Terug naar overzicht
🇺🇸 OpenAI · Verenigde Staten ZDR mogelijk #35 populair
GPT-6 Astra
Niveau: Topklasse
De allerslimste, krachtigste modellen. Topkwaliteit voor de moeilijkste taken — en de hoogste prijs.
GPT-6 Astra is OpenAI's flagship model for demanding end-to-end work. It is suited for advanced analysis, software engineering, deep research, scientific work, and document creation, with particular strengths in long-horizon...
KostenZeer hoog
SnelheidVlotgemeten · 61.4 tokens/sec
Werkgeheugen1.1M tokenshoeveel tekst het tegelijk aankan
SlimheidUitstekend89/100
Goede prijs-kwaliteit
38
waarde / 100
Loont de prijs?
Sterke balans tussen prijs en kwaliteit.
Bespaar slim: Muse Spark 1.3
is ongeveer 91% zo slim voor 90% minder geld. Bovendien is het sneller en minstens even goed in agent-taken. Voor de meeste taken merk je het verschil nauwelijks.
Goed voor
- E-mails, teksten en samenvattingen schrijven
- Lastige vragen en analyses
- Programmeren en technische taken
- Het verwerken van hele lange documenten
- Het lezen van afbeeldingen en scans
Minder geschikt voor
- Grote hoeveelheden tekst (relatief duur)
Aanbieder buiten de EU (Verenigde Staten & Canada). Let bij gevoelige gegevens op je verwerkersafspraken.
Zero Data Retention mogelijk. Dit model kan via OpenRouter worden ingezet bij een aanbieder die je invoer niet bewaart en niet gebruikt voor training — belangrijk voor vertrouwelijke bedrijfsgegevens. Stel ZDR in je OpenRouter-account in om dit af te dwingen.
Slimheid
89/100 · uitstekend
Schrijven
76/100 · uitstekend
Programmeren
91/100 · uitzonderlijk
Agent-taken
85/100 · uitstekend
Geavanceerd — voor professionals
Onderstaande gegevens zijn bedoeld voor wie de techniek wil doorgronden: ruwe benchmarkscores, gemeten snelheid/latency, prijsopbouw en databronnen. Niet nodig om een goede keuze te maken.
Benchmarks
Klik op een benchmark voor uitleg en alle uitslagen per model; het ?-knopje geeft een korte uitleg.
| Intelligence Index | 52.7 |
| Samengestelde slimheidsscore van Artificial Analysis: het gemiddelde over vele tests voor redeneren, kennis, wiskunde en code. Hoger = slimmer. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Coding Index | 76.9 |
| Gemiddelde van programmeertests: hoe goed het model code schrijft, begrijpt en verbetert. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Math Index | geen data |
| Gemiddelde van wiskundetests: rekenen, algebra en wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Agentic Index | 51 |
| Hoe goed het model zelfstandig meerstaps-taken uitvoert met tools (bestanden openen, zoeken, acties uitvoeren). Alle uitslagen & uitleg → | |
| MMLU-Pro | geen data |
| Grote kennistest met ruim 12.000 pittige meerkeuzevragen over 14 vakgebieden (recht, economie, natuurkunde…). Meet brede kennis en redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| GPQA Diamond | 96.1% |
| Zeer moeilijke wetenschapsvragen op PhD-niveau (biologie, natuur- en scheikunde). Zelfs menselijke experts halen hier maar ~65%. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Humanity's Last Exam | 54.7% |
| De zwaarste kennistest die er is: duizenden extreem moeilijke vragen over honderden onderwerpen. Lage percentages zijn hier normaal. Alle uitslagen & uitleg → | |
| LiveCodeBench | geen data |
| Verse programmeeropgaven die pas ná de training van het model zijn verschenen — meet écht kunnen programmeren in plaats van onthouden. Alle uitslagen & uitleg → | |
| SciCode | 56.5% |
| Programmeeropgaven uit echte wetenschappelijke onderzoekspapers — combineert code en vakkennis. Alle uitslagen & uitleg → | |
| AIME (wiskunde) | geen data |
| Vragen van de Amerikaanse wiskunde-olympiade voor scholieren. Meet geavanceerd wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| IFBench (instructievolgen) | geen data |
| Meet hoe precies het model instructies opvolgt, zoals eisen aan lengte, opmaak of vorm van het antwoord. Alle uitslagen & uitleg → | |
| τ²-bench (agent-taken) | geen data |
| Realistische klantenservice-scenario's (vluchten omboeken, abonnementen wijzigen) waarin het model zelfstandig regels moet volgen en tools gebruiken. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Terminal-Bench (agent-taken) | 88.4% |
| Opdrachten die het model zelfstandig in een computerterminal moet uitvoeren — een zware test voor agent-vaardigheden. Alle uitslagen & uitleg → | |
Prestaties (gemeten)
| Output-snelheid | 61.4 tokens/sec |
| Time-to-first-token (latency) | 246.9 sec |
| Snelheidsbron | gemeten (Artificial Analysis) |
Design Arena (ELO)
Geen Design Arena-data voor dit model.
Technische specificaties
| Model-ID | openai/gpt-6-astra |
| Contextvenster | 1.050.000 tokens |
| Kennis bijgewerkt tot | onbekend |
| Uitgebracht | 4 sep 2026 |
| Invoer | tekst, beeld, bestanden |
| Redeneren (reasoning) | ja |
| Populariteitsscore | 72/100 |
| Databronnen | openrouter, artificial_analysis |