实测：Astra 的 xHigh 比 Medium 更省额度
有人统计发现 Astra 高推理档反而比中档少耗用量，因为中档要跑两倍轮次并反复重读约 104K 上下文。
[비상] GPT-6 Astra xHigh가 Medium보다 사용량을 덜 소모하고 있다네요. 벤치마크 수행비용도 찾아보았는데, Max가 가장 저렴하고 Low가 가장 비쌉니다(2번째 사진 참고). 먼저 이번 이슈에 대해서 살펴보자면.... Medium의 응답 당 비용은 xHigh에 비해 34% 저렴합니다. 하지만 2배 더 많은 턴을 사용하며, 이에 더해 매번 약 104K 토큰의 대화 컨텍스트를 다시 처리하게 됩니다. 실제 카운트해보니 xHigh가 65턴을 사용할 때 Medium이 122턴을 사용했다고 하는군요. 결과적으로 2배나 더 많은 사용량을 소모한다는 보고입니다. ARC-AGI-3 벤치마크에서 공식적으로 발표한 벤치마킹 비용 또한 높은 Effort일 때 오히려 저렴한... 상황입니다. Max - $17,332 xHigh - $18,147 High - $18,817 Medium - $19,285 Low - $21,298 None - $23,457 Astra는 기존 모델보다 agentic workflow에 훨씬 적극적으로 행동하도록 설계된 모델입니다. OpenAI의 공식 가이드에서도 Astra는 장시간 작업에서 더 높은 initiative와 follow-through를 보이고, 코딩 작업에서는 완료를 판단하기 전에 상당히 광범위한 테스트를 수행하는 경향이 있다고 밝힙니다. 애초에 Medium~Low로 맡길 일이라면 5.6 Sol에게 토스하고, Astra는 복잡한 설계 등에만 맡기되 xHigh~Max만 사용하는 것이 가장 효율적인 방법일듯 합니다.
这条是引用着另一条写的：x.com/alexgetmancom/status/2097679452020855271