GPT 6 Astra Pro Batch
Red Neuronal
GPT 6 Astra Pro es un modelo de OpenAI con modo de razonamiento pro: API para tareas complejas y procesamiento por lotes.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 050 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 128 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto, muy alto, max
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GPT 6 Astra Pro Batch?
GPT 6 Astra Pro es el mismo modelo base que GPT 6 Astra de OpenAI, pero ejecutado con el parámetro reasoning.mode en valor pro: dedica más razonamiento a tareas complejas y devuelve una respuesta de mayor calidad. La variante batch está diseñada para el procesamiento por lotes, cuando las solicitudes se envían como una matriz y el resultado se necesita en volumen, no al instante. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pago con tarjeta rusa en rublos según uso, por tokens consumidos, que no caducan. En la misma ventana hay más de 250 redes neuronales, fáciles de alternar y comparar, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar de modelo en un sistema multimodal sin reescribir la integración. Los datos se cifran mediante AES-GCM, y para empresas hay contrato, factura, EDI y panel de administración con límites. Útil para resolver errores complejos y sugerir refactorización, completar tareas matemáticas o analíticas de varios pasos, procesar grandes volúmenes de documentos o crear un servicio donde las solicitudes pesadas van al modelo de razonamiento y las simples al rápido.Preguntas frecuentes sobre GPT 6 Astra Pro Batch
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto con razonamiento: responde preguntas, escribe y refactoriza código, analiza errores, documentos e imágenes cargadas, y llama a funciones externas. La ventana de contexto es de 1 050 000 tokens, por lo que grandes bases de código, informes largos y archivos completos de correspondencia caben en un solo diálogo.
Hasta 128 000 tokens en una respuesta: son decenas de páginas de texto o un módulo de código grande completo. Suficiente para un análisis detallado, documentación extensa, una traducción larga o el borrador de un libro que no tendrá que ensamblar manualmente a partir de varias partes.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado: antes de responder, el modelo construye una cadena de pasos en lugar de dar la primera solución que se le ocurre. Esto es especialmente notable en matemáticas, lógica, depuración de código y tareas donde es necesario verificar secuencialmente varias condiciones sin pasar nada por alto.
Sí, el modelo puede llamar a funciones y proporcionar una respuesta estructurada en JSON, por lo que es conveniente integrarlo en agentes, bots y automatizaciones. La conexión se realiza a través de la API única de BotHub compatible con OpenAI: puede cambiar de modelo más tarde sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: envíe una captura de pantalla, esquema, tabla o archivo completo y pida que analice el contenido. No hay notas sobre audio y video en nuestros datos, por lo que es más fácil verificar el formato necesario directamente en la interfaz; la carga está disponible en el sitio web y en el bot de Telegram.
No tenemos notas sobre idiomas en nuestros datos, por lo que no prometeremos nada específico; es más fácil probar el modelo en su tarea real. La interfaz de BotHub, el pago en rublos y el acceso desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera sin duda le ayudarán con esto.