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openai/gpt-6-astraLe plus capable des GPT, pour les tâches les plus exigeantes
GPT-6 Astra est le sommet de la famille GPT-6, sorti chez OpenAI le 3 septembre 2026. OpenAI le présente comme son modèle le plus capable pour le travail le plus exigeant.
Il vise les tâches qui vont d'une demande initiale à un résultat fini : raisonnement difficile, code à l'échelle d'un système, usage d'ordinateur, recherche, rédaction de documents. Contexte de 1,05M de tokens, sortie jusqu'à 128K, images en entrée, effort de réflexion de low à max.
Sur Tchavi, payez en mobile money, sans carte ni KYC. Une seule clé API ouvre 100+ modèles : comparez Astra et Sol sur vos vrais prompts sans ouvrir un second compte.
Le modèle le plus capable d'OpenAI, selon OpenAI
Une base de code ou un dossier entier en un appel, sortie jusqu'à 128K
Réglez la réflexion par requête : low, medium, high, xhigh ou max
Analyse en plusieurs étapes, revue de code à l'échelle d'un système, synthèse de recherche
Lit graphiques, captures et schémas aux côtés de votre texte
Sortie JSON stricte — mais pas d'outils de fonction sur ce chemin
Audite cette base de code côté sécurité. Vérifie chaque constat contre le vrai chemin d'exécution, écarte ce que tu ne peux pas prouver atteignable, et propose un correctif minimal pour chaque faille restante.
Planifie une migration sans interruption d'une instance Postgres unique vers des réplicas de lecture : étapes, critères de validation et plan de retour arrière pour chacune.
Sol est le choix par défaut pour le code et les agents. Prenez Astra, qu’OpenAI présente comme son modèle le plus capable, pour les problèmes où un palier inférieur a déjà échoué.
Astra est de la génération GPT-6, plus récente que GPT-5.5. GPT-5.5 reste utile si vos prompts sont déjà validés dessus ; testez Astra sur vos cas les plus durs.
1,05M de tokens de contexte et jusqu'à 128K en sortie. Il accepte les images et les documents en entrée et renvoie du texte.
low, medium (par défaut), high, xhigh et max selon OpenAI. Le niveau none n'est pas disponible sur Astra.
Non : ce modèle les rejette, donc Tchavi les retire de la requête. Pilotez-le par vos instructions et par l'effort de réflexion.
Remplacez l'URL de base par celle de Tchavi, utilisez votre clé API Tchavi et mettez model: "gpt-6-astra".
Oui. Rechargez votre compte Tchavi avec Orange Money, MTN MoMo, M-Pesa ou un autre opérateur mobile money : aucune carte bancaire n'est nécessaire. Les crédits arrivent dès que le paiement est confirmé et sont débités à l'usage.
Oui. Gardez votre SDK OpenAI actuel, remplacez simplement l'URL de base par celle de Tchavi (visible dans l'onglet API) et utilisez votre clé Tchavi. Le reste de votre code ne change pas.
import Tchavi from '@tchavi/sdk';
const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-6-astra',
messages: [
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.
modelRequisIdentifiant du modèle de chat (ex. `gpt-6-astra`).
messagesRequisMessages de la conversation. Chaque élément a un `role` (system/user/assistant) et un `content` qui peut être soit une chaîne simple, soit un tableau de blocs de contenu (`text`, `image_url`, `document_url`).
temperature1Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.
max_tokensNombre maximum de tokens à générer dans la réponse.
max_completion_tokensAlias OpenAI pour `max_tokens`. Les deux fonctionnent ; si les deux sont fournis, `max_completion_tokens` prime.
streamfalseSi vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.
response_formatContraint la sortie. Passe `{ type: "json_object" }` pour forcer un JSON valide (le modèle a quand même besoin d'une instruction JSON dans le prompt). Uniquement avec `supportsJsonMode: true`.
reasoning_effortProfondeur de raisonnement sur les modèles OpenAI o-series / GPT-5. Valeurs `"low"`, `"medium"`, `"high"`. Ignoré silencieusement par les autres modèles OpenAI.
top_p1Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.
seedGraine entière pour une sortie déterministe. Même seed + même requête = même complétion, quand le fournisseur le supporte. OpenAI l'honore ; Anthropic l'ignore.
n1Nombre de complétions à générer en un appel. Défaut 1 ; chaque complétion supplémentaire est facturée.
stream_optionsOptions de streaming, ex. `{ "include_usage": true }` pour recevoir un dernier chunk SSE avec les compteurs d'usage. Effectif uniquement quand `stream: true`.
stopJusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.
frequency_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.
presence_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.
userIdentifiant utilisateur final transmis au fournisseur pour le suivi modération / abus. Doit rester stable par utilisateur.
logit_biasBiais logit par token `{ "<tokenId>": <-100..100>, ... }`. Spécifique OpenAI ; Anthropic l'ignore.
messages[].content[].image_urlAttachez une image à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": ... } }`. PNG / JPEG / WebP, jusqu'à 4 par requête. Seuls les modèles avec `supportsImageInput: true` acceptent ce bloc (ex. `gpt-4o`, `claude-opus-4-7`).
messages[].content[].document_urlAttachez un PDF à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "document_url", "document_url": { "url": ... } }`. Jusqu'à 5 PDF par requête. Seuls les modèles avec `supportsDocuments: true` acceptent ce bloc (ex. `claude-sonnet-4-6`, `gpt-4.1`).
Ce modèle nous coûte plus cher au-delà d’un certain seuil, et nous répercutons ce palier plutôt que de plafonner la fenêtre ou d’augmenter le prix pour tout le monde. Le tarif ci-dessus est celui du premier palier.
| Longueur du prompt | Entrée / 1K | Sortie / 1K |
|---|---|---|
| Moins de 272K tokens | ||
| 272K tokens et plus |
Le seuil compte tous les tokens en entrée, cache compris — 95K de cache plus 10K de nouveau prompt font un prompt de 105K. La sortie est tarifée selon la longueur du prompt : un long prompt avec une réponse courte paie quand même le tarif de sortie supérieur.
Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.