OpenAI: GPT-6 Astra Pro (batch)

GPT-6 Astra Pro est un modèle de génération de texte d'OpenAI, répertorié dans le catalogue api14 sous le nom OpenAI: GPT-6 Astra Pro (batch) avec l'identifiant de modèle openai/gpt-6-astra-pro:batch. Il s'agit du même modèle sous-jacent que GPT-6 Astra, servi avec reasoning.mode défini sur pro, une configuration visant des réponses de meilleure qualité sur des tâches complexes. OpenAI a publié le modèle le 4 septembre 2026.

Le modèle accepte du texte, des images et des fichiers en entrée et renvoie du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 050 000 tokens, et il peut produire jusqu'à 128 000 tokens en une seule réponse. La grande fenêtre d'entrée et le budget de sortie généreux sont les deux chiffres qui façonnent la plupart des décisions à son sujet : vous pouvez envoyer de longs documents, des fichiers joints et des images ensemble dans une seule requête, tout en gardant de la place pour une réponse générée substantielle plutôt qu'un court résumé. La sortie est uniquement du texte, donc tout ce que vous devez récupérer doit être exprimé sous forme de texte, y compris les données structurées.

Ces capacités correspondent à un ensemble de tâches assez spécifique. Le travail de révision à long contexte convient bien, comme la lecture d'un vaste ensemble de documents, d'une spécification technique ou d'un ensemble de fichiers source et répondre à des questions qui dépendent de détails répartis dans l'ensemble. L'entrée mixte aide lorsqu'une tâche combine des captures d'écran, des pages numérisées ou des diagrammes avec du matériel écrit. La prise en charge des outils et de tool_choice le rend utilisable comme étape de raisonnement dans une boucle d'agent, et response_format plus structured_outputs vous permettent de contraindre les réponses à un schéma que votre code peut analyser directement. Pour le travail qui nécessite une graine d'échantillonnage cohérente, seed est disponible.

Pour l'appeler, utilisez l'API compatible OpenAI d'api14 et passez openai/gpt-6-astra-pro:batch comme modèle. Les paramètres de requête pris en charge sont max_tokens, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, verbosity, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice et seed. max_tokens contrôle la longueur de la réponse générée, reasoning et reasoning_effort régissent la quantité de raisonnement interne effectuée par le modèle, include_reasoning détermine si ce raisonnement vous est présenté, et verbosity influence l'ampleur de la réponse écrite. Tools et tool_choice pilotent l'appel de fonctions, tandis que response_format et structured_outputs gèrent les réponses contraintes par un schéma.

Deux limites méritent réflexion. La modalité de sortie est uniquement du texte, donc si votre pipeline nécessite de l'audio, des images ou d'autres médias générés, ce modèle n'est pas adapté. Et comme il fonctionne en mode pro pour des réponses de meilleure qualité sur des tâches complexes, les requêtes plus simples seront peut-être mieux servies par GPT-6 Astra, qui partage le même modèle sous-jacent sans ce réglage.