
GPT 6 Astra OpenAI का सबसे बुद्धिमान और बेहतर रूप से संरेखित मॉडल है, जिसे चुनौतीपूर्ण कंप्यूटर उपयोग, वेब ब्राउज़िंग, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, साइबर सुरक्षा, विज्ञान और पेशेवर कार्यों के लिए बनाया गया है। इसका निर्णय-विवेक कोड, शोध और डिजिटल टूल के जटिल वर्कफ़्लो में सहायता करता है। Atlas Cloud Astra और Astra Codex को एक OpenAI-संगत कुंजी के माध्यम से उपलब्ध कराता है, जिसकी मानक दरें प्रति मिलियन इनपुट टोकन $10 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $50 से शुरू होती हैं। आज ही निर्माण शुरू करें।
GPT 6 Astra को OpenAI द्वारा विकसित किया गया है। Atlas Cloud (Atlas Cloud AI LLC द्वारा संचालित) इस तक पहुँच प्रदान करता है, इसका स्वामी नहीं है। सभी ट्रेडमार्क उनके संबंधित स्वामियों की संपत्ति हैं।
देखें कि प्रत्येक GPT 6 Astra एंडपॉइंट संवादात्मक, कंटेंट जनरेशन और व्यक्तिगत AI वर्कफ़्लो को कैसे सपोर्ट करता है।
| माध्यम | विवरण |
|---|---|
| GPT 6 Astra API (Text) | GPT 6 Astra टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को प्रोसेस करता है और एक रचनात्मक व सहज मॉडल प्रोफ़ाइल के माध्यम से जनरेट किया गया टेक्स्ट लौटाता है। प्राकृतिक बातचीत, कंटेंट जनरेशन और व्यक्तिगत AI अनुभवों के लिए इसे चुनें। |
| GPT 6 Astra Codex API (Text) | GPT 6 Astra Codex एंडपॉइंट के लिए, टेक्स्ट अनुरोध सत्यापित रचनात्मक और सहज प्रोफ़ाइल का उपयोग करके टेक्स्ट प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते हैं। यह उन संवादात्मक, कंटेंट निर्माण और व्यक्तिगत अनुभव वाले वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त है जिनमें अलग मॉडल एंडपॉइंट की आवश्यकता होती है। |
GPT 6 Astra एक OpenAI-संगत इंटीग्रेशन में 1,050,000-token संदर्भ, तर्क के पाँच स्तर, टेक्स्ट और इमेज समझ, कंप्यूटर उपयोग क्षमताएँ, दो Atlas मॉडल endpoint और पारदर्शी स्तरित मूल्य निर्धारण उपलब्ध कराता है।

GPT 6 Astra 1,050,000 tokens तक का संदर्भ स्वीकार करता है और 131,072 output tokens तक लौट सकता है। एक ही request में बड़े repositories, शोध-संग्रह या लंबी बातचीत का इतिहास दें। विस्तृत working span स्रोत सामग्री को कई अलग-अलग calls में बाँटने की आवश्यकता कम करता है, जिससे यह बड़े reviews, निरंतर analysis और जटिल project context के लिए उपयुक्त बनता है।

तर्क के पाँच effort levels आपको यह तय करने देते हैं कि प्रत्येक request पर कितना विचार-विमर्श किया जाए: low, medium, high, xhigh और max। सीधे-सादे काम के लिए हल्की setting चुनें, फिर planning, scientific analysis या कठिन debugging में गहन विचार की आवश्यकता होने पर effort बढ़ाएँ। यह request-level control मॉडल बदले बिना response speed, token उपयोग और solution depth के बीच संतुलन बनाने में teams की मदद करता है।

OpenAI ने Astra को कंप्यूटर उपयोग और ब्राउज़िंग के क्षेत्र में अत्याधुनिक बताया है। जब आपका application आवश्यक tools और permissions उपलब्ध कराता है, तब मॉडल interface state को समझ सकता है, multi-step actions की योजना बना सकता है और लंबे workflow में मिलने वाले results के आधार पर प्रतिक्रिया दे सकता है। यह संयोजन browser research, operational assistance और software-driven tasks के लिए उपयुक्त है, जहाँ अगला click चुनने जितना ही judgment भी महत्वपूर्ण होता है।

Atlas Cloud एक ही OpenAI-संगत key के माध्यम से openai/gpt-6-astra और openai/gpt-6-astra-codex दोनों उपलब्ध कराता है। दोनों में 1,050,000-token context window और 131,072 output tokens तक की क्षमता है, साथ ही समान सत्यापित स्तरित मूल्य निर्धारण भी है। Workflow बदलने पर model IDs बदलें, जबकि integration और authentication path को एकसमान रखें। इससे teams को एक ही stack के भीतर सामान्य और Codex variants की व्यावहारिक तुलना करने का मार्ग मिलता है।

टेक्स्ट और इमेज inputs Astra को गद्य, screenshots, diagrams और मिश्रित visual documents पर reasoning करने तथा टेक्स्ट responses तैयार करने में सक्षम बनाते हैं। Visual evidence को लिखित instructions के साथ मिलाएँ, ताकि मॉडल जो देखता है उसे आपके बताए task से जोड़ सके। Developers इस संयुक्त input path का उपयोग document review, interface analysis, chart interpretation और ऐसे अन्य workflows के लिए कर सकते हैं, जहाँ केवल टेक्स्ट से महत्वपूर्ण context छूट जाता है।

Atlas Cloud दोनों Astra variants के लिए पारदर्शी स्तरित, उपयोगानुसार भुगतान वाला pricing मॉडल अपनाता है। 272,000 input tokens तक के prompts के लिए standard rates प्रति million input tokens $10, प्रति million output tokens $50, cache creation के लिए $12.50 और cache reads के लिए $1 हैं। इस सीमा से ऊपर संबंधित rates $20, $75, $25 और $2 हैं, जिससे developers deployment से पहले लंबे context की लागत का अनुमान लगा सकते हैं।
तुलना करें कि GPT 6 Astra और दो प्रमुख विकल्प समान प्रॉम्प्ट को कैसे परिष्कृत, इंटरैक्टिव HTML अनुभवों में बदलते हैं।
“मिडनाइट लेटरप्रेस दुर्घटना प्रयोगशाला” शीर्षक वाला एक पूर्ण, एकल-फ़ाइल इंटरैक्टिव HTML वेबपेज बनाएँ। केवल तैयार HTML दस्तावेज़ आउटपुट करें, जिसमें सभी CSS और JavaScript inline हों। यह आधुनिक ब्राउज़र में बिना किसी बाहरी निर्भरता, CDN, लाइब्रेरी, फ़ॉन्ट, इमेज लिंक, SVG फ़ाइल या अन्य asset के सीधे खुलना और काम करना चाहिए। यह एक responsive वेबपेज है, कोई स्थिर 16:9 इमेज या canvas composition नहीं; इसे desktop, tablet और mobile स्क्रीन पर सहज रूप से अनुकूलित होना चाहिए। एक स्पर्शनीय प्रायोगिक letterpress simulator बनाएँ, जिसमें उपयोगकर्ता अलग-अलग lead type blocks को खींचकर केंद्रीय शीट पर रखकर print compose करे, उन्हें घुमाए और reposition करे, फिर बहुत बड़े mechanical impression lever को खींचने से पहले ink amount, press pressure और paper humidity को समायोजित करे। मुद्रित परिणाम इन parameters पर procedural रूप से प्रतिक्रिया दे: अतिरिक्त ink से bleeding और clogged counters हों, कम ink से सूखे और टूटे हुए किनारे बनें, pressure से indentation और deformation बदले, humidity से feathering और paper-fiber damage बढ़े, type placement की त्रुटि से misregistration हो, और बार-बार impressions से offset shadows तथा ghost images बनें। केवल vermilion red, ultramarine blue और acid yellow का उपयोग करके multiple color passes की अनुमति दें, realistic overprint blending, स्पष्ट layer ordering, per-layer visibility, step-by-step undo/redo और evolving print को देखने के लिए paper corner उठाने की सुविधा दें। मुख्य दृश्य नाटकीयता उस क्षण पर स्थिर करें जब press roller अभी-अभी ऊपर उठा हो और finished print प्रकट होने वाला हो। केंद्रीय paper को theatrical stage जैसा महसूस होना चाहिए। उसके चारों ओर type blocks, ink rollers, tweezers, registration pins, scraps, gauges और controls को asymmetric ring में व्यवस्थित करें। off-white bone-paper और lead-gray foundation का उपयोग करें, जिसे upper left से तिरछे पड़ने वाले warm-white work lamp से रोशन किया गया हो। CSS, HTML elements, Canvas और procedural textures के माध्यम से rough physical screen-print तथा handmade collage शैली में सब कुछ render करें: torn edges, fibrous paper grain, uneven pigment, halftone flecks, scratched metal, ink smears, tape fragments, slight perspective, imperfect registration और layered shadows। glossy gradients, sterile SaaS styling, generic cards, neon cyberpunk colors, photorealistic imagery, emoji, stock illustrations और पूरी तरह साफ vector geometry से बचें। letters, punctuation, numerals और कई decorative blocks वाला पर्याप्त movable type inventory शामिल करें। उपयोगकर्ता inventory से blocks को composing area पर drag कर सके, कई blocks select कर सके, handles या keyboard shortcuts से उन्हें rotate कर सके, arrow keys से nudge कर सके, delete या duplicate कर सके और physical block appearance खोए बिना textual content संपादित कर सके। ऐसे snapping guides जोड़ें जिन्हें toggle किया जा सके, लेकिन छोटी manual irregularities बनी रहें। स्पष्ट hover, active, selected, disabled और focus states दें। Pointer और touch interaction, sensible keyboard controls, accessible labels और visible focus indicators का समर्थन करें। Ink amount, pressure और humidity के लिए तीन tactile controls बनाएँ, जिनके values paper preview, texture simulation, gauges, warning labels और ambient machine behavior को real time में अपडेट करें। Extreme combinations पर playful accident states दिखाएँ, जैसे violent ink blooms, doubled letters, slipped type, ragged fiber cracks, roller chatter और splattered registration marks, जबकि composition पढ़ने योग्य रहे। एक compact experiment log जोड़ें, जो प्रत्येक impression और उसके parameters को रिकॉर्ड करे। उपयोगकर्ता pass color चुन सके, convincing arc में lever को drag करके press कर सके, एक छोटा लेकिन detailed press cycle देख सके और फिर paper peel back कर सके। Animation में lever resistance, machine vibration, roller movement, paper compression, dust motes, slight lamp flicker और reveal से पहले suspenseful pause शामिल हों। prefers-reduced-motion का सम्मान करें। Placement, rotation, parameter changes, printing, color passes और reveal actions पर undo तथा redo वास्तव में functional बनाएँ। Reset, Random Accident, Re-ink, Add Pass, Undo और Redo controls शामिल करें, साथ में एक संक्षिप्त onboarding hint दें जो interaction के बाद गायब हो जाए। पहले दृश्य को visually rich बनाने के लिए एक रोचक partially composed poster से page को seed करें, लेकिन हर महत्वपूर्ण element editable रहे। Audio assets का उपयोग किए बिना subtle sound-like visual feedback जोड़ें। जहाँ व्यावहारिक हो, deterministic procedural texture सुनिश्चित करें ताकि undo करने पर वही appearance पुनर्स्थापित हो। इस अनुभव को केवल decorative नहीं, बल्कि ceremonial, handmade, tense और mischievously uncontrollable महसूस होना चाहिए। Polished interaction details, convincing parameter coupling, layered procedural printing artifacts, refined animation timing और उत्कृष्ट responsive composition को प्राथमिकता दें। Semantic HTML और साफ-सुथरे, सुव्यवस्थित vanilla JavaScript का उपयोग करें। अंतिम response में केवल पूरा executable HTML document होना चाहिए।
Generated with GPT 6 Astra on Atlas Cloud
Generated with Gemini 3.1 Pro Preview on Atlas Cloud
Generated with GPT 5.6 Sol on Atlas Cloud
“मिडनाइट रेमन साउंडस्केप थिएटर” शीर्षक वाला एक पूर्ण, polished, एकल-फ़ाइल इंटरैक्टिव HTML वेबपेज बनाएँ। केवल अंतिम HTML document आउटपुट करें, जिसमें सभी CSS और JavaScript inline हों। यह बिना build step और बिना किसी external dependency, library, font, image, audio file, CDN resource, network request या linked asset के सीधे आधुनिक ब्राउज़र में चलना चाहिए। एक surreal midnight ramen shop के भीतर स्थापित expressive interactive scene बनाएँ। केंद्रीय object elastic noodles का एक continuous bundle हो, जिसे Canvas, SVG या दोनों के सावधानीपूर्वक integrated combination से render किया गया हो। Noodle bundle foreground में तिरछे रूप से फैले और physically tangible महसूस हो: उपयोगकर्ता उसे mouse या touch से कहीं भी पकड़ सके, drag कर सके, stretch कर सके, whip कर सके, अपने ऊपर fold कर सके और छोड़ सके। Inertia, damping, gravity, multiple connected segments, collision response और visible secondary motion के साथ convincing spring physics लागू करें। Aggressive dragging, rapid direction changes, viewport resizing या repeated interactions के दौरान भी simulation stable रहे। Composition में sweeping arc के साथ कम से कम तीन अलग-अलग ramen bowls और कई ingredients रखें, जिससे diagonal noodle के चारों ओर मजबूत visual rhythm बने। प्रत्येक bowl का अपना illustrated broth pattern, color identity, label और sound character हो। जब noodle किसी bowl को छुए या उसमें गिरे, तो synchronized audiovisual response trigger करें: Web Audio API से synthesized unique percussive beat, rising steam burst, scallion-green particle sprays, broth ripples, small droplets, screen-print registration jitter और styled text से बनाए गए animated handwritten Japanese-style onomatopoeia जैसे “ZURU!”, “PON!”, “JUU!” या “BASHAN!”। Collision intensity volume, pitch, particle count, ripple size, lettering scale और animation force को प्रभावित करे। Audio केवल user के first interaction के बाद शुरू हो और स्पष्ट mute/unmute control शामिल हो। Climactic visual state ऐसा freeze-frame evoke करे जिसमें noodle हवा में नाटकीय रूप से तना हो और broth splash से ठीक पहले suspended हो। इसके लिए “FREEZE THE SPLASH” control और Space key का समर्थन करें: freeze mode में प्रवेश करने पर brief punchy transition लागू हो, physical scene को उसकी state खोए बिना suspend करें, airborne droplets और stretched noodle tension को उभारें, bold poster-like kinetic typography दिखाएँ और subtle procedural line shimmer बनाए रखें ताकि page जीवंत महसूस होता रहे। Space या control को फिर दबाने पर scene सहज रूप से resume हो। Reset control, compact sound status indicator और recent collisions से संचालित restrained live “tempo/impact” readout जोड़ें। Keyboard controls एक छोटे integrated help panel में discoverable होने चाहिए: Space freeze toggle करे, R reset करे, M mute करे और arrow keys noodle पर directional impulses लागू करें। Vintage silkscreen poster design और procedural line animation का visually sophisticated hybrid उपयोग करें। Deep indigo background प्रमुख हो, जिसे bowls और collision points के आसपास localized stove-fire warmth काटती हो। Layered spot colors—vermilion red, ginger yellow, scallion green, warm cream और near-black—के साथ halftone textures, rough ink edges, slight color misregistration, bold graphic shadows और animated contour lines का उपयोग करें। परिणाम handmade और theatrical महसूस होना चाहिए, glossy या photorealistic नहीं। Subtle ambient steam, flickering stove glow, drifting grain और moving linework शामिल करें, लेकिन strong contrast और readable controls बनाए रखें। Generic neon cyberpunk styling से बचें। Composition को wide desktop, tablet और mobile screens पर responsive बनाएँ; यह वेबपेज है, इसलिए fixed 16:9 aspect ratio लागू न करें। Bowl placement, typography, controls, simulation bounds और touch targets को fluid रूप से अनुकूलित करें, essential content crop न हो। Unified mouse, pen और touch handling के लिए pointer events का उपयोग करें। Noodle को सक्रिय रूप से manipulate किए जाने के दौरान ही page scrolling रोकें। prefers-reduced-motion का सम्मान करते हुए ambient animation कम करें, लेकिन core interaction functional रहे। Efficient particle pooling या strict particle limits, requestAnimationFrame, sensible resolution cap के साथ device-pixel-ratio-aware rendering और resize-safe coordinate handling से smooth performance बनाए रखें। Content और finish requirements: atmospheric title treatment, interaction के लिए short one-line invitation, तीन या अधिक labeled bowls, कई visually distinct toppings, contextual handwritten sound words, polished control states, clear focus styles, accessible button labels और first use के बाद fade होने वाला unobtrusive interaction hint शामिल करें। Opening scene किसी finished collectible poster जैसा दिखना चाहिए, जबकि active state layered feedback और surprising emergent motion वाला lively rhythmic toy बन जाए। Negative constraints: कोई external asset या dependency नहीं; कोई image URL नहीं; कोई prerecorded audio नहीं; कोई framework नहीं; कोई unfinished placeholder नहीं; कोई TODO comment नहीं; कोई broken control नहीं; कोई fixed 16:9 canvas नहीं; कोई plain default UI नहीं; कोई generic gradient-only background नहीं; primary artwork के रूप में emoji का उपयोग नहीं; excessive explanatory text नहीं; autoplay audio नहीं; uncontrolled particle growth नहीं; ऐसा fragile physics नहीं जो explode करे या NaN values उत्पन्न करे; ऐसा interaction नहीं जो केवल mouse से काम करे; और single complete HTML document के बाहर कोई output नहीं।
Generated with GPT 6 Astra on Atlas Cloud
Generated with Gemini 3.1 Pro Preview on Atlas Cloud
Generated with GPT 5.6 Sol on Atlas Cloud
GPT 6 Astra उन्नत तर्क-वितर्क, ब्राउज़िंग, कंप्यूटर उपयोग, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, मल्टीमॉडल विश्लेषण और लंबे संदर्भ को डेवलपरों, शोधकर्ताओं, सुरक्षा टीमों और पेशेवर ज्ञान-कर्मियों के लिए व्यावहारिक वर्कफ़्लो में बदल देता है।
GPT 6 Astra ऐसे कंप्यूटर उपयोग और ब्राउज़िंग कार्य संभालता है जिनमें कई समन्वित चरणों की आवश्यकता होती है। इसे ब्राउज़र-आधारित संचालन, जानकारी एकत्र करने और ऐसे डिजिटल वर्कफ़्लो के लिए तैनात करें जहाँ किसी एजेंट को निर्देश से लेकर कार्य-समापन तक स्वयं आगे बढ़ना हो।
मौजूदा कोडबेस में GPT 6 Astra जटिल सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों में सहायता कर सकता है। डेवलपर इसका उपयोग संदर्भ समझने, समस्याओं को डीबग करने, बदलाव लागू करने और परिणामों की समीक्षा करने के लिए कर सकते हैं, फिर उन्हें प्रोडक्शन वर्कफ़्लो में एकीकृत कर सकते हैं।
GPT 6 Astra की ब्राउज़िंग और लंबी संदर्भ क्षमता की मदद से स्रोतों के बड़े संग्रह को संरचित शोध में बदलें। विश्लेषक साक्ष्यों की तुलना कर सकते हैं, पूरे प्रोजेक्ट का संदर्भ बनाए रख सकते हैं और सूचित निर्णयों के लिए स्पष्ट निष्कर्ष प्रस्तुत कर सकते हैं।
जब सुरक्षा कार्यों में सावधानीपूर्वक तर्क-वितर्क की आवश्यकता हो, GPT 6 Astra कोड, कॉन्फ़िगरेशन और तकनीकी साक्ष्यों की जाँच कर सकता है। इसके निष्कर्षों का उपयोग भेद्यता समीक्षा, सुधार योजना और सुरक्षा टीमों के लिए दस्तावेज़ीकृत हस्तांतरण में सहायता के लिए करें।
वैज्ञानिक टीमें GPT 6 Astra को ऐसे चुनौतीपूर्ण विश्लेषण में लागू कर सकती हैं जिसमें टेक्स्ट, छवियों और व्यापक संदर्भ का संयोजन हो। यह शोधकर्ताओं को अवलोकनों को व्यवस्थित करने, तर्क की दिशाओं को परखने और विशेषज्ञ सत्यापन के लिए आउटपुट का प्रारूप तैयार करने में मदद करता है।
लंबे दस्तावेज़ों, दृश्य संदर्भों और प्रोजेक्ट रिकॉर्ड को एक ही पेशेवर वर्कफ़्लो में शामिल करें। GPT 6 Astra की मदद से टीमें संदर्भ को बनाए रखते हुए सामग्रियों का मिलान कर सकती हैं और रिपोर्ट, ब्रीफ़ या निर्णय तैयार कर सकती हैं।
इनपुट समर्थन, संदर्भ क्षमता, आउटपुट सीमा और मानक टोकन मूल्य के आधार पर Atlas Cloud पर उपलब्ध प्रमुख मल्टीमॉडल मॉडलों के साथ GPT 6 Astra की तुलना करें।
| मॉडल | इनपुट प्रकार | संदर्भ विंडो | अधिकतम आउटपुट | प्रति 1M Tokens मानक मूल्य |
|---|---|---|---|---|
| GPT 6 Astra | टेक्स्ट, इमेज | 1,050,000 tokens | 131,072 tokens | $10 इनपुट / $50 आउटपुट; 272K prompt से अधिक: $20 इनपुट / $75 आउटपुट |
| GPT 6 Astra Codex | टेक्स्ट, इमेज | 1,050,000 tokens | 131,072 tokens | $10 इनपुट / $50 आउटपुट; 272K prompt से अधिक: $20 इनपुट / $75 आउटपुट |
| Gemini 3.1 Pro Preview | टेक्स्ट, इमेज, वीडियो | 1,000,000 tokens | 64,000 tokens | $2 इनपुट / $12 आउटपुट; 200K prompt से अधिक: $4 इनपुट / $18 आउटपुट |
| Grok 4.6 | टेक्स्ट, इमेज | 500,000 tokens | 500,000 tokens | $2 इनपुट / $6 आउटपुट; 200K prompt से अधिक: $4 इनपुट / $12 आउटपुट |
| Kimi K3 | टेक्स्ट, इमेज, वीडियो | 1,048,576 tokens | 1,048,576 tokens | $3 इनपुट / $15 आउटपुट |
कुछ ही मिनटों में शुरू करें — इन सरल चरणों का पालन करके Atlas Cloud प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए मॉडल इंटीग्रेट और डिप्लॉय करें।
atlascloud.ai पर साइन अप करें और वेरिफिकेशन पूरा करें। नए यूज़र्स को प्लेटफ़ॉर्म एक्सप्लोर करने और मॉडल टेस्ट करने के लिए फ्री क्रेडिट मिलते हैं।
बेजोड़ प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और विकास अनुभव के लिए उन्नत GPT 6 Astra मॉडल को Atlas Cloud के GPU त्वरण प्लेटफ़ॉर्म के साथ संयोजित करें।
कम विलंबता:
रियल-टाइम प्रतिक्रिया के लिए GPU-अनुकूलित इंफरेंसिंग।
एकीकृत API:
GPT 6 Astra, GPT, Gemini और DeepSeek के लिए एक इंटीग्रेशन।
पारदर्शी मूल्य निर्धारण:
प्रति token बिलिंग, Serverless मोड का समर्थन।
डेवलपर अनुभव:
SDK, डेटा एनालिटिक्स, फाइन-ट्यूनिंग टूल और टेम्पलेट पूरी तरह से उपलब्ध हैं।
विश्वसनीयता:
99.99% उपलब्धता, RBAC अनुमति नियंत्रण, अनुपालन लॉगिंग।
सुरक्षा और अनुपालन:
SOC 2 Type II प्रमाणन, HIPAA अनुपालन, US डेटा संप्रभुता।
GPT-6 Astra, कंप्यूटर उपयोग, ब्राउज़िंग, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, साइबर सुरक्षा, विज्ञान और पेशेवर कार्यों जैसी कठिन आवश्यकताओं के लिए OpenAI का अत्याधुनिक मॉडल है। Atlas Cloud, एक ही OpenAI-संगत कुंजी के माध्यम से GPT 6 Astra और GPT 6 Astra Codex तक उपयोग-आधारित पहुँच प्रदान करता है।
जटिल कार्यों के लिए निर्मित Astra, तर्क, कोडिंग, ब्राउज़िंग, कंप्यूटर उपयोग, शोध और लंबे संदर्भ के विश्लेषण का समर्थन करता है। यह टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है तथा एजेंट वर्कफ़्लो, दस्तावेज़ निर्माण और अन्य कठिन पेशेवर कार्यों के लिए टेक्स्ट तैयार करता है।
किसी OpenAI-संगत क्लाइंट को Atlas Cloud endpoint पर निर्देशित करें, अपनी Atlas API key जोड़ें और openai/gpt-6-astra या openai/gpt-6-astra-codex चुनें। Atlas Cloud इस परिवार को Chat Completions protocol के माध्यम से उपलब्ध कराता है, जिससे परिचित अनुरोध और प्रतिक्रिया संरचनाओं को बनाए रखा जा सकता है।
Atlas Cloud टेक्स्ट आउटपुट के साथ टेक्स्ट और इमेज इनपुट का समर्थन करता है। सूचीबद्ध संदर्भ विंडो 1,050,000 tokens है, अधिकतम आउटपुट 131,072 tokens है और knowledge cutoff April 30, 2026 है।
हाँ। Streaming समर्थित है और reasoning effort को low, medium, high, xhigh या max पर सेट किया जा सकता है। कम सेटिंग गति और कम token उपयोग को प्राथमिकता देती हैं, जबकि अधिक सेटिंग कठिन कार्यों के लिए अधिक reasoning की अनुमति देती हैं।
मानक मूल्य $10 प्रति million input tokens और $50 प्रति million output tokens है। Cached input की लागत $1 प्रति million tokens है, जबकि cache creation की लागत $12.50 प्रति million है। 272,000 tokens से अधिक वाले prompts के लिए संबंधित दरें $20, $75, $2 और $25 प्रति million tokens हैं।
low या medium reasoning effort से शुरुआत करें और setting बढ़ाने से पहले प्रतिनिधि कार्यों पर token उपयोग मापें। Prompt caching से दोबारा उपयोग किए जाने वाले input की लागत कम हो सकती है, जबकि नियमित या high volume requests के लिए कम लागत वाला मॉडल अधिक उपयुक्त हो सकता है।
Atlas Cloud दो अलग-अलग model IDs सूचीबद्ध करता है: openai/gpt-6-astra और openai/gpt-6-astra-codex। दोनों समान verified pricing schedule का उपयोग करते हैं, लेकिन उपलब्ध backend facts से क्षमताओं या latency में किसी परिमाणात्मक अंतर की पुष्टि नहीं होती। Production default चुनने से पहले अपने coding और सामान्य workloads पर दोनों का benchmark करें।
जब गुणवत्ता सबसे महत्वपूर्ण हो, तब Astra चुनें—जैसे agentic computer use, जटिल सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, लंबे संदर्भ का विश्लेषण और कठिन वैज्ञानिक या पेशेवर कार्यों के लिए। नियमित requests, high volume traffic या latency-केंद्रित workflows के लिए task success और total cost के आधार पर छोटे मॉडल की तुलना करें।
Atlas Cloud का भरपूर लाभ उठाने में मदद करने वाली गाइड, ट्यूटोरियल और प्रोडक्ट अपडेट।