GPT-6 Astra 实测与用法：大家拿它做了什么

同一设计改动 Astra 在 Codex 里折腾 6 小时没成，换 Sol 十分钟就出更好结果，作者认为 Astra 是为「惊艳感」而非业务场景训练的。

作者晒出一段用 GPT-6 Astra 做出来的赛车游戏视频，展示其游戏开发能力。

一篇两页工作笔记介绍 Jev 的三个原语（Choice/Score/Noul），声称在 Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 上测试可提速 193 倍、降本 444 倍。

一位在 Astra 上花了约 5000 美元的开发者，用 Astra 分析自己的 Codex 线程，发现 70% 成本是缓存输入读取，并给出省额度实操建议。

一段视频把 Fable 5.2 和 GPT-6 Astra 放在一起比，想看点开就能看到两边输出差异。

用户抱怨买了 Plus 想顺畅干活，结果在 Codex 里给 Astra 发两条提示词就触发 5 小时额度上限。

一张截图显示 Surf AI 已加入 GPT-6 Astra，但只有 Max 订阅档位可以使用。

作者把 GPT-6 Astra 与 Aholo Lux3D 串成一个工作流，测试它能否一次产出场景里多个可直接用的 3D 模型。

开放权重模型占 80.1% Token，但 Anthropic 与 OpenAI 拿走 66.9% 支出，Astra 位列花费榜前列。

有人发帖抱怨 Astra 消耗额度极快，自嘲不知道是模型太贵还是自己提示词写得太烂。

推文称 Gemini 4 在发布前就已在所有 benchmark 上超过 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1。

土耳其账号转述 RoboHarm 机器人安全测试，称 Astra 在 5 类危险任务 100 次尝试中 97 次执行，婴儿模型加刀具场景 20 次里 19 次尝试、17 次完成，而 Claude Fable 5.1 全部拒绝。