OpenAI выпустила подробный гайд по GPT-6 Astra API В гайде…

OpenAI выпустила подробный гайд по GPT-6 Astra API

В гайде разобрали, чем Astra отличается от прошлых поколений и как правильно использовать её в API.

Главные нововведения:
— Async tool calling — модель может продолжать рассуждать или выполнять другие части задачи, пока внешний инструмент ещё работает
— Mid-turn steering — инструкции можно менять прямо во время длинного выполнения, не перезапуская задачу с нуля
— динамический reasoning — уровень reasoning effort можно повышать или снижать по ходу диалога с сохранением prompt cache
— поддержка computer use, Structured Outputs, multi-agent orchestration, programmatic tool calling, persisted reasoning и compaction
— лучшее удержание длинных workflows между кодом, браузером и внешними инструментами

OpenAI отдельно отмечает, что Astra часто тратит меньше output-токенов на решение той же задачи. Поэтому итоговая стоимость выполненной работы может быть ниже, даже если один токен стоит дороже. Классика новой экономики ИИ: дорого за штуку, но, возможно, дешевле за результат.

Для API модель указывается так:
model: gpt-6-astra

При миграции есть несколько важных изменений:
— reasoning_effort: none больше не поддерживается, стартовать советуют с low
— для tool calling нужен Responses API
— temperature, top_p и top_logprobs не поддерживаются
— Astra сильнее реагирует на инструкции из AGENTS.md, skills и других файлов, поэтому их лучше внимательно проверить
— модель может чаще задавать уточняющие вопросы, так что для автономных агентов OpenAI советует явно просить её доводить задачу до конца

Главный акцент гайда — агентные сценарии. GPT-6 Astra рассчитана на задачи, где модель не просто дала ответ и ушла, а долго работает с инструментами, меняет план на ходу, принимает новые требования и взаимодействует с другими агентами.