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EvoLink.AIEvoLink.AI

GPT-6 Astra API

Greifen Sie über die einheitliche Chat-API von EvoLink auf GPT-6 Astra von OpenAI zu – auch gesucht als GPT-6 / GPT 6 Astra / gpt-6-astra –. Testen Sie Reasoning, Coding, Tool-Nutzung vor der Integration.

OpenAITextgenerierungVerfügbar
ab $9.000 / 1M Input-Tokens$10.000 offizieller Preis-10%
API-Dokumentation
Chat CompletionsResponses APIReasoning-EffortPrompt-CachingTool-Nutzung
ProduktionsrouteLive
Kontext
1.05M Kontext · max. 128K Ausgabe
Geeignet für
Frontier-Reasoning, agentisches Coding, Computer Use
Eingabe
Text + Bilder
Ausgabe
Text · JSON (strukturierte Ausgabe) · Tool-Aufrufe
ModellePreiseReadmeAPI

GPT-6 Astra auswählen

Eine exakte Modell-ID auf der OpenAI-kompatiblen Integration. Die Sätze für kurzen und langen Kontext aller vier Token-Rollen stehen auf der Karte.

GPT-6 Astra

Das leistungsfähigste Modell von OpenAI, gebaut für die schwierigste End-to-End-Arbeit.

Ausgewählt
Modell-ID
gpt-6-astra
Geeignet für

Komplexes Reasoning, agentisches Coding, Computer Use, Recherche und Dokumentenerstellung

< 272K
Eingabe
$9.000 / 1M-10%
612 cr / 1M$10.000offizieller Preis
Cache-Lesen
$0.900 / 1M-10%
61.2 cr / 1M$1.000offizieller Preis
Cache-Schreiben
$11.250 / 1M-10%
765 cr / 1M$12.500offizieller Preis
Ausgabe
$45.000 / 1M-10%
3060 cr / 1M$50.000offizieller Preis
≥ 272K
Eingabe
$18.000 / 1M-10%
1224 cr / 1M$20.000offizieller Preis
Cache-Lesen
$1.800 / 1M-10%
122.4 cr / 1M$2.000offizieller Preis
Cache-Schreiben
$22.500 / 1M-10%
1530 cr / 1M$25.000offizieller Preis
Ausgabe
$67.500 / 1M-10%
4590 cr / 1M$75.000offizieller Preis

Alle Tarife gelten pro 1M Tokens, in USD und Credits, und entsprechen der aktuellen Preisgestaltung Ihres Kontos. Ab 272K Prompt-Tokens gilt die Langkontext-Stufe: ×2 für Eingabe- und Cache-Rollen, ×1.5 für die Ausgabe.

GPT-6 Astra Preise

Schätzen Sie vor der Integration die Kosten einer GPT-6 Astra-Anfrage. Der Rechner verwendet die aktuellen Tarife Ihres Kontos; offizielle Preise dienen als Vergleich.

Anfragen-Rechner

Geben Sie den Token-Mix einer Anfrage ein.

Geschätzte Kosten pro Anfrage

GPT-6 Astra
Kurzkontext-Tarif
USD$0.023
Credits1.5423

Offizielle Schätzung $0.026 · $0.0026 gespart (10%)

Eingabe-Tokens0.612 cr
Cache-Lese-Tokens0.0123 cr
Cache-Schreib-Tokens0 cr
Ausgabe-Tokens0.918 cr

Mindestgebühr: 0.01 Credits pro Anfrage. Ab 272K Prompt-Tokens werden Eingabe- und Cache-Rollen mit ×2, die Ausgabe mit ×1.5 berechnet. Tool-Aufrufe werden nicht multipliziert.

Budget-Leitfaden

Ungefähre Anfragen mit dem aktuellen Token-Mix.
Credits aufladen
$10
Etwa 440 Anfragen

Für schnelle Tests

$50
Etwa 2204 Anfragen

Für die laufende Entwicklung

$100
Etwa 4408 Anfragen

Für die Produktionsbewertung

GPT-6 Astra API

Das leistungsfähigste Modell von OpenAI, gebaut für die schwierigsten End-to-End-Aufgaben — komplexes Reasoning, agentisches Coding, Computer Use, Recherche und Dokumentenerstellung — verfügbar über einen EvoLink API-Key mit Chat Completions und Responses.

GPT-6 Astra wird auf EvoLink unter der Modell-ID gpt-6-astra über Chat Completions · Responses bereitgestellt – mit demselben API-Key und Guthaben wie jedes andere Modell. Es bietet ein Kontextfenster von 1.05M und bis zu 128K Ausgabe-Tokens, dazu Reasoning, Coding, Tool-Nutzung.

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra Spezifikationen und Fähigkeiten

Die Zahlen stammen aus der EvoLink-Routenkonfiguration; die Fähigkeiten entsprechen dem, was die API heute bereitstellt.

Kontextfenster
1.05M Tokens
Max. Ausgabe
128K Tokens
Eingabe
Text + Bilder
Ausgabe
Text · JSON (strukturierte Ausgabe) · Tool-Aufrufe
Reasoning
Konfigurierbarer Reasoning-Aufwand
Tool-Nutzung
Function Calling mit mehrstufigen Tool-Sequenzen
Prompt-Caching
Tarife für Cache-Schreiben + Cache-Lesen
Langkontext-Stufe
×2 Eingabe / ×1.5 Ausgabe ab 272K Prompt-Tokens
Protokolle
Chat Completions · Responses
Modell-ID
gpt-6-astra

Wofür GPT-6 Astra am besten geeignet ist

Eine exakte Modell-ID für die schwierigste End-to-End-Arbeit; Routine- oder latenzkritischer Traffic bleibt auf einer leichteren Route.

Komplexe Coding-Aufgaben abschließen

Mehrdatei-Änderungen, Tests, Debugging und längere Implementierungen bearbeiten statt nur plausiblen Code vorzuschlagen.

Weiterarbeiten, während Tools laufen

Mit asynchronen Tool-Aufrufen kann Astra weiterdenken oder unabhängige Arbeit erledigen, während die Anwendung ein langsames Tool ausführt, und das Ergebnis über die Call-ID wieder aufnehmen.

Langen Projektkontext nutzen

Mehr Repository, Dokumente, Anforderungen und Tool-Ergebnisse im 1,05M-Token-Fenster halten; Wiederfindung und Vorgabentreue müssen je Workload getestet werden.

Recherchieren und Ergebnisse erstellen

Browsing, Code, Datenanalyse und wissenschaftliches Reasoning verbinden und daraus Dokumente, Tabellen, Präsentationen, Websites und andere strukturierte Ergebnisse erstellen.

Zwei Wege, GPT-6 Astra zu nutzen: EvoLink API oder Agent

Nutzen Sie die EvoLink API für Produkt-Backends und Batch-Jobs oder rufen Sie GPT-6 Astra aus Codex, Claude oder Gemini für Coding- und Analyse-Workflows auf. Beide Wege teilen denselben EvoLink API-Key, das Guthaben, die Modell-ID und die Anfragehistorie.

Option 1

Mit der EvoLink API integrieren

Ideal für: Produkt-Backends, Batch-Jobs, automatisierte Pipelines

Senden Sie OpenAI-kompatible Chat-Completions- (oder Anthropic-Messages-) Anfragen an EvoLink und steuern Sie Modell-ID, System-Prompt, Ausgabebudget, Tools und strukturierte Ausgabe.

  1. 1Erstellen Sie einen EvoLink API-Key in der Konsole
  2. 2Richten Sie Ihr OpenAI- oder Anthropic-SDK auf die EvoLink-Basis-URL und wählen Sie die oben gezeigte Modell-ID
  3. 3Senden Sie eine repräsentative Anfrage und lesen Sie im Feld usage Eingabe-, Cache- und Ausgabe-Tokens ab
  4. 4Setzen Sie max_tokens und Wiederholungen pro Aufgabe; behalten Sie Tool-Call-IDs und -Ergebnisse über Runden hinweg
EvoLink API-Key erstellen
Option 2

Mit einem Agenten aufrufen

Ideal für: Coding-, Review- und Analyseaufgaben in Codex, Claude und Gemini

Geben Sie dem Agenten Aufgabe, Eingaben und Abnahmekriterien. Er baut die Anfrage, ruft GPT-6 Astra über EvoLink auf und liefert die Antwort samt Token-Verbrauch.

  1. 1Setzen Sie EVOLINK_API_KEY in Ihrer lokalen Umgebung; nie in Code oder Prompt
  2. 2Beschreiben Sie Aufgabe, einzubeziehende Eingaben und das erwartete Ausgabeformat
  3. 3Lassen Sie den Agenten GPT-6 Astra über EvoLink aufrufen und die Anfrage vor dem Senden zeigen
  4. 4Lassen Sie den Agenten Antwort, Token-Verbrauch und etwaige Fehlermeldungen berichten

GPT-6 Astra API-Codebeispiel und Fehlerbehandlung

Dieses Beispiel zeigt die kürzeste lauffähige Anfrage: ein OpenAI-kompatibler Chat-Completions-Aufruf mit System-Prompt, Nutzernachricht und Ausgabebudget. Die vollständige Parameter- und Antwortreferenz finden Sie im API-Tab.

Vollständige API-Doku ansehen
cURL
curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a senior engineer reviewing a pull request." },
      { "role": "user", "content": "Review this diff and list the blocking issues with file and line:\n<diff>" }
    ],
    "reasoning_effort": "high",
    "max_tokens": 4096
  }'

# There is no generic gpt-6 alias: use the exact ID gpt-6-astra on both
# Chat Completions and Responses. reasoning_effort accepts low, medium,
# high, xhigh, and max; reasoning tokens are billed as output. The
# response includes choices[0].message and a usage object (prompt_tokens,
# completion_tokens, and cached tokens when a prefix is reused).

Ungültige Anfrage oder nicht unterstützter Parameter

Prüfen Sie Modell-ID, messages-Array und Parameterbereiche anhand der API-Referenz; entfernen Sie Felder, die diese Route nicht unterstützt.

Authentifizierungs- oder Guthabenproblem

Prüfen Sie das Authorization-Bearer-Token und bestätigen Sie das verfügbare Guthaben in der Konsole.

Kontextlänge überschritten

Die Prompt-Tokens übersteigen das Kontextfenster von GPT-6 Astra. Kürzen Sie oder rufen Sie nur relevante Belege ab und nutzen Sie gecachte Präfixe wieder.

Ratenlimit (429)

Mit Backoff und Jitter erneut versuchen; Anfragen bündeln oder in eine Warteschlange stellen statt parallel zu senden.

Inhalt oder Tool-Aufruf abgelehnt

Prüfen Sie sensible Inhalte, fehlerhafte Tool-Call-Argumente und JSON-Schema-Abweichungen vor dem erneuten Versuch.

Bevor Sie GPT-6 Astra produktiv einsetzen

Vier Prüfungen, die Kosten und Stabilität entscheiden.

01

Die exakte GPT-6 Astra-Modell-ID wählen

Verwenden Sie gpt-6-astra auf Chat Completions und Responses; einen generischen gpt-6-Alias gibt es nicht.

Erforderlich
02

Die 272K-Langkontext-Schwelle einplanen

Über 272K Prompt-Token wird der gesamte Request zum Langkontext-Tarif berechnet; bleiben Sie darunter, wenn möglich.

Empfohlen
03

Prompts für Cache-Lesezugriffe strukturieren

Stabile Anweisungen und Referenzmaterial zuerst, damit Cache-Reads bei Wiederholungen den vollen Eingabepreis ersetzen.

Empfohlen
04

Mit usage messen, nicht mit dem Listenpreis

Kosten vor der Skalierung über das usage-Objekt abgleichen (ungecachte Eingabe, Cache-Read, Cache-Write, Ausgabe).

Erforderlich

Vierteiliges Prompt-Caching

Ungecachter Input, Cache-Reads, Cache-Writes und Output werden getrennt aus dem finalen Usage-Objekt abgerechnet. Cache-Writes werden nicht erneut als normaler Input berechnet.

Long-Context-Schwelle

Ab mehr als 272K Prompt-Tokens gelten für Input und beide Cache-Rollen 2x-Sätze und für Output 1,5x-Sätze für den gesamten Request.

GPT-6 Astra im Vergleich mit anderen Frontier-Modellen

EvoLink

Vergleichen Sie GPT-6 Astra mit Claude Fable 5.1 und GPT-5.6 Sol anhand der EvoLink-Preise pro 1M Tokens.

GPT-6 Astra
EvoLink-Preis / 1M (Input / Output)$9 / $45
Kontextfenster1.05M
Prompt-CachingCache-Read + Cache-Write
Ideal fürKomplexes Reasoning, agentisches Coding, Computer Use, Recherche und Dokumentenerstellung
Claude Fable 5.1
EvoLink-Preis / 1M (Input / Output)$9.5 / $47.5
Kontextfenster1M
Prompt-CachingCache-Read + 5m/1h Cache-Write
Ideal fürTiefes Reasoning, lange agentische Sessions und cache-intensives Coding
GPT-5.6 Sol
EvoLink-Preis / 1M (Input / Output)$4.5 / $27
Kontextfenster1.05M
Prompt-CachingCache-Read + Cache-Write
Ideal fürAnspruchsvolles Reasoning und Coding-Agenten auf der vorherigen GPT-Generation mit den Stufen Sol, Terra und Luna

Die Basis-Kontextpreise gelten für die aktuelle EvoLink-Nutzergruppe. Angemeldete Nutzer sehen ihre Gruppentarife, abgemeldete Nutzer die Default-Tarife. Die Long-Context-Multiplikatoren stehen im Abschnitt Preise.

GPT-Modellfamilie

Gleicher API-Key, gleiches Guthaben – Stufe wechseln, ohne die Integration zu ändern.

Alle GPT-Modelle vergleichen
GPT-5.6

GPT-5.6

Sol-, Terra- und Luna-Stufen — gleiche Integration, niedrigere Preispunkte

Modell ansehen
GPT-5.5

GPT-5.5

Vorheriges Flaggschiff, 1M Kontext

Modell ansehen
GPT-5.4

GPT-5.4

Ausgewogener Vorgänger mit Computer Use

Modell ansehen

Weitere Textmodelle auf EvoLink neben GPT-6 Astra

Claude Fable 5.1

Claude Fable 5.1

Anthropic-Flaggschiff zum gleichen Listenpreis wie Astra, mit stets aktivem adaptivem Thinking und 1M Kontextfenster.

Modell ansehen
Kimi K3

Kimi K3

Moonshot-Flaggschiff-Reasoning-Route mit 1,05 Mio. Kontextfenster, stark bei visueller Frontend-Arbeit und Coding auf Repository-Ebene.

Modell ansehen
Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro

Google-Flaggschiff für multimodales Reasoning und Workloads mit großem Kontext.

Modell ansehen
Grok 4.6

Grok 4.6

xAI-Route für Reasoning und Tool-Nutzung mit serverseitiger Suche für Recherche- und Agenten-Workflows.

Modell ansehen

GPT-6 Astra API – FAQ

Welche Modell-ID soll ich verwenden?

Verwenden Sie gpt-6-astra. Es gibt keinen generischen gpt-6-Alias, und dieselbe ID funktioniert auf Chat Completions und Responses.

Was kostet GPT-6 Astra auf EvoLink?

Die Sätze der EvoLink-Standardgruppe liegen bei $9.000 Input und $45.000 Output pro 1M Tokens, gegenüber dem OpenAI-Listenpreis von $10.000 / $50.000. Cache-Reads kosten $0.900 und Cache-Writes $11.250 pro 1M Tokens; angemeldete Nutzer sehen die Sätze ihrer Gruppe.

Wie wird gecachter Input abgerechnet?

Cache-Reads und Cache-Writes sind getrennte Token-Segmente. Keines davon wird erneut als normaler Input berechnet.

Wann gelten Long-Context-Sätze?

Übersteigen die Prompt-Tokens insgesamt 272.000, nutzt der gesamte Request die Long-Context-Multiplikatoren: 2x für Input und beide Cache-Rollen, 1,5x für Output.

Welche Reasoning-Effort-Stufen werden unterstützt?

reasoning_effort auf Chat Completions und reasoning.effort auf Responses akzeptieren low, medium, high, xhigh und max. Höherer Effort verbraucht mehr Reasoning-Tokens, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß sind Kontextfenster und maximaler Output?

GPT-6 Astra hat ein Kontextfenster von 1.050.000 Tokens und bis zu 128.000 Output-Tokens pro Request.