GPT-6 Astra 实测与用法：大家拿它做了什么

视频里 Altman 说用 Astra 一下午能搭 10 个助手，并建议持续喂更难的问题，软件、科学、复杂模拟都行。

用户晒图称 Astra 的 Codex 计划从 70% 用量到归零只用了 16 分钟，直接 @OpenAI 员工质问是不是开玩笑。

同一套 MCP Moonbundle X Shopify 流程下，对比 Fable 5.1 和 ChatGPT Astra 生成的两版购物篮概念设计。

调侃 OpenAI 内部人士劝大家放心用 Astra、说几乎不碰限额，而用户对此反应冷淡。

日常设计任务综合 81.2 分，接近 GPT-6 Astra 的 98%，但单次成本只要 0.023 美元，是 Astra 的 1.4%。

OpenAI 员工复盘 Astra 发布周：免费与付费用户的默认 ChatGPT 体验提升，事实错误降 65%，谄媚降 83%。

用户确认 OpenAI 对 Codex 中 Astra 的长上下文不额外收费，建议趁此多用。

作者只给一句提示，Astra 便通过 Codex 的 computer use 自主调用 ChatGPT 新 sketch 功能，完成整套品牌设计。

新版 SWE 基准把 33% 权重给代码质量与可维护性，作者认为单看准确率已无法区分这一代模型，结论留给读者自己判断。

阿拉伯语报道：OpenAI 说一个比 GPT-6 Astra 更强、仍在训练的内部模型，靠约 1 万个 AI 智能体、88 小时产出纳维-斯托克斯方程的解。

作者让三个模型做同一份代码审查，Daybreak Blue 发现的有效问题最多，但没有模型给出防止复发的建议。

对照实验发现 Fable 改动更小更稳，Astra 搜得更广、找出的问题更多，作者据此设计出「Astra 找问题、Fable 落地」的流水线。