GPT-6 Astra
Filiation
- Entreprise
- OpenAI
- Famille
- GPT-6 Astra
- Assistants qui le proposent
- ChatGPToffre payante, Plus, Pro (page officielle ↗)Perplexityoffre payante, Max (page officielle ↗)
- Prix de l'API
- 10 $ le million de jetons lus, 50 $ écrits (developers.openai.com/api/docs/pricing, lu le 5 novembre 2026)
Liens lus le 10/11/2026 sur les pages des entreprises, la presse en secours ; un lien donné pour une famille ne vaut que pour sa dernière version.
Rang dans chaque épreuve
- Intelligence généraleEpoch AI, indice ECI169,2166,2 à 172,52e sur 71
- Préférence des utilisateursLMArena, score Elo147428e sur 68
- Tâches d'agentEpoch AI, APEX-Agents64,7 %53,7 à 75,713e sur 52
- Correction de codeEpoch AI, DeepSWE74,1 %1er sur 26
- Tâches de codeEpoch AI, CursorBenchnon mesuré
Chaque case de la réglette vaut un dixième du classement ; la 1re réunit les mieux classés. Rang parmi les modèles sortis en 2026 et mesurés par l'épreuve. Sources : Epoch AI, « Capabilities & benchmarking » (CC BY 4.0) ; LMArena, texte avec contrôle du style (CC BY 4.0) ; relevé du 10 novembre 2026.
Réglages d'effort
| Réglage | Électricité d'une tâche | Tâches réussies | Jetons par tâche |
|---|---|---|---|
| DeepSWE, correction de code | |||
| low | 29 à 50 Wh | 67,0 % | 10 580 |
| medium | 56 à 96 Wh | 72,8 % | 20 362 |
| high | 73 à 130 Wh | 73,2 % | 26 506 |
| xhigh | 82 à 140 Wh | 74,1 % | 29 557 |
| max | 170 à 290 Wh | 73,2 % | 61 149 |
Méthode de l'estimation
Le réglage d'effort dit combien le modèle raisonne avant de répondre : plus il est haut, plus il écrit de jetons, et plus la tâche demande d'électricité. Les jetons par tâche sont mesurés par Epoch AI.
Électricité : estimation de Projet Celsius. Jetons de la tâche × électricité d'écrire 1 000 jetons pour la taille du modèle (Base Impact de l'IA, IA-0011), × la surconsommation du centre de données (PUE). Le périmètre compte le calcul sur les serveurs et le refroidissement ; il ne compte ni la fabrication des puces, ni l'entraînement, ni le réseau, ni l'appareil. CursorBench compte les jetons lus et écrits ensemble : la fourchette va de « tous lus » à « tous écrits ». DeepSWE compte les jetons écrits : la fourchette part de l'écriture seule.
Taille supposée du modèle : classe grand, déduite du prix en sortie (developers.openai.com/api/docs/pricing), hypothèse. Si le modèle était de taille moyenne, l'estimation serait 4 fois plus basse. Repère : une question rapide à un assistant demande environ 0,3 Wh.
GPT-6 Astra parmi les modèles d'OpenAI, intelligence générale
Indice ECI d'Epoch AI et son intervalle à 95 %, selon la date de sortie ; 14 modèles d'OpenAI sortis en 2026 et mesurés par l'indice ECI
Point : l'indice mesuré, à la date de sortieTrait : l'intervalle à 95 %GPT-6 Astra5 noms dans l'onglet « Tableau »
Source : Epoch AI, « Capabilities & benchmarking », indice ECI. Licence CC BY 4.0.
Sur une tâche de code, GPT-6 Astra demande de 170 à 290 Wh au réglage qui en demande le plus, autant qu'environ 570 à 970 questions rapides à un assistant (environ 0,3 Wh chacune).
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