GPT-6 Astra 实测与用法：大家拿它做了什么

日文教程：先用 GPT-6 Astra 操作 Blender 出舞蹈动态预演，再交给 MiniMax H3 生成成片，称镜头更稳。

日本用户录屏称，在外出途中用手机让 GPT-6 Astra 直接做出高质量设计网站，感叹效果夸张。

总结 Astra 只用于高判断力任务，杂务交给 Luna/Terra、复杂任务用 Sol，并称额度消耗主因是重试次数。

推广帖称不到一天就接入 Astra，用一个 API 覆盖编码、研究和 agent 工作流，主打省 token、快循环、少厂商锁定。

视频解读 Astra 靠重复过层增加计算深度、不增参数量，并认为这透露实验室路线图里参数规模扩张已不再激进。

作者公开完整分镜提示词，展示 Astra 配合 Seedance 2.5 生成 30 秒医院潜行游戏质感视频。

有人贴图展示 GPT-6 Astra Pro 不认识 Tibo，属于新模型上线初期的能力边界吐槽。

日文用户称按某篇文章优化 GPT-6 Astra 的 Skills 配置，输出文字量削减约 59%。

Erik Kokalj 把 5 FPS 图像序列喂给不支持视频的 Astra，判定发球、击球、得分与失误并还原记分牌，20 秒约 45k token、100 帧约 1 美元。

有人发现多数现有 Skills 对 Astra 来说太啰嗦，于是把文章丢给模型按图重写全部指令，建议在额度重置前动手。

日文帖称 Astra 口碑和用量暴涨，导致 OpenAI 一度停止 200 美元最高档的新增和升级。

有人问提示词怎么写，作者说基本没写，全靠 Astra Pro 自由发挥，反而比反复打磨更容易出成品。