Fiche du modèle GPT-6 Astra d'OpenAI : prix, limites et résultats de test

Fiche d’un modèle d’API de COOMOA. Données lues le 29 octobre 2026, prix revérifiés le 30 octobre 2026. Plateforme : OpenAI. C’est le modèle que nous prenons comme référence ChatGPT dans nos comparatifs de haut de gamme.

La réponse courte. GPT-6 Astra est le modèle haut de gamme de la famille GPT-6 d’OpenAI. Il coûte 10 $ US par million de jetons envoyés et 50 $ US par million reçus. À notre test du 27 octobre 2026, il a réussi 100 % de nos tests de code aux trois essais et 100 % de nos règles de rédaction. Gemini 3.1 Pro Preview, de Google, et GPT-5.5, d’OpenAI, ont obtenu le même résultat : notre test ne les départage pas sur la justesse. Les différences portent sur la durée, le coût et les jetons de réflexion. Astra est le plus rapide des trois modèles du duel et il revient à environ la moitié du coût de Gemini pour nos tâches de code.

En un coup d’œil

Quelques précisions sur le prix, tirées de la page du modèle dans la documentation d’OpenAI. Un prompt de plus de 272 000 jetons coûte le double en entrée et une fois et demie en sortie, pour toute la requête. Les modes par lots et « Flex » sont à 50 % du tarif standard. Le mode « Fast » est au double du tarif. Une variante gpt-6-astra-pro apparaît aussi dans la liste des modèles de l’API. Elle ne figure ni sur la page du modèle ni sur la page de prix d’OpenAI. Nous ne l’avons pas testée.

Ce que dit l’éditeur

Sur la page du modèle, OpenAI décrit Astra comme son modèle pour les travaux exigeants, destiné au raisonnement complexe, à la programmation, à l’utilisation d’un ordinateur, à la recherche et à la création de documents. C’est la description de l’éditeur, nous ne l’avons pas vérifiée.

Nous n’avons pas pu ouvrir la page d’annonce d’OpenAI le 29 octobre 2026. Les résultats que l’éditeur y publie ne sont donc pas repris ici. Selon la page canadienne des forfaits de ChatGPT, consultée le 3 novembre 2026, Astra est offert avec un accès limité au forfait Plus et un accès étendu au forfait Pro, mais pas aux forfaits Gratuit et Go.

Notre test

Test fait le 27 octobre 2026, avec le même protocole que pour tous les modèles : 3 tâches de code vérifiées par 57 tests que le modèle ne voit pas, 2 tâches de rédaction en français vérifiées par 22 règles, trois essais par tâche, sans outils.

Aucun échec, ni en code ni en rédaction. Notre correcteur avait mal lu les réponses livrées en code brut, sans bloc de code balisé; les scores ont été corrigés sur les mêmes réponses, sans nouvel appel au modèle.

Sur le coût, Astra affiche les prix les plus élevés par jeton, mais il a écrit beaucoup moins de jetons de réflexion que ses concurrents du duel pour le lecteur CSV, entre 426 et 791 selon l’essai, contre 4 027 à 6 575 pour Gemini 3.1 Pro Preview et 3 069 à 5 941 pour GPT-5.5. Au total (réflexion et réponse), Astra a écrit de 1 120 à 1 565 jetons pour cette tâche, contre 4 830 à 7 314 pour Gemini et 3 773 à 6 869 pour GPT-5.5. C’est ce qui le rend moins coûteux à l’usage dans nos tâches.

À quoi il se compare

Les modèles testés viennent en premier. Les pourcentages sont nos résultats, en dollars américains par million de jetons pour les prix. Les trois premiers modèles du tableau ont passé le même duel, le 27 octobre 2026, avec trois essais.

Prix revérifiés le 30 octobre 2026 sur les pages des modèles d’OpenAI et sur la page de prix de Google. Chez OpenAI, le supplément au-delà de 272 000 jetons envoyés, décrit plus haut, s’applique aussi à GPT-5.5, à GPT-6.1 Sol, à GPT-6 Sol et à GPT-6 Luna. Gemini 3.1 Pro Preview passe à 4 $ / 18 $ au-delà de 200 000 jetons. Nos tâches restent bien sous ces seuils.

Les modèles Claude Opus et Claude Fable, qui sont de la même gamme chez Anthropic, ne figurent pas dans nos classements publics. Il n’y a donc pas de comparaison chiffrée avec eux dans cette fiche. Dans la famille GPT-6, Sol est le palier sous Astra et Luna est le palier économique. Le modèle local est un modèle ouvert testé sur le Mac Studio. Un modèle local tourne sur votre ordinateur, sans envoyer vos documents ailleurs.

Ce que ça veut dire

• Sur notre test de code, Astra fait jeu égal avec Gemini 3.1 Pro Preview et GPT-5.5 (100 % chacun). Les trois ont réussi les 57 tests aux trois essais. Ce qui les sépare, c’est la durée (60 secondes pour Astra, 159 pour Gemini et 164 pour GPT-5.5), le coût et les jetons de réflexion.
• Astra n’est pas plus juste que GPT-6.1 Sol dans nos mesures. Les deux sont à 100 %, avec la même durée de 60 secondes pour le code. Sol coûte environ cinq fois moins par jeton et revient à 10,4 $ les 1 000 tâches de code, contre 50,1 $. Notre test ne montre donc aucun avantage d’Astra sur Sol, mais nos tâches sont simples et ne disent rien de ce que le haut de gamme apporte sur des travaux plus longs.
• GPT-6 Luna obtient 100 % en code et en rédaction, pour une fraction du prix. Un modèle à 100 % ne peut pas se démarquer d’un autre à 100 %. Notre test est trop facile pour séparer les modèles du haut du classement.
• Le modèle local testé est à 93 % en code, avec un seul essai. L’écart avec Astra est de 7 points. Il garde son intérêt quand les documents ne doivent pas quitter le bureau, mais il demande de vérifier le résultat.

Mots à connaître

• Jeton : petit morceau de texte (un mot ou une partie de mot). C’est l’unité qui mesure la taille d’une conversation et qui sert à facturer.
• Contexte : la quantité de texte que le modèle peut lire d’un coup (ici 1 050 000 jetons).
• Effort de réflexion : le temps que le modèle prend à réfléchir avant de répondre. En général, plus il est élevé, plus la réponse est soignée et plus elle coûte.
• Entrée en cache : une partie du texte envoyé que le modèle a déjà lue récemment et qui est facturée beaucoup moins cher.
• Sortie maximale : la longueur maximale d’une réponse.

Limites de cette fiche

• Trois tâches de code et deux de rédaction seulement. Un écart d’un ou deux points de pourcentage n’est pas une vraie différence.
• Le coût de 1 000 tâches dépend de nos tâches et du nombre de jetons consommés. Il ne prédit pas votre facture.
• La page d’annonce d’OpenAI n’a pas pu être consultée. Les résultats de l’éditeur ne sont pas repris et ne sont pas les nôtres.
• Les comparaisons avec GPT-6.1 Sol, GPT-6 Luna et le modèle local viennent de tests faits à d’autres dates que celui d’Astra, avec le même protocole.

Sources

• Page du modèle GPT-6 Astra, documentation de l’API d’OpenAI, consultée le 29 octobre 2026 : description, limites, fonctions, prix, niveaux de réflexion, date limite des connaissances.
• Pages des modèles d’OpenAI et page de prix de l’API Gemini, consultées le 30 octobre 2026 : prix des modèles comparés.
• API d’OpenAI, liste des modèles (/v1/models), interrogée par le labo : identifiant, date d’apparition, champ de retrait.
• Nos tests : le duel du haut de gamme du 27 octobre 2026 et le duel économique du 20 octobre 2026.
• Fiche de GPT-6 Luna, pour la comparaison dans la même famille.

Par Jacob Bédard, COOMOA. Publié le 29 octobre 2026. Notre méthode.