大语言模型

GPT-6 全量发布！

2026 年 9 月 5 日

GPT-6 Astra 已向 Pro、Business 和 Enterprise 用户全量开放，支持 ChatGPT 与 Codex 双平台；API 上线，上下文长度达百万 token，训练数据截止至 2026 年 4 月 30 日；定价与 Fable 一致，输入 $10/百万 token，输出 $50/百万 token，缓存 $1/百万 token。

GPT-6 Astra 全量开放

刚刚，GPT-6 Astra 全量发布了，Pro、Business 和 Enterprise 都可以使用，无论是在 ChatGPT 里面还是在 Codex 里面。

我在 Codex 里跑了任务，GPT-6 总能比 Fable 更快、更好、更省额度的完成。

API 上线与定价细节

并且，模型的 API 也上线了，一百万上下文，数据库截止到 26年4月30日，价格与 Fable 保持一致，每百万 token 的话：输入 $10，输出 $50，缓存 $1。

实测性能与额度消耗对比

这款模型我上手玩了，四个字：遥遥领先。并且这个模型十分的耐用，作为对比同样是 $200 的套餐，单任务执行：

使用 Fable 5.1，大概每小时消耗 30% 的周额度
使用 GPT-6，大概每小时消耗 6% 的周额度

同样的任务，感觉 GPT-6 会比 Fable 5.1 更快、更有效、更便宜的完成。

Claude 平台额度限制现状

虽说 codex 总是重置额度，但 Claude 也不差啊：

你可以有 50% 的额度能用在 Fable
你有坑爹的 5h 额度，蹬 Fable 的话，大概 1 小时多一点就能用完
20x 的套餐，比 5x 的套餐，只是在 5h 限额里多了，总量一点依然只是多一倍
并且 Anthropic 发了通告：本月中会下调所有人额度

诶...我只能说「Fable 你最近别来找我了，我怕 Astra 误会」（当然了，话不能说满，保不齐过两天 gpt-6 降智，fable 再度雄起）。

对此，dario 表示眩晕瘫坐，宛如原子弹在眼前爆炸，并默默重置了 Fable 额度，哎...

模型跑分表现

最后，再让我们感受下这款模型的跑分：

JOTO 企业落地观察

RAG 知识工程中，训练数据截止于 2026 年 4 月 30 日这一事实，要求企业必须校准知识库更新节奏——若业务强依赖近实时信息（如政策、股价、漏洞公告），则需额外设计高频增量索引机制，而非默认信任模型内置知识时效性。
AI 安全治理面临新变量：当模型输出效率与成本优势显著（如输出单价 $50/百万 token 且效果更优），团队可能绕过已审批的模型选型流程直接接入 GPT-6，导致策略执行断层；需将 API 调用行为纳入统一网关审计，而非仅依赖采购清单管控。
智能体工程中，'更省额度'的表述暗示 GPT-6 在推理路径压缩或 token 利用率上存在优化，这对需要高频调用子智能体的复杂工作流（如客服多跳查询、投研报告生成）尤为关键——但需实测验证其在多步骤状态维持与错误恢复上的鲁棒性，避免节省 token 以牺牲一致性为代价。