Hız analizi
Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.
Kalite puanları
Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.
Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.
Fiyatlar
Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.
Saniye başına token
Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.
P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.
Yetenekler
Kullanılabilirlik
Kullanılabilirlik
Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.
Son 7 gün
—
Son 30 gün
100.0%
n=1
Medyan yanıt süresi
2,550ms
n=1
Baz alınan 137 ölçüm son 30 gün içinde.
Teknik detaylar
Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.
Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.
Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.
Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.
Toplam çağrı (30d)
1
OK yanıtlar (30d)
1
Toplam çağrı (7d)
0
OK yanıtlar (7d)
0
Tokonomix kıyaslama kararları
GPT-6-Astra adds multimodal tools, maintains reasoning performance
GPT-6-Astra receives a significant capability expansion in this benchmark window, introducing tools, vision, JSON mode, PDF input, reasoning, JSON schema, parallel tools, and prompt caching. These additions transform the model from a text-only system into a fully multimodal platform with structured output capabilities and developer-friendly features. The reasoning capability, in particular, positions GPT-6-Astra as a competitive option for complex problem-solving tasks that require step-by-step logic. Vision and PDF input support broaden the model's applicability to document analysis and image understanding workflows. The addition of parallel tools and prompt caching suggests OpenAI is prioritizing developer experience and cost efficiency for production deployments. JSON schema support alongside JSON mode provides stricter output validation for enterprise applications. While no performance metrics are available for comparison between windows, the stable positioning with the previous verdict's strong reasoning characterization indicates these are additive improvements rather than replacements. Users should evaluate these new capabilities against their specific use cases, particularly for applications requiring multimodal understanding or structured data extraction.
Kalite
—
Gecikme p50
—
Test çalıştırmaları
0