25 सितंबर 2026 को जोड़ा गया: यह लेख 3 सितंबर 2026 को जारी हुए GPT-6 Astra का उसी समय का रिकॉर्ड है। 23 सितंबर को OpenAI ने इसी GPT-6 पीढ़ी में संतुलित GPT-6 Sol और कम लागत पर बड़ी मात्रा के काम के लिए GPT-6 Luna जोड़े (GPT-6 Sol और Luna पर हमारा लेख)। Astra अब भी GPT-6 पीढ़ी का फ्लैगशिप है। साथ ही, सेक्शन 7 में जिस Claude Opus 5 से तुलना की गई है, उसका उत्तराधिकारी Claude Opus 5.5 22 सितंबर को आ चुका है, और अब Anthropic ज़्यादातर कामों के लिए इसी से शुरू करने की सलाह देता है (Opus 5 भी उपलब्ध है)। सेक्शन 7 की तुलना तालिका और कीमतों की तुलना लेखन के समय की है।
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 — आधिकारिक तालिका, और आँकड़े साथ रखने के जाल
- 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 — आँकड़े कहाँ से आए, और क्या बदल सकता है
- 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 इसे सामान्य चैट (Chat) में इस्तेमाल नहीं किया जा सकता। Plus में यह ChatGPT Work और Codex में मिलता है, और 22 सितंबर 2026 तक आधिकारिक सहायता पन्ने भी यही कहते हैं। इस लेख का अध्याय 2 उन्हीं पाठकों के लिए अलग रखा गया है जो सिर्फ़ यही एक बात जानने आए हैं।
और एक बात ध्यान में रखनी चाहिए: बेंचमार्क के मान इस पर बदलते हैं कि तालिका किसकी है। OpenAI की आधिकारिक घोषणा में Astra को Claude और Gemini के साथ रखने वाली तालिका है, लेकिन उसी DeepSWE v1.1 पर Claude Opus 5 का मान OpenAI की तालिका में 73.7% है और Anthropic की अपनी घोषणा में 68.8%। अध्याय 4 में हम मुख्य मान प्रकाशक के नाम के साथ देते हैं और बताते हैं कि उन्हें साथ रखते समय किन बातों पर ध्यान दें।
22 सितंबर 2026 को अपडेट किया गया: प्लान के हिसाब से उपलब्धता वाला हिस्सा आधिकारिक सहायता पन्नों के मौजूदा विवरण से मिलाया गया है, और अध्याय 4 में OpenAI की आधिकारिक घोषणा के बेंचमार्क मान जोड़े गए हैं। साथ ही अध्याय 5 की तालिका सुधारी गई है: जिन 88.0% / 99.2% को हमने "ExploitBench" लिखा था, वे असल में SRE-Bench (बाइनरी की रिवर्स इंजीनियरिंग) के नतीजे हैं। ExploitBench में Astra का मान 100.0% और GPT-5.6 Sol का 78.5% है। 25 सितंबर 2026 को अध्याय 4 की तालिका में OpenAI की उसी तालिका से Gemini 3.8 Flash का कॉलम जोड़ा गया (DeepSWE v1.1 पर 73.8%, जो Astra, Opus 5 और Sol से 1.4 अंकों के भीतर है)।
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 | — |
| 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 | 5,000–15,000 RPM / 1M–40M TPM | इस्तेमाल के टियर (Build, Launch, Grow) 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
लॉन्च के बाद के दिनों में सबसे ज़्यादा यही परेशानी दिखी। सीधा जवाब: Plus में भी Astra मिलता है, लेकिन सामान्य चैट स्क्रीन (Chat) पर नहीं दिखता।
आगे की बातें OpenAI के आधिकारिक सहायता पन्नों (GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT, ChatGPT Work and Codex और Managing usage with GPT-6 Astra in Work and Codex) पर आधारित हैं, जैसे वे 22 सितंबर 2026 को थे। मुख्य बात यह है: Chat में Astra "GPT-6 Pro" नाम से मिलता है, और उसके प्लान व सीमाएँ Work और Codex से अलग हैं (लॉन्च की घोषणा में इसे "GPT-6 Astra Pro" लिखा गया है)।
आम तौर पर उपलब्ध। न कोई गेट, न प्रतीक्षा सूची — gpt-6-astra लिखिए और यह चल जाएगा। जितना इस्तेमाल, उतना भुगतान।
Work और Codex में पूरी सीमा Astra पर लगाई जा सकती है। Chat में भी GPT-6 Pro मिलता है (Pro $200: हफ़्ते में 200 संदेश; Pro $100 और Business Premium: GPT-5.6 Sol Pro के साथ मिलाकर हफ़्ते में 50)।
एडमिन के चालू करने पर उपलब्ध। लॉन्च के समय यह डिफ़ॉल्ट रूप से बंद था। Chat में GPT-6 Pro भी वर्कस्पेस की मॉडल अनुमतियों पर निर्भर है।
Work और Codex में Astra का सीमित इस्तेमाल (उससे आगे क्रेडिट से)। Chat में GPT-6 Pro: महीने में 15 संदेश (GPT-5.6 Sol Pro के साथ साझा)।
सिर्फ़ Work और Codex में, सीमित इस्तेमाल के साथ (उससे आगे क्रेडिट से)। Chat का GPT-6 Pro शामिल नहीं है। ढूँढ़ना हो तो Work या Codex के मॉडल चयन में देखें।
लॉन्च की घोषणा में कहा गया था कि उस दिन Astra "सीमित संगठनों" तक पहुँचेगा और अगले कुछ दिनों में सभी Plus, Pro, Business और Enterprise उपयोगकर्ताओं के साथ-साथ API, Microsoft Azure और AWS Bedrock पर उपलब्ध होगा (OpenAI की आधिकारिक घोषणा)। रोलआउट में देर हुई, और OpenAI के सहायता पन्ने बताते हैं कि इस देरी की भरपाई के लिए 3 और 4 सितंबर को उपयोग सीमा के रीसेट बाँटे गए और 7 सितंबर को एक स्वचालित रीसेट किया गया।
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।
✅ "इंतज़ार कीजिए, Plus की सामान्य चैट में भी आ जाएगा" — इसे आधिकारिक सहायता पन्नों ने ख़ारिज कर दिया है। शुरुआती घोषणा में कुछ ही दिनों में सभी Plus उपयोगकर्ताओं की बात थी, और लॉन्च के पाँच दिन बाद 8 सितंबर 2026 तक तस्वीर इतनी अस्पष्ट थी कि OpenAI के डेवलपर फ़ोरम पर स्पष्टीकरण माँगने वाला थ्रेड खुला था। अब सहायता पन्ने साफ़ लिखते हैं कि "Plus में Astra, Work और Codex में शामिल है, लेकिन Chat का GPT-6 Pro शामिल नहीं", और यह भी कि Work में Astra मिलने से Chat का GPT-6 Pro अपने-आप नहीं मिल जाता। (22 सितंबर 2026 को जाँचा गया। बदलाव होने पर हम इसे अपडेट करेंगे।)
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 — आधिकारिक तालिका, और आँकड़े साथ रखने के जाल
OpenAI की आधिकारिक घोषणा में एक तालिका है, जिसमें Astra को GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5.1 / Fable 5 / Opus 5 और Gemini 3.8 Flash के साथ रखा गया है। मुख्य मान ये हैं।
| मेट्रिक (OpenAI की तालिका) | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 5 | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 (टर्मिनल का काम) | 57.9% | 37.3% | 52.6% | 19.1% |
| DeepSWE v1.1 (एजेंटिक कोडिंग) | 74.1% | 72.7% | 73.7% | 73.8% |
| Agents' Last Exam (असली सॉफ़्टवेयर में पेशेवर काम) | 59.3% | 53.6% | 55.5% | — |
| OSWorld 2.0 (कंप्यूटर का इस्तेमाल, ऑफ़लाइन सेट) | 72.6% | 65.7% | 70.2% | — |
| AutomationBench (व्यावसायिक ऑटोमेशन) | 41.4% | 18.1% | 26.9% | — |
| ARC-AGI-3 (नई समस्याएँ सुलझाना) | 99.9% | 7.8% | 30.2% | — |
| FrontierMath Tier 4 v2 (गणित) | 97.6% | 83.0% | 73.2% | — |
| Humanity's Last Exam (टूल के साथ) | 57.2% | — | 63.6% | — |
स्रोत: OpenAI की आधिकारिक घोषणा की तालिका (3 सितंबर 2026)। OpenAI के नोट के अनुसार हर मान सभी रीज़निंग स्तरों में सबसे ऊँचा है। डैश (—) का मतलब है कि तालिका में कोई मान नहीं दिया गया।
सबसे बड़ा अंतर टर्मिनल के काम, व्यावसायिक ऑटोमेशन और नई समस्याएँ सुलझाने में है, जो अध्याय 1 की "लंबे चलने वाले काम पर ज़ोर" वाली बात से मेल खाता है। दूसरी ओर, DeepSWE v1.1 पर शीर्ष चार मॉडल 1.4 अंकों के भीतर हैं: Astra 74.1%, Gemini 3.8 Flash 73.8%, Opus 5 73.7% और Sol 72.7%, और Humanity's Last Exam (टूल के साथ) पर Opus 5 आगे है (उसी तालिका में Fable 5.1 उससे भी ऊपर है)। यह ऐसी तालिका नहीं है जिसमें Astra हर पंक्ति जीतता हो।
साथ रखने से पहले — एक ही टेस्ट के मान अलग-अलग तालिकाओं में अलग हो सकते हैं
DeepSWE v1.1 पर Claude Opus 5 का मान OpenAI की तालिका में 73.7% है और Anthropic की अपनी घोषणा (24 जुलाई 2026) की तालिका में 68.8%। OpenAI की तालिका में यह नहीं लिखा कि उस पंक्ति में Claude का मान किसने और किन सेटिंग्स पर मापा। दोनों आँकड़े प्रकाशित हैं, लेकिन 4.9 अंकों का अंतर कहाँ से आया, यह सार्वजनिक जानकारी से तय नहीं किया जा सकता। तीसरे पक्ष Artificial Analysis ने अपने Coding Agent Index (Codex में चलाकर) के लिए जो DeepSWE मापा, उसमें Astra का 68% और Sol का 72% है — क्रम ही उलट गया है (9 सितंबर 2026 को प्रकाशित)।
Astra का 74.1% DeepSWE v1.1 का स्कोर है। इसे SWE-bench Verified जैसे किसी दूसरे टेस्ट में Claude के मान के साथ रखना तुलना नहीं है। नाम भले मिलते-जुलते हों, काम और अंक देने का तरीक़ा अलग है।
ARC-AGI-1 पर पाँच मॉडल 97.5% से 98.5% के बीच हैं, और FrontierMath Tier 4, ARC-AGI-3 और ExploitBench के बारे में OpenAI खुद लिखता है कि Astra ने इन्हें संतृप्त कर दिया है। ऐसे मेट्रिक पर एक-दो अंकों के अंतर का कोई मतलब नहीं।
तो तुलना किससे करें? एक ही तालिका के भीतर के मानों से। OpenAI की तालिका में Astra 74.1% बनाम Opus 5 73.7%; और Anthropic की तालिका में, जिसे हमने Opus 5 वाले लेख में लिया था, Opus 5 68.8% बनाम GPT-5.6 Sol 72.7%। अलग-अलग तालिकाओं से आँकड़े चुनें, तो दोनों में से कोई भी निष्कर्ष गढ़ा जा सकता है।
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 (ज्ञात कमज़ोरियों से सचमुच चलने वाला एक्सप्लॉइट बनाना) | 100.0% | 78.5% |
| SRE-Bench (सोर्स कोड के बिना बाइनरी की रिवर्स इंजीनियरिंग, पहली कोशिश में) | 88.0% | 55.9% |
| SRE-Bench (चार कोशिशों के भीतर) | 99.2% | 68.7% |
| Gray Swan IPI Arena में हमलों की सफलता दर (जितना कम, उतना बेहतर बचाव) | 8.5% | 27.0% |
| HealthBench Professional (लंबाई के हिसाब से समायोजित) | 63.4 | 60.5 |
| Codex सिमुलेशन में गंभीरता 3 या उससे ऊपर के विचलन | 0.063% (54,218 में से 34) | 0.135% (73) |
स्रोत: OpenAI की आधिकारिक घोषणा और सिस्टम कार्ड (3 सितंबर 2026)। ExploitBench को प्रोडक्शन के सुरक्षा उपायों के बिना चलाया गया था।
ExploitBench के 100% को छूट देकर पढ़ना चाहिए। सिस्टम कार्ड में OpenAI खुद मानता है कि मॉडल पुरानी कमज़ोरियों की जानकारी के संपर्क में रहा था, इसलिए नतीजे बढ़े हुए हो सकते हैं। इसी वजह से उसने सिर्फ़ Astra के नॉलेज कटऑफ के बाद सार्वजनिक हुई कमज़ोरियों से एक आंतरिक संस्करण (जून–अगस्त 2026) बनाया, जिसमें Astra का मान 39.0% और Sol का 5.5% रहा (OpenAI ने नोट किया है कि Sol का आँकड़ा 300 टर्न की सीमा का असर है, और मिलती-जुलती सेटिंग में, जहाँ यह सीमा कम आड़े आई, Sol 11.5% तक पहुँचा)।
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 जैसे आर्ग्युमेंट न भेजें। रीज़निंग मॉडल में ये न सिर्फ़ बेअसर हैं, बल्कि अनुरोध अस्वीकार भी हो सकता है।
मॉडल Chat Completions के साथ भी चलता है, लेकिन टूल कॉल के लिए Responses API ज़रूरी है। एजेंट वाले काम के लिए इसे अनिवार्य मानें।
none वाली रीज़निंग एफर्ट नहीं हैअगर आप none या minimal इस्तेमाल कर रहे थे, तो आधिकारिक निर्देश है कि low से शुरू करके नतीजों की तुलना करें।
अगर आप GPT-5.5 या उससे पहले के मॉडल से आ रहे हैं, तो prompt_cache_retention की जगह prompt_cache_options.ttl (मान "30m") लगाएँ। कैश में लिखने का बिल इनपुट दर का 1.25 गुना लगता है, इसलिए माइग्रेशन से पहले और बाद में कैश हुए टोकन और कुल लागत की तुलना करें (आधिकारिक माइग्रेशन चरण)।
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 — आँकड़े कहाँ से आए, और क्या बदल सकता है
साफ़-साफ़ कह दें: पहली बार प्रकाशित होते समय इस लेख में वे आँकड़े नहीं थे जिन्हें हम जाँच नहीं पाए थे। बाद में आधिकारिक पन्नों पर जिनकी पुष्टि हुई, उन्हें प्रकाशक के नाम के साथ जोड़ा गया है।
लॉन्च के समय हम प्रकाशक के पन्ने पर इनकी पुष्टि नहीं कर पाए थे, इसलिए नहीं दिए थे; बाद में OpenAI की आधिकारिक घोषणा की तालिका जाँची और उसे अध्याय 4 में जोड़ा (22 सितंबर 2026)। Claude के कुछ मान प्रकाशक के हिसाब से अलग हैं।
आधिकारिक सहायता पन्नों पर अब अनुमान दिए गए हैं। Work और Codex में Astra के लिए हर पाँच घंटे में: Plus और Business Standard पर 5–45 संदेश, Pro (5x) पर 25–225 और Pro (20x) पर 100–900। ये लोकल संदेशों के अनुमान हैं, तय सीमाएँ नहीं। Chat में GPT-6 Pro की सीमाएँ अध्याय 2 में हैं।
स्पेसिफ़िकेशन, कीमत और माइग्रेशन के बदलाव API दस्तावेज़ और मॉडल गाइडेंस से; बेंचमार्क OpenAI की आधिकारिक घोषणा से (Claude के मान Anthropic की घोषणा से भी मिलाए गए); सुरक्षा के आँकड़े सिस्टम कार्ड से; प्लान के हिसाब से उपलब्धता आधिकारिक सहायता पन्नों से। सब कुछ प्रकाशक के अपने पन्ने पर जाँचा गया है।
और एक बात। लॉन्च के ठीक बाद की जानकारी बदलती रहती है। उपलब्धता दिनों के हिसाब से बदलती है, और कीमतें व सीमाएँ संशोधित हो सकती हैं। प्लान के हिसाब से उपलब्धता और बेंचमार्क के मान हमने 22 सितंबर 2026 को आधिकारिक पन्नों पर दोबारा जाँचे।
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 और न प्रतीक्षा सूची। ChatGPT में Plus, Pro और Business इसे ChatGPT Work और Codex में इस्तेमाल कर सकते हैं (Plus और Business Standard पर सीमित इस्तेमाल, और Enterprise पर एडमिन के चालू करने के बाद)। सामान्य चैट (Chat) में Astra "GPT-6 Pro" के रूप में Pro, Business और Enterprise को मिलता है, और Plus में शामिल नहीं है (22 सितंबर 2026 तक के आधिकारिक सहायता पन्ने)।
Q2. ChatGPT Plus है, फिर भी मॉडल सूची में नहीं दिखता।
ज़्यादा संभावना यही है कि आप ग़लत जगह ढूँढ़ रहे हैं। Plus में Astra, ChatGPT Work और Codex में मिलता है, और सामान्य चैट स्क्रीन (Chat) पर नहीं दिखता। वहाँ का मॉडल चयन देखें। OpenAI की शुरुआती घोषणा में कुछ ही दिनों में सभी Plus उपयोगकर्ताओं की बात थी, लेकिन 22 सितंबर 2026 तक के आधिकारिक सहायता पन्ने साफ़ लिखते हैं कि "Plus में Astra, Work और Codex में शामिल है, लेकिन Chat का GPT-6 Pro शामिल नहीं"। अगर डेस्कटॉप ऐप के Work या Codex में भी न दिखे, तो मेन्यू के "Check for Updates" से नवीनतम संस्करण पर अपडेट करें।
Q3. Claude Opus 5 से तुलना करें तो कौन बेहतर है?
इस्तेमाल पर निर्भर है। OpenAI की आधिकारिक तालिका में DeepSWE v1.1 पर Astra 74.1% और Opus 5 73.7% के साथ लगभग बराबर हैं; टर्मिनल के काम (Terminal-Bench 4.0) में Astra 57.9% बनाम 52.6% से आगे है, जबकि Humanity's Last Exam (टूल के साथ) में Opus 5 63.6% बनाम 57.2% से आगे है। हालाँकि Anthropic की अपनी घोषणा DeepSWE v1.1 पर Opus 5 को 68.8% देती है, यानी एक ही टेस्ट के मान प्रकाशक के हिसाब से अलग हैं। कीमत में Astra $10/$50 और Opus 5 $5/$25 है, इसलिए Opus 5 सस्ता 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?
मुख्यतः चार चीज़ें। temperature और top_p जैसे सैंपलिंग वाले आर्ग्युमेंट हटाना; टूल कॉल के लिए Chat Completions की जगह Responses API इस्तेमाल करना; यह ध्यान रखना कि none वाली रीज़निंग एफर्ट नहीं है (आधिकारिक निर्देश है कि low से शुरू करके तुलना करें); और अगर आप GPT-5.5 या उससे पहले के मॉडल से आ रहे हैं, तो prompt_cache_retention की जगह prompt_cache_options.ttl लगाना। कैश में लिखने का बिल इनपुट दर का 1.25 गुना लगता है, इसलिए माइग्रेशन से पहले और बाद का बिल मिलाकर देखें।
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 / अधिकतम आउटपुट 128,000), कीमत ($10 / $50 / कैश $1 और $12.50), 272K टोकन से ऊपर का अतिरिक्त शुल्क, कटऑफ 30 अप्रैल 2026, रीज़निंग एफर्ट के स्तर, समर्थित सुविधाएँ, रेट लिमिट - OpenAI — Model guidance
मॉडल की स्थिति बताने वाली भाषा, "कम आउटपुट टोकन की वजह से प्रति टास्क अनुमानित लागत कम" वाला दावा, माइग्रेशन के चार बदलाव (टूल कॉल के लिए Responses API ज़रूरी; कैश सेटिंग का बदला जाना), Fast मोड की पाबंदियाँ, सवाल पूछने की प्रवृत्ति - OpenAI — GPT-6 Astra की आधिकारिक घोषणा
रिलीज़ की तारीख़ और शुरू में घोषित रोलआउट, बेंचमार्क तालिका (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0 आदि, Claude और Gemini से तुलना सहित), ExploitBench (100.0% बनाम Sol का 78.5%), SRE-Bench (पहली कोशिश में 88.0% और चार के भीतर 99.2%, Sol के 55.9% और 68.7% के मुक़ाबले) और आंतरिक ExploitBench (जून–अगस्त 2026) के 39.0% और 5.5%। तालिका 22 सितंबर 2026 को जाँची गई - OpenAI — Deployment Safety Hub: GPT-6 Astra
Preparedness Framework में साइबर क्षमता Critical, ExploitBench के नतीजे बढ़े होने की संभावना और SRE-Bench का विवरण (§10.1.2), Gray Swan IPI Arena (8.5% बनाम 27.0%), HealthBench Professional (63.4 बनाम 60.5), विचलन दर (0.063% बनाम 0.135%), सुरक्षा उपाय और इनकार की नीति। सिस्टम कार्ड 3 सितंबर 2026 को प्रकाशित - Anthropic — Introducing Claude Opus 5
घोषणा की तालिका में DeepSWE v1.1 (Opus 5 68.8%, GPT-5.6 Sol 72.7%)। 24 जुलाई 2026 - Artificial Analysis — Benchmarking GPT-6 Astra
तीसरे पक्ष द्वारा Coding Agent Index के लिए Codex में मापा गया DeepSWE (Astra 68%, GPT-5.6 Sol 72%)। 9 सितंबर 2026 - OpenAI सहायता — GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT
Chat में GPT-6 Pro (Astra पर आधारित) Pro $100, Pro $200, Business और Enterprise के लिए; Plus को Work और Codex; Chat की सीमाएँ (हफ़्ते में 200 / हफ़्ते में 50 / महीने में 15) - OpenAI सहायता — ChatGPT Work and Codex
Pro और Business Premium पूरी सीमा Astra पर लगा सकते हैं; Plus और Business Standard में सीमित इस्तेमाल, उससे आगे क्रेडिट - OpenAI सहायता — Managing usage with GPT-6 Astra in Work and Codex
"Plus में Astra, Work और Codex में शामिल है, लेकिन Chat का GPT-6 Pro शामिल नहीं", हर पाँच घंटे के अनुमान, और लॉन्च की देरी की भरपाई वाले सीमा रीसेट (3, 4 और 7 सितंबर) - OpenAI — GPT-6 Astra की घोषणा (डेवलपर कम्युनिटी)
रिलीज़ की तारीख़ 3 सितंबर 2026 और शुरू में घोषित रोलआउट - OpenAI डेवलपर फ़ोरम — Plus की पहुँच के दायरे पर स्पष्टीकरण थ्रेड
यह टिप्पणी कि पहुँच सभी Plus उपयोगकर्ताओं के लिए घोषित हुई, जबकि असल में Work और Codex तक सीमित है (8 सितंबर 2026 की स्थिति; अब आधिकारिक सहायता पन्नों से साफ़ हो चुकी है)
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