विषय-सूची
- 1. रिलीज़ का सार — तारीख़, स्पेक और किसे मिल रहा है
- 2. "Plus है, फिर भी दिखता नहीं" की असल वजह — प्लान के हिसाब से उपलब्धता
- 3. कीमत — $10/$50 महँगा है या नहीं, यह सवाल कैसे पूछें
- 4. बेंचमार्क — आमने-सामने की तुलना क्यों नहीं टिकती
- 5. साइबर क्षमता में "Critical" तक पहुँचने वाला पहला मॉडल
- 6. डेवलपर के लिए — माइग्रेशन में क्या टूटता है
- 7. Claude Opus 5 और Gemini 3.8 Flash से तुलना
- 8. ध्यान रखें — इस लेख ने कौन-से आँकड़े नहीं दिए
- 9. इस्तेमाल के हिसाब से सुझाव — Astra कब चुनें
- FAQ
3 सितंबर 2026 को OpenAI ने अपना नया फ्लैगशिप "GPT-6 Astra" जारी किया (OpenAI API दस्तावेज़)। API बिना किसी गेट के आम तौर पर उपलब्ध है, मॉडल ID है gpt-6-astra, और कॉन्टेक्स्ट 1,050,000 टोकन का है।
लेकिन "जारी हो गया" और "आपके प्लान में इस्तेमाल हो सकता है" दो अलग बातें निकलीं। OpenAI ने खुद बताया था कि रोलआउट सीमित संगठनों से शुरू होकर क्रमशः बढ़ेगा, और ChatGPT Plus में यह सामान्य चैट स्क्रीन पर दिखाई नहीं देता। इस लेख का अध्याय 2 उन्हीं पाठकों के लिए अलग रखा गया है जो सिर्फ़ यही एक बात जानने आए हैं।
और एक बात इस लेख को दूसरे लेखों से अलग करती है। इसमें बेंचमार्क के आँकड़ों की तालिका नहीं है। OpenAI ने जिन मेट्रिक के नाम गिनाए, वे हमने दिए हैं, पर मान सिर्फ़ वही हैं जिन तक प्रकाशक के पन्ने पर पहुँचा जा सका। वजह अध्याय 4 में लिखी है — नतीजा पहले बता दें तो, अभी घूम रही "GPT-6 Astra 74.1% बनाम Claude Opus 5 96%" जैसी तुलनाएँ दरअसल अलग-अलग पैमानों से नापे गए मानों को साथ रख देती हैं।
GPT-6 Astra
3 सितंबर 2026 को जारी / API आम तौर पर उपलब्ध
स्रोत: OpenAI
1. रिलीज़ का सार — तारीख़, स्पेक और किसे मिल रहा है
OpenAI, GPT-6 Astra को "अब तक का सबसे बुद्धिमान मॉडल" बताता है और कहता है कि कंप्यूटर संचालन, ब्राउज़िंग, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, विज्ञान और पेशेवर काम में इसका प्रदर्शन अत्याधुनिक है। आधिकारिक शब्दों में यह "कोड, ब्राउज़र और बिज़नेस सॉफ़्टवेयर तक फैले कई चरणों वाले वर्कफ़्लो को पूरा करने में बेहतर" है — यानी विवरण का ज़ोर एक सवाल-एक जवाब के बजाय "लंबे समय तक चलने वाले काम" पर है (OpenAI मॉडल गाइडेंस)।
| मद | GPT-6 Astra | टिप्पणी |
|---|---|---|
| रिलीज़ की तारीख़ | 3 सितंबर 2026 | सीमित संगठनों से शुरू होकर क्रमशः विस्तार |
| मॉडल ID | gpt-6-astra | API पर कोई गेट नहीं |
| कॉन्टेक्स्ट | 1,050,000 टोकन | इनपुट सीमा 922,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 128,000 टोकन | — |
| नॉलेज कटऑफ | 30 अप्रैल 2026 | ब्योरा कटऑफ तारीख़ों की सूची में |
| रीज़निंग एफर्ट | low / medium / high / xhigh / max | none समर्थित नहीं |
| समर्थित सुविधाएँ | स्ट्रीमिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, फ़ंक्शन कॉलिंग, फ़ाइल सर्च, इमेज इनपुट, वेब सर्च, प्रॉम्प्ट कैशिंग | — |
| रेट लिमिट | 500–15,000 RPM / 500K–40M TPM | इस्तेमाल के टियर पर निर्भर |
272,000 टोकन से बड़े इनपुट पर अतिरिक्त शुल्क लगता है। इनपुट और कैश दोगुने, आउटपुट 1.5 गुना। दस लाख टोकन का कॉन्टेक्स्ट ऐसे बना है कि जितना इस्तेमाल करें, प्रति-यूनिट दर उतनी चढ़ती जाती है, इसलिए क्या समा सकता है और क्या डालना फ़ायदे का है, इन्हें अलग सवाल मानना बेहतर होगा।
2. "Plus है, फिर भी दिखता नहीं" की असल वजह — प्लान के हिसाब से उपलब्धता
रिलीज़ के तुरंत बाद सबसे ज़्यादा यही परेशानी दिखी। सीधा जवाब यह है कि Plus पर भी Astra इस्तेमाल हो सकता है, पर सामान्य चैट स्क्रीन पर वह दिखाई नहीं देता।
नीचे दी गई बातें OpenAI डेवलपर कम्युनिटी की आधिकारिक घोषणा और OpenAI के आधिकारिक अकाउंट की पोस्ट पर आधारित हैं।
OpenAI ने अपने आधिकारिक अकाउंट पर बताया कि पहले दिन "सीमित संगठनों" तक, और उसके बाद कुछ दिनों में Plus, Pro, Business तथा Enterprise और साथ ही API व AWS तक पहुँच बढ़ाई जाएगी। अगले दिन उसने जोड़ा कि "Pro, Enterprise और Business Premium में यह ChatGPT Work तथा Codex में उपलब्ध है। API पर भी चालू है। Plus और Business तक पहुँचने में कुछ दिन लग सकते हैं"।
आम तौर पर उपलब्ध। न कोई गेट, न कतार — gpt-6-astra बताइए और चल जाएगा। अभी पक्के तौर पर हाथ लगाने की जगह यही है।
ChatGPT Work और Codex में उपलब्ध। यही वह दायरा है जिसे OpenAI ने साफ़ शब्दों में "सभी उपयोगकर्ताओं तक पहुँच चुका" बताया है।
सिर्फ़ ChatGPT Work और Codex। सामान्य चैट स्क्रीन की मॉडल सूची में यह नहीं आता। ढूँढ़ना हो तो Work या Codex के मॉडल चयन में देखिए।
कुल मिलाकर, ढूँढ़ने की जगह ग़लत है। "ChatGPT खोलकर मॉडल सूची देखी, कुछ नहीं मिला" — बहुत लोग यहीं रुक जाते हैं, पर Plus का रास्ता Work और Codex है।
🟡 "कुछ दिन इंतज़ार कर लें तो सामान्य चैट में भी आ जाएगा", ऐसा हम नहीं लिख सकते। OpenAI की शुरुआती घोषणा थी "कुछ ही दिनों में सभी Plus उपयोगकर्ताओं तक", पर रिलीज़ के पाँच दिन बाद, 8 सितंबर 2026 तक भी यह Plus की सामान्य चैट में नहीं आया है। OpenAI के डेवलपर फ़ोरम पर "सभी Plus उपयोगकर्ताओं के लिए घोषणा हुई थी, जबकि Plus की पहुँच Work और Codex तक सीमित है" कहते हुए स्पष्टीकरण माँगता एक थ्रेड खुला है, और कुछ रिपोर्ट कहती हैं कि सामान्य चैट में इस्तेमाल के लिए Pro चाहिए।
शुरुआती घोषणा एक योजना थी, तय की गई उपलब्धता की तारीख़ नहीं — Plus पर अभी पक्के तौर पर जो मिलता है, वह Work और Codex है। (8 सितंबर 2026 तक की स्थिति। हालात बदले तो हम जोड़ देंगे।)
3. कीमत — $10/$50 महँगा है या नहीं, यह सवाल कैसे पूछें
API की कीमत इनपुट $10 / आउटपुट $50 है (प्रति दस लाख टोकन)। Claude Opus 5 के $5 / $25 से ठीक दोगुनी, यानी सिर्फ़ प्रति-यूनिट दर देखें तो यह महँगे खाने में आता है।
फिर भी OpenAI उसी दस्तावेज़ में दावा करता है कि "कम आउटपुट टोकन में बेहतर नतीजे देने के कारण प्रति टास्क अनुमानित API लागत उल्टे कम बैठती है"। रीज़निंग मॉडल का बिल प्रति-यूनिट दर गुणा असल में निकाले गए टोकन से बनता है, इसलिए दर दोगुनी होने पर भी आउटपुट आधे से कम हो तो कुल रकम घट जाती है।
इसे जस का तस मत मान लीजिए। "आउटपुट कम है इसलिए सस्ता है" यह OpenAI का अपना अनुमान है, किसी तीसरे पक्ष की माप नहीं। और काम की प्रकृति से यह आसानी से पलट जाता है — छोटे-छोटे जवाब बड़ी संख्या में माँगने वाले इस्तेमाल में प्रति-यूनिट दर सीधे असर करती है, और लंबा सोचने वाली सेटिंग (xhigh / max) में आउटपुट टोकन बढ़ जाते हैं।
अपने दस प्रतिनिधि टास्क चलाकर बिल देखिए — जाँचने का इसके अलावा कोई तरीक़ा नहीं है।
4. बेंचमार्क — आमने-सामने की तुलना क्यों नहीं टिकती
OpenAI ने Astra के बारे में जिन मेट्रिक पर "अत्याधुनिक नतीजे" कहा, वे ये हैं (OpenAI डेवलपर कम्युनिटी की आधिकारिक घोषणा)। मेट्रिक के नाम सार्वजनिक हैं, पर उस घोषणा के साथ मानों की कोई तालिका नहीं है।
सूची देखकर एक बात ध्यान खींचती है। इसमें कंप्यूटर संचालन, टर्मिनल और एजेंट से जुड़े मेट्रिक ही मुख्य हैं, और परंपरागत ज्ञान-आधारित सवालों वाले लगभग नहीं हैं। यह अध्याय 1 के "लंबे समय तक चलने वाले काम पर ज़ोर" वाले विवरण से मेल खाता है।
मान क्यों नहीं दिए
जगह-जगह के लेखों में "Astra 74.1% बनाम Claude Opus 5 96%" जैसी तालिकाएँ मिलती हैं। यह लेख उन्हें नहीं देता, क्योंकि वह तुलना बनती ही नहीं।
कोडिंग में OpenAI DeepSWE परिवार गिनाता है, Anthropic SWE-bench Verified। नाम भर मिलते-जुलते हैं, टेस्ट अलग है और कठिनाई तथा अंक देने का तरीक़ा भी अलग है। एक का आँकड़ा दूसरे के बगल में रखते ही वह तालिका अपना अर्थ खो देती है।
घूम रहे ज़्यादातर मान एक सार-लेख से दूसरे में उतारे गए हैं, और उनमें से कुछ के लिए प्रकाशक का पन्ना खोलने पर वही मान कहीं नहीं मिलता। हमारी साइट की नीति है कि जिस मान को प्रकाशक तक न पहुँचाया जा सके, उसे न छापें।
जिन मेट्रिक पर ऊपर के सारे मॉडल नब्बे के आख़िरी हिस्से में चिपके हों, वहाँ एक-दो अंक के फ़र्क़ का कोई मतलब नहीं। छपाई में उसे "जीत" कहा जा सकता है, पर रोज़मर्रा के काम में वह महसूस नहीं होता।
तो तुलना किससे करें? सिर्फ़ उन्हीं से, जहाँ दोनों के मान एक ही पैमाने पर प्रकाशित हों। उदाहरण के लिए हमारी साइट ने Opus 5 वाले लेख में जिस DeepSWE v1.1 को लिया था, उस पर Opus 5 का 68.8% और GPT-5.6 Sol का 72.7% है, यानी एक ही टेस्ट के दो मान साथ खड़े हैं, इसलिए तुलना टिकती है। Astra का उसी मेट्रिक पर मान प्रकाशक के पन्ने पर पुष्ट होते ही हम जोड़ देंगे।
5. साइबर क्षमता में "Critical" तक पहुँचने वाला पहला मॉडल
स्पेक से बड़ी ख़बर शायद यही है। OpenAI ने GPT-6 Astra को अपने Preparedness Framework में "साइबरसुरक्षा क्षमता Critical" तक पहुँचने वाला पहला मॉडल बताया है (OpenAI Deployment Safety Hub, सिस्टम कार्ड 3 सितंबर 2026 को प्रकाशित)।
आधिकारिक विवरण के अनुसार Astra अब तक अनजानी कमज़ोरियाँ खोज सकता है और मज़बूत बनाई गई प्रणालियों के ख़िलाफ़ उन्हें भेदने के नए तरीक़े, इंसान के क़दम-दर-क़दम निर्देश के बिना, गढ़ सकता है। सुरक्षा उपाय हटाकर की गई जाँच में दर्ज है कि उसने मज़बूत बनाए गए ब्राउज़र में मनमाना कोड चलाने का रास्ता और मज़बूत बनाए गए ऑपरेटिंग सिस्टम पर विशेषाधिकार बढ़ाना कर दिखाया।
| OpenAI द्वारा प्रकाशित मान | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| ExploitBench (पहली ही कोशिश में सफल) | 88.0% | 55.9% |
| ExploitBench (चार कोशिशों के भीतर सफल) | 99.2% | 68.7% |
| Gray Swan IPI Arena हमले की सफलता दर (जितनी कम, उतना बेहतर बचाव) | 8.5% | 27.0% |
| HealthBench Professional (लंबाई के हिसाब से समायोजित) | 63.4 | — |
| Codex सिमुलेशन में गंभीरता 3 या उससे ऊपर के विचलन | 0.063% (54,218 में से 34) | — |
हमला करने की क्षमता बढ़ी है, पर हमला झेलने के मामले में यह पहले से मज़बूत हुआ है। अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के हमलों की सफलता दर Sol के 27.0% से घटकर 8.5% रह गई। एजेंट से बाहरी वेब पन्ने पढ़वाने वाले इस्तेमाल में यह व्यावहारिक रूप से असर करने वाला सुधार है।
OpenAI ने जो रास्ता चुना, वह "क्षमता घटाना" नहीं, "इस्तेमाल के हिसाब से लकीर खींचना" था। सिक्योर कोड रिव्यू और पैच लगाने जैसे बचाव पक्ष के कामों में वह साथ देता है, जबकि किसी ज्ञात कमज़ोरी के लिए प्रूफ़-ऑफ़-कॉन्सेप्ट कोड लिखने जैसी हमलावर माँगें ठुकरा देता है। इसके साथ टूल इस्तेमाल करने वाली सारी रीज़निंग पर निगरानी का दायरा बढ़ाया गया है, गंभीर कार्रवाइयों पर उपयोगकर्ता से पुष्टि माँगी जाती है, 18 साल से कम उम्र वालों के लिए सुरक्षा की सीमाएँ समायोजित की गई हैं, और जीव-विज्ञान शोध तथा साइबरसुरक्षा शोध के लिए जाँच-परख के बाद मिलने वाली सीमित पहुँच का अलग रास्ता रखा गया है।
यह "लकीर खींचने का तरीक़ा" सितंबर में आए दूसरे नए मॉडलों में भी दिखता है। हर कंपनी ने अपनी सबसे ख़तरनाक क्षमताओं के चारों ओर घेरा बनाया और दरवाज़ा सिर्फ़ योग्य पक्षों के लिए खोला। "सब कुछ, सबको बाँट देने" का दौर ख़त्म हो रहा है — लगातार आई इन तीन रिलीज़ में सबसे ज़्यादा अनदेखा किया गया बदलाव मुझे यही लगता है।
6. डेवलपर के लिए — माइग्रेशन में क्या टूटता है
मौजूदा कोड से बदलने पर कुछ जगहें वैसी की वैसी एरर देंगी। OpenAI की मॉडल गाइडेंस में साफ़ लिखे गए बदलाव ये हैं।
temperature top_p top_logprobs वगैरह मत भेजिए। रीज़निंग मॉडल पर ये सिर्फ़ बेअसर नहीं होते, कई बार ठुकरा भी दिए जाते हैं।
Chat Completions में टूल का समर्थन सीमित है। एजेंट वाले काम के लिए यह व्यावहारिक रूप से अनिवार्य है।
none वाली रीज़निंग एफर्ट नहीं हैअगर आप none या minimal इस्तेमाल कर रहे थे, तो low से शुरू करके नतीजे मिलाइए, ऐसा आधिकारिक निर्देश है।
prompt_cache_retention अब prompt_cache_options.ttl हो गया है। बदलाव सिर्फ़ नाम का है, पर चुपचाप अनदेखा हो जाए तो कैश काम नहीं करता और सिर्फ़ बिल बढ़ता है।
व्यवहार के मामले में आधिकारिक तौर पर लिखा है कि Astra पहले से ज़्यादा आसानी से उपयोगकर्ता से सवाल पूछ लेता है। जहाँ इंसान पास बैठा हो, ऐसी बातचीत में यह गुण अच्छा है, पर बिना किसी के देखे चलने वाली बैच प्रोसेसिंग में यही रुकने की वजह बन जाता है। स्वायत्त रूप से चलाना हो तो प्रॉम्प्ट में यह साफ़ लिख दीजिए।
एक बात और, Fast मोड EU डेटा रेज़िडेंसी वाले माहौल में उपलब्ध नहीं है। और उस पर लेटेंसी का SLA भी नहीं मिलता। जवाब की रफ़्तार मानकर डिज़ाइन कर रहे हों तो ध्यान रखिए।
7. Claude Opus 5 और Gemini 3.8 Flash से तुलना
1 से 3 सितंबर 2026 के बीच Anthropic, Google और OpenAI ने लगातार तीन दिन नए मॉडल जारी किए। मौजूदा चेहरों को सिर्फ़ उन्हीं मदों पर साथ रखते हैं जिनके प्रकाशित मान पुष्ट किए जा सकते हैं।
| मॉडल | रिलीज़ की तारीख़ | इनपुट/आउटपुट (प्रति 1M टोकन) | कटऑफ | कॉन्टेक्स्ट |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 3 सितंबर 2026 | $10 / $50 | 30 अप्रैल 2026 | 1,050,000 |
| Claude Opus 5 | 24 जुलाई 2026 | $5 / $25 | मई 2026 | 1,000,000 |
| Claude Fable 5.1 | 1 सितंबर 2026 | $10 / $50 | जून 2026 | 1,000,000 |
| Gemini 3.8 Flash | 2 सितंबर 2026 | $0.75 / $3.75 (परिचयात्मक कीमत, 31 दिसंबर 2026 तक) | मार्च 2026 | 1,000,000 |
इससे तीन बातें पढ़ी जा सकती हैं।
① सबसे ऊपरी श्रेणी की कीमत $10/$50 पर आकर मिल गई। Astra और Fable 5.1 बराबर हैं। दूसरी ओर Anthropic ने "ज़्यादातर इस्तेमाल Opus 5 से शुरू करें" वाला मार्गदर्शन नहीं बदला है, इसलिए $5/$25 वाला Opus 5 ही असल मैदान है, यह ढाँचा बना हुआ है।
② ज्ञान की ताज़गी में Fable 5.1 सबसे आगे है। जून 2026, उसके बाद Opus 5 (मई), Astra (30 अप्रैल) और Gemini 3.8 Flash (मार्च)। लेकिन वेब सर्च के साथ इस्तेमाल करने पर यह फ़र्क़ व्यवहार में लगभग नहीं दिखता। कटऑफ तब असर करता है जब सर्च बंद हो।
③ जो चीज़ अंकों के क्रम से अलग करती है, वह कीमत है। Gemini 3.8 Flash की परिचयात्मक कीमत पर इनपुट Astra का लगभग तेरहवाँ हिस्सा है। "समझदारी" के हिसाब से रखें तो सब पास-पास आ जाते हैं, "लागत" के हिसाब से रखें तो अंकों के क्रम में बँट जाते हैं — 2026 की शरद ऋतु की असल तस्वीर यही है, और पिछली पीढ़ी की तुलना के वक़्त से यह फ़र्क़ ज़्यादा साफ़ है।
8. ध्यान रखें — इस लेख ने कौन-से आँकड़े नहीं दिए
ईमानदारी से लिख देते हैं। इस लेख में कुछ ऐसे आँकड़े नहीं हैं, जो दूसरी जगहों के लेखों में मिलेंगे।
DeepSWE, FrontierMath और ARC-AGI के ठोस मान इसलिए नहीं दिए, क्योंकि प्रकाशक के पन्ने तक पहुँचा नहीं जा सका। मान पुष्ट होते ही हम जोड़ देंगे।
"पाँच घंटे में कितने संदेश" जैसे आँकड़े घूम रहे हैं, पर आधिकारिक हेल्प पन्नों में उनकी पुष्टि नहीं हो सकी। ये रोलआउट के दौरान बदलते रहने वाले मान भी हैं।
स्पेक, कीमत और माइग्रेशन के बदलाव API दस्तावेज़ तथा मॉडल गाइडेंस से, और सुरक्षा के आँकड़े Deployment Safety Hub से। ये सब प्रकाशक के अपने पन्ने पर जाँचे गए हैं।
और एक बात। रिलीज़ के तुरंत बाद की जानकारी हिलती रहती है। उपलब्धता का दायरा दिनों के हिसाब से बदलता है, और कीमत तथा सीमाएँ भी संशोधित हो सकती हैं। यह लेख सितंबर 2026 की स्थिति बताता है।
9. इस्तेमाल के हिसाब से सुझाव — Astra कब चुनें
लंबे समय तक अपने आप चलने वाला काम। ब्राउज़र और बिज़नेस सॉफ़्टवेयर तक फैले कई चरणों वाले काम, टर्मिनल का काम, और बाहरी वेब पढ़ने वाले एजेंट (क्योंकि प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के आगे टिकने की क्षमता बढ़ी है)।
जब प्रति-यूनिट दर आधी रखनी हो। लेखन की गुणवत्ता और आम कोडिंग में, अब तक प्रकाशित दायरे में कोई निर्णायक फ़र्क़ नहीं दिखता। Opus 5 से काम चल जाए तो वही सस्ता पड़ता है।
अंकों के क्रम में असर कीमत का होता है। सारांश, वर्गीकरण और मसौदे बड़ी मात्रा में निकालने वाले इस्तेमाल में Gemini 3.8 Flash की परिचयात्मक कीमत भारी पड़ती है। Gemini की पूरी तस्वीर भी देखिए।
पैसे देने से पहले हाथ लगाकर देख लीजिए। हर कंपनी के मुफ़्त दायरे में एक बार चलाकर तय करें तो देर नहीं होती। तीन कंपनियों के मुफ़्त दायरे की तुलना।
आख़िर में, तय करने का सबसे भरोसेमंद तरीक़ा लिख देते हैं। बेंचमार्क की तालिकाएँ घूरने से बेहतर है कि अपने दस प्रतिनिधि टास्क, एक ही इनपुट के साथ, दो-तीन मॉडलों पर चलाएँ। लगा समय, बना बिल, और जो निकला उसकी गुणवत्ता। इन तीनों को अपनी आँखों से देख लें तो किसी भी तालिका से ज़्यादा सही जवाब मिल जाएगा।
FAQ
Q1. क्या GPT-6 Astra अभी इस्तेमाल हो सकता है?
API 3 सितंबर 2026 से आम तौर पर उपलब्ध है, न कोई गेट है न कतार। ChatGPT की तरफ़ रोलआउट क्रमशः हो रहा है, और Pro, Enterprise तथा Business Premium में यह ChatGPT Work और Codex में इस्तेमाल हो सकता है। Plus और Business Standard भी दायरे में हैं, पर OpenAI ने बताया है कि वहाँ पहुँचने में कुछ दिन लग सकते हैं।
Q2. ChatGPT Plus है, फिर भी मॉडल सूची में नहीं दिखता।
ढूँढ़ने की जगह ग़लत होने की संभावना ज़्यादा है। Plus पर यह ChatGPT Work और Codex में मिलता है, सामान्य चैट स्क्रीन की मॉडल सूची में नहीं आता। वहीं के मॉडल चयन में देखिए। ध्यान रहे कि OpenAI की शुरुआती घोषणा "कुछ ही दिनों में सभी Plus उपयोगकर्ताओं तक" थी, पर रिलीज़ के पाँच दिन बाद, 8 सितंबर 2026 तक भी यह सामान्य चैट में नहीं आया है, और OpenAI के डेवलपर फ़ोरम पर स्पष्टीकरण माँगता थ्रेड खुला है। कुछ रिपोर्ट कहती हैं कि सामान्य चैट में इस्तेमाल के लिए Pro चाहिए, इसलिए "इंतज़ार करेंगे तो आ जाएगा", ऐसा नहीं कहा जा सकता।
Q3. Claude Opus 5 से तुलना करें तो कौन बेहतर है?
इस्तेमाल पर निर्भर है। और इस वक़्त प्रकाशित मानों से कम-ज़्यादा तय नहीं किया जा सकता। OpenAI और Anthropic कोडिंग में अलग-अलग बेंचमार्क (DeepSWE परिवार और SWE-bench Verified) इस्तेमाल करते हैं, इसलिए दोनों कंपनियों के आँकड़े साथ रखने वाली तुलना तालिका बनती ही नहीं। कीमत में Astra $10/$50 और Opus 5 $5/$25 है, यानी Opus 5 सस्ता पड़ता है।
Q4. कीमत Opus 5 से दोगुनी है, तो क्या सचमुच महँगा पड़ेगा?
टास्क पर निर्भर है। OpenAI कहता है कि "आउटपुट टोकन काफ़ी कम होने के कारण प्रति टास्क अनुमानित लागत उल्टे कम है", पर यह उसका अपना अनुमान है। छोटे जवाब बड़ी संख्या में माँगने वाले इस्तेमाल में प्रति-यूनिट दर सीधे असर करती है, और xhigh या max पर लंबा सोचवाएँ तो आउटपुट बढ़ता है। अपने प्रतिनिधि टास्क पर बिल ख़ुद नापिए।
Q5. मौजूदा कोड से माइग्रेट करते समय क्या टूटता है?
मुख्य रूप से चार बातें। temperature और top_p जैसे सैंपलिंग वाले आर्ग्युमेंट हटाना, Chat Completions के बजाय Responses API इस्तेमाल करना, रीज़निंग एफर्ट का none उपलब्ध न होना (low से शुरू करके तुलना करें, ऐसा आधिकारिक निर्देश है), और prompt_cache_retention का prompt_cache_options.ttl हो जाना। आख़िरी बात पर ख़ास ध्यान दीजिए, क्योंकि चुपचाप अनदेखा हो जाए तो कैश काम नहीं करता और सिर्फ़ बिल बढ़ता है।
Q6. "साइबर क्षमता Critical" का मतलब क्या यह है कि मॉडल ख़तरनाक है?
यह OpenAI के Preparedness Framework में क्षमता का स्तर बताने वाला शब्द है, ख़तरे का फ़ैसला नहीं। Astra इस स्तर तक पहुँचने वाला पहला मॉडल है, इसीलिए OpenAI इस्तेमाल के हिसाब से लकीर खींच रहा है। सिक्योर कोड रिव्यू और पैच लगाने जैसे बचाव पक्ष के कामों में वह साथ देता है, पर प्रूफ़-ऑफ़-कॉन्सेप्ट कोड लिखने जैसी हमलावर माँगें ठुकरा देता है। उल्टे, हमला झेलने के मामले में वह पहले से मज़बूत हुआ है, और अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के हमलों की सफलता दर GPT-5.6 Sol के 27.0% से घटकर 8.5% रह गई है।
Q7. क्या दस लाख टोकन का कॉन्टेक्स्ट जितना इस्तेमाल करें, उतना फ़ायदे का है?
नहीं। 272,000 टोकन से बड़े इनपुट पर अतिरिक्त शुल्क लगता है, जिसमें इनपुट और कैश दोगुने तथा आउटपुट 1.5 गुना हो जाता है। बहुत लंबे संदर्भ को जस का तस डालने के बजाय ज़रूरी हिस्सा चुनकर देना कई हालात में सस्ता पड़ता है।
स्रोत
इस लेख के सारे आँकड़े नीचे दिए गए प्रकाशकों के पन्नों पर जाँचे गए हैं। सार-लेखों से उतारा गया कुछ भी इसमें शामिल नहीं है।
- OpenAI — GPT-6 Astra Model (API दस्तावेज़)
मॉडल ID, कॉन्टेक्स्ट (1,050,000 / इनपुट 922,000 / आउटपुट 128,000), कीमत ($10 / $50 / कैश $1 और $12.50), 272K टोकन से ऊपर का अतिरिक्त शुल्क, 30 अप्रैल 2026 का कटऑफ, रीज़निंग एफर्ट, समर्थित सुविधाएँ, रेट लिमिट - OpenAI — Model guidance
स्थिति बताने वाले शब्द, "आउटपुट टोकन कम होने के कारण प्रति टास्क अनुमानित लागत कम है", माइग्रेशन के चार बदलाव, Fast मोड की सीमाएँ, सवाल लौटाने की बढ़ी प्रवृत्ति - OpenAI — Deployment Safety Hub: GPT-6 Astra
Preparedness Framework में साइबर क्षमता Critical, ExploitBench (88.0% / 99.2% और Sol के 55.9% / 68.7%), Gray Swan IPI Arena (8.5% और 27.0%), HealthBench, 0.063% विचलन दर, सुरक्षा उपाय और इनकार की नीति। सिस्टम कार्ड 3 सितंबर 2026 को प्रकाशित - OpenAI — GPT-6 Astra की घोषणा (डेवलपर कम्युनिटी)
3 सितंबर 2026 की रिलीज़ तारीख़, प्लान के हिसाब से उपलब्धता का दायरा, अत्याधुनिक बताए गए बेंचमार्क के नामों की सूची - OpenAI डेवलपर फ़ोरम — Plus की पहुँच के दायरे पर स्पष्टीकरण का थ्रेड
"सभी Plus उपयोगकर्ताओं के लिए घोषणा हुई थी, पर असल पहुँच Work और Codex तक सीमित है", यह टिप्पणी। अध्याय 2 के 🟡 का आधार - OpenAI — GPT-6 Astra का आधिकारिक घोषणा पन्ना
आधिकारिक प्राथमिक घोषणा। हमारी साइट से स्वचालित रूप से पढ़ना रोका गया है, इसलिए ऊपर दी गई घोषणा और दस्तावेज़ों से सामग्री जाँची गई है
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