Исследования и отчёты
Сводит десятки документов в одно исследование: сравнивает варианты, находит противоречия, пишет отчёт со ссылками на источники.
Например«Сравни пять поставщиков по договорам и предложениям»
Самая мощная модель GPT, по словам OpenAI — для самой требовательной работы: сложные рассуждения, исследования, большой код, документы и отчёты. Стоит в несколько раз дороже Sol. Оплата картой РФ в рублях, без подписки.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.aprium.ru/v1",
api_key="ваш_ключ",
)
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
input="Почему мой расчёт процентов по вкладу расходится с банком на 3 рубля?",
)
print(response.output_text)Банк начисляет проценты каждый день и округляет каждое начисление до копейки, а вы считаете по месяцам без округления. За год расхождение набегает как раз в несколько рублей.
gpt-6-astraAstra — для задач, где важен лучший ответ: длинные цепочки рассуждений, исследование по многим источникам, решения, которые дорого переделывать.
Сводит десятки документов в одно исследование: сравнивает варианты, находит противоречия, пишет отчёт со ссылками на источники.
Например«Сравни пять поставщиков по договорам и предложениям»
Большие изменения в проекте, нетривиальные алгоритмы, поиск ошибок, которые не нашла модель попроще.
Например«Найди, почему расчёт иногда расходится на копейку»
Проверяет финансовые модели, формулы и допущения, объясняет, где расчёт может ошибаться и насколько.
Например«Проверь формулы и допущения в этой финмодели»
GPT-6 Astra (по-русски ищут как «гпт астра») — старшая модель GPT. OpenAI описывает Sol как модель, близкую к Astra на сложных задачах, но в несколько раз дешевле, поэтому для повседневной работы Astra обычно избыточна.
Astra оправдана там, где одна ошибка стоит дороже, чем разница в цене: исследование, важное решение, сложный расчёт. Хорошая схема — черновик на Sol, проверка на Astra.
Баланс пополняется в рублях картой Мир, Visa или Mastercard. С него списывается стоимость каждого запроса. Цены за 1 млн токенов:
Запрос длиннее 272 тыс. токенов на входе стоит дороже целиком: вход и кэш ×2, вывод ×1,5.
≈ 20 шагов: прочитать код, поправить несколько файлов, проверить
Рассчитать свой объёмРасход токенов на типичных задачах и цена по тарифу этой страницы. Рассуждение модели входит в вывод, точный расход каждого запроса виден в Аккаунте.
Договоры и коммерческие предложения целиком, на выходе — таблица условий, риски и рекомендация. Вход держим ниже порога 272 тыс.
180 тыс. на входе · 8 тыс. на выводе
Около 40 шагов агента: план, правки в десятках файлов, тесты и проверка.
40 тыс. на входе · 2 млн из кэша · 50 тыс. на выводе
Таблица с формулами и описание допущений: ошибки, рискованные места и как их поправить.
30 тыс. на входе · 6 тыс. на выводе
У Astra уровни рассуждения от low до max. Для исследований и сложных расчётов ставьте high или xhigh, max — когда нужна предельная тщательность, а время ответа не важно.
Дешевле всего отдать Astra уже готовый результат и попросить найти ошибки: проверка занимает меньше токенов вывода, чем работа с нуля.
Окно — 1,05 млн токенов, но запрос длиннее 272 тыс. на входе у Astra стоит вдвое дороже по входу и в полтора раза по выводу, причём целиком. Для больших исследований разбейте документы на группы.
Кэш у OpenAI автоматический: если несколько вопросов идут к одним и тем же документам, ставьте документы в начало запроса — их повторное чтение в 10 раз дешевле.
high — для внимательного сравнения.docs = "\n\n".join(open(f).read() for f in ["dogovor_a.md", "dogovor_b.md", "kp_c.md"])
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
reasoning={"effort": "high"},
instructions="Ты аналитик закупок. Опирайся только на документы, указывай, из какого документа факт.",
input=docs + "\n\nСравни условия оплаты, сроки и штрафы. Какой вариант надёжнее и почему?",
)
print(response.output_text)
print(response.usage) # cached_tokens растёт со второго вопросаСовместимо с OpenAI Responses API: подойдут официальные SDK и инструменты, где можно указать свой адрес. Ключ: зарегистрируйтесь, пополните баланс и нажмите «Создать ключ» в Аккаунте. Ответ по частям, картинки, ответ в JSON и справка по ошибкам — на странице OpenAI API.
https://api.aprium.ru/v1gpt-6-astraAuthorization: Bearer ключresponse = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
instructions="Отвечай по делу, без вступлений.",
max_output_tokens=4000, # предел ответа вместе с рассуждением
reasoning={"effort": "high"}, # low, medium, high, xhigh, max
input="Сравни пять поставщиков по договорам и предложениям",
)Уровни рассуждения: low, medium, high, xhigh, max. Рассуждение оплачивается как вывод.
const response = await client.responses.create({
model: "gpt-6-astra",
instructions: "Отвечай по делу, без вступлений.",
max_output_tokens: 4000, // предел ответа вместе с рассуждением
reasoning: { effort: "high" }, // low, medium, high, xhigh, max
input: "Сравни пять поставщиков по договорам и предложениям",
});Уровни рассуждения: low, medium, high, xhigh, max. Рассуждение оплачивается как вывод.
curl https://api.aprium.ru/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $APRIUM_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-astra",
"instructions": "Отвечай по делу, без вступлений.",
"max_output_tokens": 4000,
"reasoning": {"effort": "high"},
"input": "Сравни пять поставщиков по договорам и предложениям"
}'Уровни рассуждения: low, medium, high, xhigh, max. Рассуждение оплачивается как вывод.
GPT-6 Astra в привычном инструменте: укажите адрес aprium и ключ, остальное работает как с OpenAI напрямую.
model = "gpt-6-astra"
model_provider = "aprium"
[model_providers.aprium]
name = "Aprium"
base_url = "https://api.aprium.ru/v1"
env_key = "APRIUM_API_KEY"
wire_api = "responses"export OPENAI_BASE_URL="https://api.aprium.ru/v1"
export OPENAI_API_KEY="ваш_ключ"
# SDK читает их сами, в коде остаётся только модель:
# client.responses.create(model="gpt-6-astra", input="...")Ключ в примерах: ваш_ключ, свой — в Аккаунт → Ключи. Пошаговые инструкции для Codex CLI, OpenCode — на странице OpenAI API.
Откройте страницу модели, чтобы сравнить задачи, цены и подключение.
Об этой модели, ключе и цене. Общие вопросы об оплате и подключении — на странице OpenAI API.
Окно контекста — 1,05 млн токенов, из них на вход — до 922 тыс., ответ — до 128 тыс. токенов. Запрос длиннее 272 тыс. токенов на входе стоит дороже целиком.
Astra сильнее на самых трудных задачах: длинных рассуждениях, исследованиях, сложном коде. На повседневной работе разница небольшая, а Sol в несколько раз дешевле, поэтому её удобно держать основной.
Перед ответом модель рассуждает, и на высоких уровнях это занимает заметное время. Для быстрых ответов понизьте reasoning.effort до low или возьмите Sol.
Зарегистрируйтесь в aprium, пополните баланс, откройте Аккаунт → Ключи и нажмите «Создать ключ». Один ключ подходит для всех моделей, расход по каждому ключу виден отдельно.
$2,05 (≈ 173 ₽) за 1 млн входных токенов и $10,27 (≈ 863 ₽) за 1 млн токенов ответа. Рубли — по текущему курсу пополнения, свой объём можно посчитать в калькуляторе.
Около $4,07 (≈ 342 ₽). Это оценка для непрерывной работы агента над проектом: большая часть контекста читается из кэша, поэтому выходит дешевле, чем по цене входных токенов. Реальный расход зависит от проекта и задачи и виден в Аккаунте по каждому запросу.
Да. Чат открывается в обычном браузере, а запросы по API идут на api.aprium.ru. VPN и зарубежная карта не нужны.
Да. Откройте aprium в браузере и выберите GPT-6 Astra в чате. Модель открывается после первого пополнения баланса.
Создайте ключ и подключите модель к своему коду или откройте чат в браузере.