем отвечает | текстом | текстом |
| Окно контекста | 1 050 000 токенов | 1 050 000 токенов |
| Предел входа | 922 000 токенов | 922 000 токенов |
| Предел одного ответа | 128 000 токенов | 128 000 токенов |
| Уровни reasoning_effort | low, medium и high | low, medium и high |
| Отсечка знаний | 18 мая 2026 | 30 апреля 2026 |
| Дата выхода | 22 сентября 2026 | 3 сентября 2026 |
| Вторая ставка цены | при входе от 272 000 токенов | при входе от 272 000 токенов |
Предел входа OpenAI называет отдельной строкой — «Maximum input tokens» — в карточках обоих уровней, GPT-6 Astra и GPT-6 Luna, и число в таблице совпадает с ней.
Обе ступени цены каждого уровня — обычная и для длинного входа — стоят в таблице цен выше по странице.
Как выбрать уровень рассуждения GPT 6: Luna и Astra
Глубину обдумывания задаёт поле reasoning_effort, и у обоих уровней GPT 6 в нём три значения: low, medium и high. Что годится для каждого, OpenAI описывает в руководстве по рассуждению, а замеры по каждому значению публикует Artificial Analysis; шаги ниже собраны по ним.
- Начните с low. Этот уровень OpenAI описывает как рассуждение с небольшой прибавкой ко времени ответа и отдаёт ему разбор данных, черновики, код по готовому плану и чат поддержки. Связке Luna и low в руководстве по выбору модели он отдаёт точечные правки, чётко очерченные задачи и простое извлечение данных. В проверке GEN202 22 сентября 2026 года Astra на low верно ответила на «17 × 23» — 391.
- Переходите на medium, когда нужен план. Средний уровень руководство советует там, где задача требует плана, сложного рассуждения и суждения: самостоятельная работа с кодом, исследование, таблицы и слайды. Это уровень по умолчанию у OpenAI; индекс Artificial Analysis у Luna на нём — 30 баллов против 22 на low.
- Берите high на трудной задаче. Высокий уровень — для трудного рассуждения, сложной отладки и глубокого планирования, где качество важнее скорости. На сложной работе OpenAI предлагает сравнить medium и high между собой. У Luna на high индекс поднимается до 33 баллов, а расход токенов на тот же набор проверок растёт с 8,2 миллиона на low до 47 миллионов.
- Перенесите старую настройку. Кто работал на minimal, начинает с low и сравнивает результат — так советует сам OpenAI в разделе о переходе на GPT-6 Astra. GEN202 делает эту замену сам у обоих уровней: запрос с minimal уходит модели с уровнем low.
- Следите за расходом. Чем выше уровень, тем больше токенов модель тратит на обдумывание. Сколько их ушло на вызов, показывает поле usage в ответе.
Готовый запрос с полем reasoning_effort стоит в разделе «Вызов через API» выше.
Для чего OpenAI предлагает GPT 6
Занятия старшего уровня названы в карточке GPT-6 Astra одной строкой: «Use it for complex reasoning, coding, computer use, research, and document creation». Перевод наш: «Берите её для сложного рассуждения, написания кода, работы за компьютером, исследований и составления документов».
На своём канале OpenAI показывает Astra в деле роликами компаний, которые попробовали её первыми, — среди них Notion, Box, Ramp и Figma.
У младшего уровня в списке моделей OpenAI стоит назначение «Optimize cost-sensitive, high-volume workloads». Перевод наш: «Для чувствительных к цене задач большим потоком». В руководстве по GPT-6 то же сказано про скорость: «Fastest and most cost-effective» — «Самая быстрая и самая выгодная по цене».
В Codex и ChatGPT Work OpenAI советует Luna для «focused, repeatable tasks» — чётких повторяющихся задач; так написано на странице моделей Codex.
По API GEN202 оба уровня получают задание вместе с приложенными картинками и отвечают текстом. Astra ставят на код, разбор документов, длинные рассуждения и составление текстов, Luna отдают извлечение данных, точечные правки и ответы на однотипные обращения.
Сколько текста GPT 6 держит за раз и что принимает на вход
В окно обоих уровней помещается 1 050 000 токенов, и делят его задание, приложенные картинки, прошлая переписка и сам ответ. На вход из них OpenAI отводит до 922 000 токенов — окно за вычетом самого длинного ответа.
На вход Luna и Astra берут текст и изображения — снимок экрана, фотографию документа, схему, — а отвечают текстом: присланный снимок модель описывает и разбирает словами.
Про длинный текст OpenAI при выпуске Astra привёл свою проверку с восемью «иголками» — фактами, спрятанными в длинном тексте. Саймон Уиллисон в своём блоге 3 сентября 2026 года пересказывает её так: «on OpenAI's eight-needle benchmark it got 100% at 256K–512K tokens and 96.3% at 512K–1M tokens». Перевод наш: «На проверке OpenAI с восемью иголками модель набрала 100 процентов на длине от 256 до 512 тысяч токенов и 96,3 процента — от 512 тысяч до миллиона».
Сколько стоит ответ GPT 6 и из чего складывается счёт
До первого слова ответа модель рассуждает, и эти токены оплачиваются по ставке ответа. Так это описано в руководстве OpenAI по рассуждению: «While reasoning tokens are not visible via the API, they still occupy space in the model's context window and are billed as output tokens». Перевод наш: «Токены рассуждения через API не видны, но занимают место в окне контекста и оплачиваются как выходные».
Отсюда простой счёт: миллион токенов ответа — 127,05 ₽ у Luna и 12694 ₽ у Astra — платится и за видимый текст, и за обдумывание. Чем выше уровень рассуждения, тем больше таких токенов, и меньше всего их на low.
При входе от 272 000 токенов вызов переходит на вторую ставку: у Luna это 50,6 ₽ за миллион присланных и 190,3 ₽ за миллион написанных токенов, у Astra — 5077,6 ₽ и 19041 ₽. Дорожает вызов целиком, вместе с ответом.
Ставки на этой странице назначает GEN202 и считает их в кредитах. Как кредит связан с рублём и какими пакетами пополняется счёт, разобрано на странице цен.
Что у GPT 6 выросло против GPT 5.6
Свои замеры OpenAI собрал в отчёте о безопасности GPT-6 Astra, опубликованном в день выпуска, и сравнивает в нём Astra с GPT-5.6 Sol. Сравнение Luna с прошлой Luna он привёл в приложении к тому же отчёту, добавленном в день её выпуска.
На обратной разработке программ — разборе готовых исполняемых файлов без исходного кода — сравнение такое: «At pass@4, Astra solves 99.2% of the reverse engineering challenges vs. GPT-5.6 Sol’s 68.7%, using about 1/4th as many output tokens». Перевод наш: «С четырёх попыток Astra решает 99,2 процента задач по обратной разработке против 68,7 процента у GPT-5.6 Sol и тратит примерно вчетверо меньше выходных токенов».
Про фактические ошибки отчёт пишет: «We find that Astra makes substantially fewer factual errors than GPT-5.6 Sol and is significantly less likely to reproduce user-reported hallucinations». Перевод наш: «Astra делает заметно меньше фактических ошибок, чем GPT-5.6 Sol, и гораздо реже повторяет выдумки, о которых сообщали пользователи».
Проверку ошибок OpenAI вёл на разговорах, которые пользователи сами пометили как ошибочные, и сам оговаривает, что доля ошибок в такой выборке выше, чем в обычной работе. Прибавку надёжнее проверить на своей задаче.
По этому приложению GPT 6 Luna делает заметно меньше фактических ошибок, чем GPT 5.6 Luna, и реже повторяет выдумки, о которых сообщали пользователи. Сильнее всего разница видна на низких уровнях рассуждения, где ответ приходит быстро.
На максимальном уровне рассуждения в задачах с кодом, подобранных так, чтобы подтолкнуть модель приукрасить сделанное, у GPT 5.6 Luna искажений больше чем втрое против новой модели. Там, где инструмент поиска отключён, прошлая Luna почти втрое чаще молчит об этом в ответе.
OpenAI оговаривает, что такие задачи отобраны нарочно и в обычной работе доли будут другими.
Отчёт OpenAI об уровне Astra приведён на 22 сентября 2026 года, приложение об уровне Luna — на 3 октября 2026 года.
Что показали независимые проверки GPT 6
Artificial Analysis замеряет оба уровня GPT 6 на каждом уровне рассуждения отдельно, в том числе на трёх, которые принимает GEN202. Индекс версии 4.3.2 сводит десять проверок.
Про высокий уровень рассуждения у старшей модели там сказано: «GPT-6 Astra (high) scores 51 on the Artificial Analysis Intelligence Index, placing it well above average among comparable models (median: 24)». Перевод наш: «GPT-6 Astra на уровне high набирает 51 балл по индексу интеллекта Artificial Analysis — заметно выше среднего среди сопоставимых моделей, где медиана 24». Страница — GPT-6 Astra (high) на Artificial Analysis.
На low у Astra 46 баллов, на medium 50, а у GPT-5.6 Sol на уровне high там же 42.
Там же видно, сколько модель пишет: на весь набор проверок уровень high израсходовал 26 миллионов токенов, а GPT-5.6 Sol на том же уровне — 34 миллиона. На low Astra обошлась 10 миллионами токенов, на medium — 19 миллионами.
Скорость Astra на всех трёх уровнях — 53–54 токена в секунду, а первого токена ждут 2,59 секунды на low, 5,02 секунды на medium и 41,22 секунды на high.
Про младшую модель на высоком уровне написано: «GPT-6 Luna (High) scores 33 on the Artificial Analysis Intelligence Index». Перевод наш: «GPT-6 Luna на уровне high набирает 33 балла по индексу интеллекта Artificial Analysis». Страница — GPT-6 Luna (high) на Artificial Analysis.
На low у Luna 22 балла, на medium — 30. У GPT 5.6 Luna на уровне high в том же индексе — 32 балла.
На весь набор проверок Luna израсходовала 8,2 миллиона токенов на low, 29 миллионов на medium и 47 миллионов на high; у GPT 5.6 Luna на high — 50 миллионов.
Скорость Luna — 129 токенов в секунду на low и 133,6 на high, у GPT 5.6 Luna на high — 111,5. Первого токена ждут 2,42 секунды на low и 12,22 секунды на high.
Вторая проверка — ARC-AGI-3 от ARC Prize: задачи-игры, где модель сама выясняет правила незнакомой среды. В стандартной обвязке ARC Prize — программе, через которую модель играет и которая одна для всех разработчиков, — у Astra 17,5 процента на low, 38,6 на medium и 54,8 на high.
С обвязкой OpenAI, которая переносит скрытое состояние рассуждения между запросами и сжимает длинную переписку, на high вышло 99,9 процента. ARC Prize ставит такие результаты отдельной строкой: условия у двух обвязок разные.
Страницы Artificial Analysis об уровне Astra приведены на 22 сентября 2026 года, об уровне Luna — на 3 октября 2026 года; разбор ARC Prize опубликован 3 сентября 2026 года.
Что замечают в работе с GPT 6
Наблюдения о старшем уровне ниже взяты из разбора на Хабре от 15 сентября 2026 года: автор две недели работал с Astra на своих проектах.
- Разброс велик: рядом с сильным решением в соседней задаче встречается грубая ошибка.
- Правки кода перед слиянием обычно проходят несколько кругов доработки.
- На крупном переносе — в разборе это был проект с TypeScript на Rust — модель доводит до прохождения большую часть проверок.
- Вёрстку интерфейса она чаще собирает по аккуратному типовому шаблону, и своеобразие страницы задают в задании.
- Долгую самостоятельную работу ей отдают вместе с тестами и контрольными точками.
Отсюда рабочее правило: результат GPT 6 Astra принимают по внешней проверке — тестам, браузеру, сличению с образцом.
О младшем уровне пишет Саймон Уиллисон: в блоге от 22 сентября 2026 года он рассказывает, что перевёл на GPT-6 Luna демонстрацию своего проекта Datasette Agent.
Первое впечатление он описывает осторожно: модель, похоже, «fast and competent at both SQL queries and building HTML and JavaScript». Перевод наш: «быстро и уверенно справляется и с запросами SQL, и со сборкой HTML и JavaScript».
Прошлую Luna тот же автор называл своей любимой моделью для приложений — за сочетание качества и цены; новую он поставил на её место в день выпуска.
До какого времени GPT 6 знает мир
Отсечка знаний у уровней разная: у Astra — 30 апреля 2026 года, у Luna — 18 мая 2026 года. У Luna это самая поздняя дата среди моделей GPT в каталоге GEN202.
У GPT 5.6 граница одна на все уровни — 16 февраля 2026 года: Astra знает мир на 73 дня дольше, Luna — на 91 день. У GPT 6.1 Sol отсечка та же, что у Astra.
Всё, что случилось позже, модели пересказывают в самом запросе: окна хватает и на справку, и на приложенные документы.
Что OpenAI советует учесть в работе с GPT 6
Повадки старшей модели OpenAI описывает в руководстве по GPT-6 Astra и к каждой даёт готовую подсказку для задания.
Указания модель выполняет строже прежних и острее реагирует на правила в приложенных файлах: «It can be more sensitive to instructions contained in skills and other files, such as AGENTS.md». Перевод наш: «Она может острее реагировать на указания в навыках и других файлах, например в AGENTS.md». Такие файлы разработчик настойчиво советует просмотреть заранее: нечёткое или противоречивое указание в них способно остановить работу.
Отвечает она подробно и с оформлением: «GPT-6 Astra tends to use lists, tables and Markdown to make responses scannable». Перевод наш: «GPT-6 Astra склонна к спискам, таблицам и разметке Markdown, чтобы ответ легко просматривался». Нужен сплошной текст — так и пишут в задании.
В задачах с кодом модель проверяет сделанное тщательно, и на мелкой правке проверок выходит больше, чем нужно: меру проверки задают в задании.
В отчёте о безопасности OpenAI пишет, что Astra — его первая модель на критической ступени возможностей в кибербезопасности: «Astra is our first model to reach the Critical level of cybersecurity capability under our Preparedness Framework». Перевод наш: «Astra — наша первая модель, достигшая критического уровня возможностей в кибербезопасности по нашей рамке готовности». Защиту от вредных действий для неё разработчик заметно усилил.
Новая Luna отвечает короче прошлой: на медицинской проверке HealthBench OpenAI насчитал у неё ответы в среднем на 35 процентов короче, чем у GPT 5.6 Luna. Нужен развёрнутый ответ — длину и состав называют в задании.
В проверках на устойчивость к обходу защиты OpenAI оговаривает, что часть высоких результатов Luna объясняется её склонностью отказывать чаще, в том числе на обычные просьбы.
После исправления от 25 сентября 2026 года Luna лучше разбирает изображения, и задания со снимками, которые до этой даты выходили неудачно, стоит повторить.
Температуру и top_p OpenAI у рассуждающих моделей шестого поколения держит постоянными, и разнообразие ответа задают уровнем рассуждения и самим заданием. Запрос к GEN202 с полями temperature и top_p проходит без отказа у обоих уровней, а модели эти поля не передаются.
Как купить доступ к GPT 6 Astra и Luna в России и сколько стоит миллион токенов
Доступ к GPT 6 по API покупают на этом сайте, без счёта у OpenAI и без карты иностранного банка, и оба уровня приходят с одним ключом: вход, пополнение баланса рублями и ключ, который выпускается в кабинете. VPN для вызова не нужен: запрос уходит на адрес GEN202, а не на серверы OpenAI.
- Войдите. Вход — по ссылке из письма или через Яндекс. Новому счёту сразу начисляется 50 кредитов: у GPT 6 Luna это 196 тысяч токенов ответа, у GPT 6 Astra — 1 тысяча токенов.
- Пополните баланс. Нижний пакет — 500 ₽ за 1 000 кредитов: это 3,9 миллиона токенов ответа GPT 6 Luna или 39 тысяч токенов у GPT 6 Astra.
- Выпустите ключ и назовите уровень. Ключ создаётся в кабинете одним нажатием, а уровень задаёт значение поля model — gpt/6-luna или gpt/6-astra; тот же ключ вызывает GPT 5.6 и остальной каталог.
Миллион токенов ответа стоит у GPT 6 Luna 127,05 ₽, у GPT 6 Astra — 12694 ₽; вход у каждого уровня дешевле ответа. Тысяча токенов ответа — около 500 слов по-русски — обходится в 0,13 ₽ у Luna и в 12,69 ₽ у Astra. У длинного входа ставка своя, и обе ступени стоят в таблице цен выше.
Тот же баланс уходит на Gemini, Grok, Claude, Kimi, DeepSeek и Jev и на генерацию картинок и видео, а без кода оба уровня GPT 6 отвечают в чате GPT. Один вопрос в сутки Luna принимает без входа — в песочнице выше. Как устроена покупка доступа ко всему семейству GPT и что в нём даётся без денег, написано на странице GPT API.
