
GPT 6 Astraは、コンピューター操作、Webブラウジング、ソフトウェアエンジニアリング、サイバーセキュリティ、科学、専門業務など、要求の厳しい用途に対応するために構築された、OpenAIで最も高い知能とアライメントを備えたモデルです。その判断力により、コード、リサーチ、デジタルツールにまたがる複雑なワークフローを支援します。Atlas Cloudでは、1つのOpenAI互換キーでAstraとAstra Codexを利用でき、標準料金は入力トークン1,000,000件あたり$10、出力トークン1,000,000件あたり$50です。今すぐ開発を始めましょう。
GPT 6 Astra は OpenAI が開発したモデルです。Atlas Cloud(運営:Atlas Cloud AI LLC)は本モデルへのアクセスを提供するものであり、その所有者ではありません。すべての商標は各所有者に帰属します。
各 GPT 6 Astra エンドポイントが、会話、コンテンツ生成、パーソナライズされた AI ワークフローをどのようにサポートするかを確認できます。
| モダリティ | 説明 |
|---|---|
| GPT 6 Astra API (Text) | GPT 6 Astra はテキストプロンプトを処理し、クリエイティブで直感的なモデルプロファイルを通じて生成テキストを返します。自然な会話、コンテンツ生成、パーソナライズされた AI エクスペリエンスに適しています。 |
| GPT 6 Astra Codex API (Text) | GPT 6 Astra Codex エンドポイントでは、テキストリクエストに対して、検証済みのクリエイティブで直感的なプロファイルを使用したテキストレスポンスが生成されます。個別のモデルエンドポイントを必要とする会話、コンテンツ作成、パーソナライズされたエクスペリエンスのワークフローに適しています。 |
GPT 6 Astraは、1,050,000トークンのコンテキスト、5段階の推論レベル、テキストと画像の理解、コンピューター操作機能、2つのAtlasモデルエンドポイント、透明性の高い段階制料金を、1つのOpenAI互換インテグレーションに統合します。

GPT 6 Astraは最大1,050,000トークンのコンテキストを受け付け、最大131,072出力トークンを返せます。大規模なリポジトリ、研究資料、長い会話履歴も、1回のリクエストで入力できます。拡張された作業範囲により、ソース資料を多数の分断された呼び出しに分割する必要が減り、大規模なレビュー、継続的な分析、複雑なプロジェクトコンテキストに適しています。

5段階の推論労力レベルにより、各リクエストにどれだけ思考時間をかけるかを調整できます。レベルはlow、medium、high、xhigh、maxです。単純な作業には軽い設定を選び、計画立案、科学的分析、難しいデバッグでより深い検討が必要な場合は、推論労力を引き上げます。このリクエストレベルの制御により、モデルを変更せずに、応答速度、トークン使用量、解決策の深さのバランスを取れます。

OpenAIは、コンピューター操作とブラウジングにおいてAstraを最先端のモデルとして位置付けています。アプリケーションが必要なツールと権限を提供すると、モデルはインターフェースの状態を解釈し、複数ステップの操作を計画し、より長いワークフローにわたって結果に応答できます。この組み合わせは、判断力が次のクリックと同じくらい重要になる、ブラウザーリサーチ、業務支援、ソフトウェア駆動のタスクに適しています。

Atlas Cloudでは、openai/gpt-6-astraとopenai/gpt-6-astra-codexの両方を、1つのOpenAI互換キーで利用できます。どちらも1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと最大131,072出力トークンに対応し、検証済みの段階制料金も共通です。ワークフローの変化に応じてモデルIDを切り替えながら、インテグレーションと認証経路は一貫して維持できます。これにより、1つのスタック内で汎用版とCodex版を実用的に比較できます。

テキストと画像の入力により、Astraは文章、スクリーンショット、図、テキストと画像が混在するドキュメントを踏まえて推論し、テキストで応答できます。視覚的な証拠と文章による指示を組み合わせることで、モデルは目にした内容と指定されたタスクを関連付けられます。開発者はこの入力経路を、ドキュメントレビュー、インターフェース分析、グラフの解釈など、テキストだけでは重要なコンテキストが欠けるワークフローに活用できます。

Atlas Cloudは、Astraの両バリアントに対して、透明性の高い段階制の従量課金を採用しています。入力トークンが272,000までのプロンプトでは、標準料金は入力トークン1 millionあたり$10、出力トークン1 millionあたり$50、キャッシュ作成は$12.50、キャッシュ読み取りは$1です。このしきい値を超える場合、対応する料金はそれぞれ$20、$75、$25、$2となり、開発者はデプロイ前に長いコンテキストのコストを見積もりやすくなります。
同一のプロンプトから、GPT 6 Astraと2つの有力な代替モデルが、洗練されたインタラクティブHTML体験へ変換する様子を比較します。
「Midnight Letterpress Accident Laboratory」というタイトルの、完全な単一ファイルのインタラクティブHTMLウェブページを作成してください。完成したHTMLドキュメントのみを出力し、CSSとJavaScriptはすべてインラインにしてください。外部依存関係、CDN、ライブラリ、フォント、画像リンク、SVGファイル、その他のアセットなしで、モダンブラウザから直接開いて動作する必要があります。これは固定された16:9画像やキャンバス構成ではなく、デスクトップ、タブレット、モバイル画面に自然に適応するレスポンシブウェブページです。 ユーザーが個々の活字ブロックを中央の用紙へドラッグして配置し、回転・位置調整を行った後、インク量、プレス圧、紙の湿度を調整して巨大な機械式印圧レバーを引く、触覚的な実験用活版印刷シミュレーターを構築してください。印刷結果はこれらのパラメータに手続き的に反応する必要があります。過剰なインクではにじみやカウンターの目詰まりが発生し、インク不足では乾いた途切れたエッジになり、圧力によってへこみと変形が変化し、湿度が高いほど毛羽立ちや紙繊維の損傷が増え、不完全な活字配置では見当ずれが生じ、繰り返し印刷ではオフセットされた影やゴースト画像が現れます。朱赤、ウルトラマリンブルー、アシッドイエローのみを使った複数の色刷りに対応し、リアルな重ね刷りの混色、明確なレイヤー順、レイヤーごとの表示切り替え、段階的なUndo/Redo、さらに紙の角を持ち上げて変化していく印刷結果を下から覗ける機能を実装してください。 プレスローラーがちょうど上昇し、完成した印刷物が姿を現す直前の瞬間を中心に、メインビジュアルのドラマを凍結させてください。中央の紙は劇場の舞台のように感じられる必要があります。その周囲を、活字ブロック、インクローラー、ピンセット、見当ピン、紙片、ゲージ、コントロールが非対称なリング状に取り囲む構成にしてください。オフホワイトの骨紙と鉛灰色を基盤に、左上から斜めに差し込む暖白色の作業灯で照らしてください。すべてをCSS、HTML要素、Canvas、手続き的テクスチャで、粗い物理スクリーンプリントと手作りコラージュのスタイルに仕上げてください。破れたエッジ、繊維質の紙目、不均一な顔料、ハーフトーンの斑点、傷ついた金属、インクの汚れ、テープの断片、わずかな遠近感、不完全な見当合わせ、重なり合う影を取り入れてください。光沢のあるグラデーション、無菌的なSaaS風スタイル、一般的なカード、ネオン・サイバーパンク色、フォトリアルな画像、絵文字、ストックイラスト、完全に整ったベクター形状は避けてください。 文字、句読点、数字、複数の装飾ブロックを含む、十分な量の活字インベントリを用意してください。ユーザーがインベントリから作業エリアへブロックをドラッグし、複数のブロックを選択し、ハンドルまたはキーボードショートカットで回転させ、矢印キーで微調整し、削除や複製を行い、物理ブロックの見た目を失わずにテキスト内容を編集できるようにしてください。オン・オフを切り替えられるスナップガイドを追加しつつ、小さな手動の不規則性は残してください。明確なホバー、アクティブ、選択、無効、フォーカス状態を用意してください。ポインターとタッチ操作、適切なキーボード操作、アクセシブルなラベル、視認可能なフォーカスインジケーターに対応してください。 インク量、圧力、湿度の3つの触覚的なコントロールを作成し、それらの値が紙のプレビュー、テクスチャシミュレーション、ゲージ、警告ラベル、周囲の機械挙動をリアルタイムで更新するようにしてください。極端な組み合わせでは、激しいインクの膨張、二重文字、ずれた活字、ぼろぼろの繊維亀裂、ローラーのチャタリング、飛び散った見当マークなど、遊び心のある事故状態を見せつつ、構成の可読性は維持してください。各印刷とそのパラメータを記録するコンパクトな実験ログを追加してください。ユーザーは刷り色を選択し、レバーを説得力のある弧を描くようにドラッグして押し下げ、短いながら詳細なプレスサイクルを見届け、その後で紙をめくれる必要があります。アニメーションには、レバーの抵抗、機械の振動、ローラーの動き、紙の圧縮、浮遊する塵、わずかなランプのちらつき、公開前のサスペンスに満ちた間を含めてください。prefers-reduced-motionを尊重してください。 配置、回転、パラメータ変更、印刷、色刷り、公開操作のすべてにわたってUndoとRedoを本当に機能させてください。Reset、Random Accident、Re-ink、Add Pass、Undo、Redoの各コントロールに加え、操作後に消える簡潔なオンボーディングヒントを含めてください。興味を引く、部分的に構成済みのポスターを初期状態として用意し、最初の画面を視覚的に豊かにしながら、重要な要素はすべて編集可能にしてください。音声アセットを使わず、音のように感じられるさりげない視覚フィードバックを追加してください。可能な範囲で手続き的テクスチャを決定論的にし、Undoで同じ見た目が復元されるようにしてください。 この体験は、単なる装飾ではなく、儀式的で手作り感があり、緊張感を伴い、いたずらっぽく制御不能に感じられる必要があります。洗練されたインタラクションの細部、説得力のあるパラメータ連動、層状の手続き的印刷痕跡、練られたアニメーションのタイミング、優れたレスポンシブ構成を優先してください。セマンティックHTMLと、整理された読みやすいバニラJavaScriptを使用してください。最終回答には、実行可能な完全なHTMLドキュメントのみを含めてください。
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
「Midnight Ramen Soundscape Theater」というタイトルの、完全に洗練された単一ファイルのインタラクティブHTMLウェブページを作成してください。すべてのCSSとJavaScriptをインラインにした最終HTMLドキュメントのみを出力してください。ビルド手順なしでモダンブラウザから直接動作し、外部依存関係、ライブラリ、フォント、画像、音声ファイル、CDNリソース、ネットワークリクエスト、リンクされたアセットを一切使用しないでください。 シュールな真夜中のラーメン店を舞台にした、表現力豊かなインタラクティブシーンを構築してください。中心となるオブジェクトは、Canvas、SVG、または両者を慎重に組み合わせて描画する、1本の連続した弾力のある麺の束です。麺の束は前景を斜めに横切り、物理的な存在感を持つ必要があります。ユーザーはマウスまたはタッチで任意の場所をつかみ、ドラッグ、伸長、振り回し、自分自身に折り重ね、離せるようにしてください。慣性、減衰、重力、複数の接続セグメント、衝突応答、目に見える二次運動を備えた説得力のあるばね物理を実装してください。激しいドラッグ、急激な方向転換、ビューポートのリサイズ、繰り返し操作中もシミュレーションが安定するようにしてください。 少なくとも3つの特徴的なラーメン丼と複数の具材を構図内の大きな弧に沿って配置し、斜めの麺の周囲に強い視覚的リズムを生み出してください。各丼には固有の図案化されたスープ模様、カラーアイデンティティ、ラベル、音のキャラクターを持たせてください。麺が丼に触れる、または入り込むと、同期した視聴覚反応を発生させてください。Web Audio APIで合成した丼ごとに異なる打楽器ビート、立ち上る湯気のバースト、ネギ色のパーティクルスプレー、スープの波紋、小さな水滴、スクリーンプリントの見当ずれの揺れ、そして「ZURU!」「PON!」「JUU!」「BASHAN!」のような手書きの日本語風オノマトペを、外部フォントではなくスタイル付きテキストでアニメーション表示してください。衝突の強さによって、音量、ピッチ、パーティクル数、波紋の大きさ、文字のスケール、アニメーションの勢いが変化する必要があります。音声はユーザーの最初の操作後にのみ開始し、明確なミュート/ミュート解除コントロールを用意してください。 クライマックスの視覚状態では、麺が空中を劇的に伸び、スープが跳ねる直前の状態で浮遊しているフリーズフレームを想起させてください。「FREEZE THE SPLASH」コントロールとSpaceキーでこの状態を支えます。フリーズモードに入ると、短く力強いトランジションを適用し、状態を失わずに物理シーンを停止し、空中の水滴と伸びた麺の張力を強調し、大胆なポスター風のキネティックタイポグラフィを表示し、ページが生きているように感じられるさりげない手続き的な線の揺らめきを維持してください。Spaceキーまたはコントロールをもう一度押すと、シームレスに再開してください。リセットコントロール、コンパクトなサウンド状態インジケーター、最近の衝突を基にした控えめなライブ「テンポ/インパクト」表示を追加してください。キーボード操作は、小さく統合されたヘルプパネルで見つけられるようにしてください。Spaceでフリーズ切り替え、Rでリセット、Mでミュート、矢印キーで麺に方向性のあるインパルスを加えます。 ヴィンテージのシルクスクリーンポスターデザインと手続き的なラインアニメーションを洗練された形で融合してください。深いインディゴの背景を主役にし、丼や衝突地点の周囲には局所的なかまどの火の暖かさを差し込ませてください。朱赤、ショウガイエロー、ネギグリーン、暖色系クリーム、ほぼ黒のレイヤー化されたスポットカラーを使い、ハーフトーンテクスチャ、粗いインクエッジ、わずかな色ずれ、太いグラフィックシャドウ、アニメーションする輪郭線を加えてください。光沢的またはフォトリアルではなく、手作りで劇場的な雰囲気に仕上げてください。さりげない環境の湯気、ちらつくかまどの光、漂う粒子、動く線画を含めつつ、十分なコントラストと読みやすいコントロールを維持してください。一般的なネオン・サイバーパンク風のスタイルは避けてください。 横長のデスクトップ、タブレット、モバイル画面に対応するレスポンシブ構成にしてください。これはウェブページであるため、固定された16:9のアスペクト比を強制しないでください。重要なコンテンツを切り取らず、丼の配置、タイポグラフィ、コントロール、シミュレーション境界、タッチターゲットを画面に応じて柔軟に適応させてください。マウス、ペン、タッチを統一して処理するためにポインターイベントを使用してください。麺を実際に操作している間だけページスクロールを防止してください。prefers-reduced-motionを尊重し、コアとなる操作性を維持しながら環境アニメーションを減らしてください。効率的なパーティクルプーリングまたは厳格なパーティクル制限、requestAnimationFrame、適切な解像度上限を設けたdevice-pixel-ratio対応の描画、リサイズに安全な座標処理によって、滑らかなパフォーマンスを維持してください。 コンテンツと仕上げの要件として、雰囲気のあるタイトル処理、操作を促す短い1行の案内、3つ以上のラベル付きの丼、見た目の異なる複数のトッピング、文脈に応じた手書き風の音声語、洗練されたコントロール状態、明確なフォーカススタイル、アクセシブルなボタンラベル、初回操作後に消える控えめな操作ヒントを含めてください。開始シーンは操作前から完成したコレクターズポスターのように見え、アクティブ状態では、層状のフィードバックと予想外に生まれる動きを備えた、生き生きとしたリズム玩具へ変化する必要があります。 ネガティブ制約:外部アセットや依存関係を使用しないこと。画像URLを使用しないこと。録音済み音声を使用しないこと。フレームワークを使用しないこと。未完成のプレースホルダーを残さないこと。TODOコメントを含めないこと。壊れたコントロールを作らないこと。固定16:9キャンバスにしないこと。素のデフォルトUIを使用しないこと。一般的なグラデーションだけの背景にしないこと。主要なアートワークとして絵文字を使用しないこと。説明文を過剰に含めないこと。音声を自動再生しないこと。パーティクルを制御なく増殖させないこと。爆発したりNaN値を生成したりする脆弱な物理にしないこと。マウスでしか動作しないインタラクションにしないこと。単一の完全なHTMLドキュメント以外の出力を含めないこと。
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は、高度な推論、ブラウジング、コンピューター操作、ソフトウェアエンジニアリング、マルチモーダル分析、長文コンテキストを、開発者、研究者、セキュリティチーム、専門知識労働者向けの実用的なワークフローへと結び付けます。
GPT 6 Astraは、複数の手順を連携して実行する必要があるコンピューター操作やブラウジングのタスクに対応します。ブラウザ上の操作、情報収集、指示を完了まで遂行するエージェントが必要なデジタルワークフローに導入できます。
既存のコードベース全体を対象とする複雑なソフトウェアエンジニアリング業務を、GPT 6 Astraが支援します。開発者は、コンテキストの把握、問題のデバッグ、変更の実装、結果のレビューを行い、本番ワークフローに統合する前の確認に活用できます。
GPT 6 Astraのブラウジング機能と長文コンテキスト機能を活用して、大量の情報源を構造化されたリサーチへと変換できます。アナリストは、エビデンスを比較し、プロジェクト全体のコンテキストを保持しながら、十分な情報に基づく意思決定のための明確な知見を作成できます。
セキュリティ業務で慎重な推論が求められる場合、GPT 6 Astraはコード、設定、技術的なエビデンスを調査できます。その分析結果を、脆弱性レビュー、対策計画、セキュリティチーム向けに記録された引き継ぎの支援に活用できます。
科学チームは、テキスト、画像、広範なコンテキストを組み合わせた高度な分析にGPT 6 Astraを活用できます。研究者による観察結果の整理、推論の検証、専門家による確認に向けた成果物の草稿作成を支援します。
長大な文書、視覚的な参考資料、プロジェクト記録を、1つの専門的なワークフローに取り込めます。GPT 6 Astraを使えば、チームは周辺のコンテキストを保持したまま資料を突き合わせ、レポート、ブリーフ、意思決定資料を準備できます。
入力対応、コンテキスト容量、出力上限、標準トークン価格の観点から、Atlas Cloudで利用可能な主要マルチモーダルモデルとGPT 6 Astraを比較します。
| モデル | 入力タイプ | コンテキストウィンドウ | 最大出力 | 100万トークンあたりの標準価格 |
|---|---|---|---|---|
| GPT 6 Astra | テキスト、画像 | 1,050,000トークン | 131,072トークン | 入力 $10 / 出力 $50、プロンプトが272K超の場合:入力 $20 / 出力 $75 |
| GPT 6 Astra Codex | テキスト、画像 | 1,050,000トークン | 131,072トークン | 入力 $10 / 出力 $50、プロンプトが272K超の場合:入力 $20 / 出力 $75 |
| Gemini 3.1 Pro Preview | テキスト、画像、ビデオ | 1,000,000トークン | 64,000トークン | 入力 $2 / 出力 $12、プロンプトが200K超の場合:入力 $4 / 出力 $18 |
| Grok 4.6 | テキスト、画像 | 500,000トークン | 500,000トークン | 入力 $2 / 出力 $6、プロンプトが200K超の場合:入力 $4 / 出力 $12 |
| Kimi K3 | テキスト、画像、ビデオ | 1,048,576トークン | 1,048,576トークン | 入力 $3 / 出力 $15 |
数分で始められます — 以下の簡単なステップに従って、Atlas Cloud プラットフォームでモデルを統合・デプロイしましょう。
atlascloud.ai でサインアップし、認証を完了します。新規ユーザーには無料クレジットが付与され、プラットフォームの探索やモデルのテストに使用できます。
高度なGPT 6 AstraモデルとAtlas CloudのGPU加速プラットフォームを組み合わせることで、比類のないパフォーマンス、スケーラビリティ、開発者エクスペリエンスを提供。
低レイテンシ:
リアルタイム推論のためのGPU最適化推論。
統合API:
1つの統合でGPT 6 Astra、GPT、Gemini、DeepSeekを実行。
透明な料金:
サーバーレスオプション付きの予測可能なtoken単位の課金。
開発者エクスペリエンス:
SDK、分析、ファインチューニングツール、テンプレート。
信頼性:
99.99%の稼働率、RBAC、コンプライアンス対応ロギング。
セキュリティとコンプライアンス:
SOC 2 Type II、HIPAA準拠、米国内のデータ主権。
GPT-6 Astraは、難易度の高いコンピューター操作、ブラウジング、ソフトウェアエンジニアリング、サイバーセキュリティ、科学、専門業務向けのOpenAIの最先端モデルです。Atlas Cloudでは、OpenAI互換キー1つでGPT 6 AstraとGPT 6 Astra Codexを従量課金で利用できます。
複雑な業務向けに構築されたAstraは、推論、コーディング、ブラウジング、コンピューター操作、調査、長いコンテキストの分析に対応しています。テキストと画像を入力として受け付け、エージェントワークフロー、ドキュメント作成、その他の高度な専門業務向けにテキストを生成します。
OpenAI互換クライアントの接続先をAtlas Cloudのエンドポイントに設定し、Atlas APIキーを追加して、openai/gpt-6-astraまたはopenai/gpt-6-astra-codexを選択してください。Atlas CloudはChat Completionsプロトコルを通じてこのモデルファミリーを提供するため、使い慣れたリクエストとレスポンスの構造をそのまま利用できます。
Atlas Cloudは、テキストと画像の入力、およびテキスト出力に対応しています。記載されているコンテキストウィンドウは1,050,000 tokens、最大出力は131,072 tokens、知識カットオフはApril 30, 2026です。
はい。ストリーミングに対応しており、推論の強度はlow、medium、high、xhigh、またはmaxに設定できます。低い設定では速度とトークン使用量の削減が優先され、高い設定では難しいタスクに対してより多くの推論を行えるようになります。
標準料金は、入力トークン1 millionあたり$10、出力トークン1 millionあたり$50です。キャッシュ済み入力は1 million tokensあたり$1、キャッシュ作成は1 millionあたり$12.50です。272,000 tokensを超えるプロンプトでは、それぞれの料金が1 million tokensあたり$20、$75、$2、$25になります。
まずはlowまたはmediumの推論強度から始め、設定を上げる前に、代表的なタスクでのトークン使用量を測定してください。プロンプトキャッシュを利用すると再利用可能な入力のコストを削減できます。また、定型的なリクエストや大量リクエストには、より低コストのモデルが適している場合があります。
Atlas Cloudでは、openai/gpt-6-astraとopenai/gpt-6-astra-codexという2つの個別のモデルIDが掲載されています。どちらも同じ検証済みの料金体系を使用しますが、利用可能なバックエンド情報から、性能やレイテンシーの定量的な差は確認できません。本番環境のデフォルトを選ぶ前に、実際のコーディングや一般的なワークロードで両方をベンチマークしてください。
エージェントによるコンピューター操作、複雑なソフトウェアエンジニアリング、長いコンテキストの分析、高度な科学・専門業務など、品質を最優先したい難しいタスクにはAstraを選んでください。定型的なリクエスト、大量トラフィック、またはレイテンシーが重要なワークフローでは、タスクの成功率と総コストを基準に、より小規模なモデルと比較してください。
Atlas Cloud を最大限に活用するためのガイド、チュートリアル、製品アップデート。