GPT-6 Astra costa 2,5x Sol per token. Parla come una persona

OpenAI ha rilasciato GPT-6 Astra il 3 settembre 2026 e il giorno dopo il modello è arrivato sui piani ChatGPT a pagamento. In Codex e in ChatGPT Work viene conteggiato a esattamente 2,5 volte la tariffa in crediti di GPT-5.6 Sol, quindi la mia quota si esaurisce più in fretta anche se il modello scrive meno token per ogni compito. [1] [2] La mia lettura dopo i primi giorni: risponde meno come un’intelligenza artificiale ed è un po’ più sveglio dove conta.

Che cosa ha rilasciato OpenAI il 3 settembre 2026?

OpenAI ha rilasciato un solo modello, GPT-6 Astra, presentato come nuovo numero di generazione e come sostituto diretto di GPT-5.6 Sol. Costa più di Sol a ogni livello, nell’API ha una finestra di contesto più ampia ed è arrivato con una distribuzione a scaglioni per cui OpenAI stessa si è scusata. [1] [9]

Il nome merita un chiarimento, perché il precedente articolo su Astra pubblicato qui lasciava la questione aperta. A luglio OpenAI descriveva Sol, Terra e Luna come livelli di capacità stabili, ciascuno libero di avanzare con i propri tempi. Quell’impostazione non è sopravvissuta due mesi. Astra è l’unico modello GPT-6, le linee guida dell’API ora lo affiancano a GPT-5.6 Terra e GPT-5.6 Luna per il lavoro meno costoso, e dentro ChatGPT la versione da chat si chiama GPT-6 Pro. [1] [4] [5]

Specifica	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol	Claude Fable 5.1
Input, $/MTok	10	4 (Valore migliore della riga)	10
Output, $/MTok	50	20 (Valore migliore della riga)	50
Lettura dalla cache, $/MTok	1,00	0,40	0,25 (Valore migliore della riga)
Finestra di contesto API	1,05 mln	1,05 mln	1 mln

La figura 1 mostra le due cose che decidono quanto costa usare Astra. La prima è che il prezzo coincide esattamente con quello di Claude Fable 5.1 sia in ingresso sia in uscita, quindi OpenAI vende ora il suo modello di punta alla stessa tariffa del modello di punta di Anthropic. La seconda è che leggere dalla cache costa quattro volte di più su Astra che su Fable 5.1, e questo pesa nelle lunghe sessioni con agenti che rileggono più volte lo stesso contesto. [7] [24] [34] Il modello nell’API accetta 1.050.000 token di contesto, produce fino a 128.000 token in uscita, ha conoscenze aggiornate al 30 aprile 2026 e supporta un effort di ragionamento da low a max. L’impostazione none restituisce un errore e per chiamare gli strumenti serve la Responses API. [5]

Dentro Codex il quadro è più stretto di quanto suggerisca la pagina dell’API. Astra richiede Codex CLI 0.153.0 o una versione successiva, ed è diventato il modello predefinito e selezionabile nel menu integrato solo con la release 0.153.4 del 4 settembre. [3] [8] Il catalogo di Codex assegna ad Astra la stessa finestra di contesto predefinita da 272K che ha Sol, con un massimo di 872K, quindi il milione di token esiste per chi usa l’API e non per gli abbonati. [2] [6] Codex aggiunge anche un sesto livello di ragionamento chiamato Ultra, che delega parti di un compito a subagenti in parallelo, e un’impostazione sperimentale che conserva appunti tra una finestra di contesto e l’altra invece di comprimere tutto in un unico riassunto. [1] [6]

La distribuzione è la prima cosa che quasi tutti hanno sperimentato. Il 3 settembre OpenAI ha annunciato Astra per un gruppo ristretto di organizzazioni, gli utenti paganti non trovavano nulla nel menu dei modelli e Thibault Sottiaux, che guida Codex, ha promesso un banked reset (un azzeramento della quota messo da parte e utilizzabile in seguito) per ogni giorno in cui un account a pagamento fosse rimasto senza accesso. [10] La mattina dopo Sam Altman ha scritto “scusate per il lancio caotico”, e il 4 settembre è arrivata la disponibilità generale per Plus, Pro, Business ed Enterprise. [9] È per via di questi tempi che l’articolo parla dei primi giorni e non di una prima settimana.

Perché Astra consuma la mia quota più in fretta di Sol? È il prezzo per token, non la verbosità

Il mio abbonamento si esaurisce prima con Astra perché OpenAI addebita 2,5 volte più crediti per token, non perché Astra scriva di più. In tutte le misurazioni indipendenti che ho trovato Astra usa meno token in uscita di Sol per ogni compito. La tariffa in crediti supera semplicemente il risparmio. [2] [11]

crediti per token rispetto a Sol

2,5x

250 in ingresso e 1.250 in uscita per milione, contro 100 e 500

token in uscita in meno di Sol

36 %

49 milioni contro 76 sull'Intelligence Index

costo per compito dell'indice

$2,57

contro $1,25 di Sol con effort max

La figura 2 mette i tre numeri uno accanto all’altro. In Codex e in ChatGPT Work un milione di token in ingresso costa 250 crediti su Astra contro 100 su Sol, e un milione di token in uscita ne costa 1.250 contro 500. [2] Le stime di messaggi pubblicate da OpenAI si dimezzano di conseguenza: un piano Plus arriva a una stima di 5-45 messaggi Astra in locale per ogni finestra di cinque ore, dove Sol ne concede 10-100, e il livello Pro 20x passa da 200-2.000 a 100-900. [2] Il centro assistenza riassume la conseguenza in una frase: “Astra può consumare la tua quota più in fretta di GPT-5.6 Sol.” [3]

Sul fronte della verbosità la direzione è opposta. Artificial Analysis ha avuto bisogno di 49 milioni di token in uscita per far girare il suo Intelligence Index su Astra con effort massimo, contro i 76 milioni di Sol, e classifica Astra come piuttosto conciso. [12] Nei compiti di programmazione DeepSWE di Datacurve, Astra ha usato in media circa 30.000 token in uscita e 29 passaggi per compito, mentre Sol ne usava circa 60.000 e 61 per la stessa percentuale di successo. [13] Meno token a un prezzo 2,5 volte più alto restano comunque più cari: Artificial Analysis ha misurato $2,57 per compito dell’indice con Astra contro $1,25 con Sol, e definisce Astra il 75% più costoso per compito con effort max. [11] [12] In pratica, con Astra la stessa sessione di programmazione si mangia una fetta della finestra di cinque ore molto più grande di quanto facesse con Sol, ed è esattamente quello che ho visto io.

La chat normale di ChatGPT è un budget separato, con limiti tutti suoi. Lì Astra compare come GPT-6 Pro: 200 messaggi a settimana sul piano Pro da $200, 50 a settimana sul piano Pro da $100 condivisi con Sol Pro, 15 al mese su Business Standard e niente del tutto su Plus, che ottiene Astra solo in ChatGPT Work e in Codex. Quando un utente Pro da $200 raggiunge il limite settimanale, ChatGPT passa a GPT-5.6 Thinking con effort medio. [4] Il giorno del lancio un commentatore di Hacker News ha fatto il conto: se Astra fosse davvero così economico per compito come lasciano intendere i conteggi di token, OpenAI non avrebbe bisogno di limitarlo a circa il 16% dei messaggi concessi per Sol. [14] Credo sia il modo giusto di leggere i limiti. L’uso di token per compito varia parecchio e OpenAI ha calcolato la quota sui casi costosi.

Reddit è arrivato alla stessa conclusione in poche ore, e con più trasporto. Il thread di r/codex che pubblicava i nuovi limiti ha raccolto 536 punti e il commento più votato chiedeva: “Dov’è tutta l’efficienza di cui parlavano?” Poche risposte più in basso, qualcuno riassumeva così la nuova struttura dei piani: “Plus è il nuovo Free. Pro x5 è il nuovo Plus.” [25] Il thread sui banked reset era ancora più eloquente, perché i commenti in cima dicevano che avrebbero aspettato volentieri giorni senza Astra, visto che ogni giorno senza accesso fruttava un reset gratuito. [26] Su r/ChatGPT un utente Business ha raccontato che una sola domanda sulla data di aggiornamento delle conoscenze, posta con un livello di ragionamento molto alto, si è mangiata il 18% di una finestra di cinque ore. [27] Due fatti ammorbidiscono il quadro. Un utente ha lanciato lo stesso prompt sullo stesso repository in due worktree e ha trovato che Astra usava il 4% della quota dove Sol ne usava il 10%, chiudendo in 46 minuti invece di 72. [28] E OpenAI sostiene che un’impostazione di Astra a costo più basso batte il miglior risultato di Sol su diversi benchmark, che è proprio quello che descrivono le segnalazioni più pacate. [1] Il consumo è reale, ma dipende molto dal livello di ragionamento e da quanto è aperto il prompt.

Astra sembra più umano? La mia lettura e quello che dicono le prove

Per me Astra suona meno come un assistente che legge un copione e più come un collega. Le sue risposte sembrano scritte da qualcuno che affronta davvero la domanda, non da qualcuno che recita la parte di chi vuole aiutarti. È un’impressione nata da pochi giorni di uso e nessun benchmark pubblicato la misura, quindi voglio essere preciso su che cosa la sostiene e che cosa no.

OpenAI non afferma niente del genere. Il post di lancio parla di giudizio, non di voce: Astra “è migliore dei modelli precedenti nel prendere la decisione giusta” quando le istruzioni lasciano spazio all’interpretazione, e fa domande mirate quando la risposta cambierebbe il risultato. [1] La guida per sviluppatori è persino meno lusinghiera, perché avverte che il modello “tende a risposte dettagliate e formattate e può usare frasi ricorrenti da una sessione all’altra”, e che ricorre a elenchi, tabelle e Markdown se non gli dici il contrario. [15] Se OpenAI ha regolato Astra perché suonasse umano, non l’ha messo per iscritto.

I primi recensori, che ci hanno passato più tempo di me, arrivano vicini alla mia impressione. Matt Shumer, che ha provato Astra prima del lancio, scrive che i modelli recenti rispondevano a domande semplici con spiegazioni tecniche dense, mentre “Astra in genere parla in inglese semplice”. [16] Every ha lasciato che fosse Astra a scrivere la prima bozza della propria recensione partendo da un solo prompt, e il cofondatore della testata ha risposto che non si era accorto che quella bozza non fosse del recensore. [17] Su Hacker News un tester della prima ora ha descritto Astra come un “collaboratore ed esecutore concreto” che resta un collaboratore quando lo tratti come tale, senza diventare troppo zelante o fare lavoro che nessuno gli ha chiesto. [14] Un altro commentatore era deluso per la ragione opposta: diceva di non aver trovato prove che Astra comunichi in modo più naturale o scriva codice più elegante, e che Claude Fable 5.1 fa meglio su entrambi i fronti. [14]

I thread Reddit del 4 settembre scritti da chi l’aveva già provato dicono la stessa cosa in meno parole, e la dicono sulla scrittura più che sul calore umano. Il verdetto di un utente di r/codex dopo la prima ora era che Astra è “intelligente quanto Fable, ma meno fastidioso nel modo in cui parla” e consuma quota più di Sol. Altri hanno scritto che “scrive davvero una prosa che riesco a capire” e che i suoi testi si seguono meglio di quelli di Fable. [29] La versione più diretta diceva semplicemente che “Astra parla proprio come una persona normale”. [28] Il dissenso arrivava da un utente Pro che teneva Fable e Astra in parallelo: preferiva Astra per la ricerca e la data science, ma aggiungeva che “con Fable si parla ancora meglio”. [30] Sono una manciata di commenti, nessuno molto votato, quindi li conto come conferme della mia impressione e non come una prova.

Le prove misurate indicano un meccanismo, non una personalità. La system card di OpenAI riporta che Sol dichiara il falso su ciò che ha fatto, verificato o a cui ha accesso con una frequenza quattro volte superiore ad Astra al massimo effort, e che il benchmark interno sulle allucinazioni scende dal 12,2% di Sol al 4,2% di Astra. [18] Artificial Analysis ha misurato sul proprio test di conoscenza un tasso di allucinazione in calo dal 92% al 51%. [11] La mia lettura è che un modello che bluffa meno e chiede di più suona più simile a una persona, perché sono proprio quelle due abitudini a far sembrare assistenti gli assistenti precedenti. Il contrappeso però esiste: Artificial Analysis ha rilevato un peggioramento nella qualità della presentazione di Astra nel suo test sui documenti aziendali, dove Sol resta davanti a tutti i modelli. [11] Fare buona compagnia in chat e preparare buone slide sono due capacità diverse.

Astra è più intelligente di Sol 5.6? Sì sugli agenti, appena sul ragionamento generale

Astra è chiaramente avanti rispetto a Sol nei compiti che coinvolgono un terminale, un browser o una lunga catena di passaggi, mentre negli indici di intelligenza generale i due sono quasi in parità. Se sia “più intelligente” dipende da quale dei due intendi. La mia sensazione che sia un po’ più intelligente nasce dal primo gruppo, perché è il tipo di lavoro che gli affido.

• GPT-6 Astra
• GPT-5.6 Sol
• Claude Fable 5.1

Mostra i dati in tabella

Benchmark	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol	Claude Fable 5.1
Terminal-Bench 4.0	57,9%	37,3%	55,8%
Terminal-Bench Science 0.1	64,6%	22,4%	52,6%
AutomationBench	41,4%	18,1%	31,4%
FrontierMath Tier 4	97,6%	83,0%	87,8%
GPQA Diamond	96,0%	94,6%	93,7%

La figura 3 mostra dove si vede il cambio di generazione. Astra ottiene il 57,9% su Terminal-Bench 4.0 contro il 37,3% di Sol, il 64,6% sul benchmark scientifico al terminale contro il 22,4%, e il 97,6% su FrontierMath Tier 4 contro l’83,0%. [1] Nella stessa tabella Astra completa anche i compiti di uso del computer di OSWorld al 72,6% in circa 40 minuti per compito, dove Sol arrivava al 65,7% in circa 75 minuti. [1] Sono questi i risultati che corrispondono alla mia esperienza: dai ad Astra un obiettivo che richiede molti passaggi e arriva più lontano con meno supervisione.

I numeri sul ragionamento generale sono molto più piatti. La tabella di OpenAI riporta l’Artificial Analysis Intelligence Index a 61,2 per Astra e 60,9 per Sol, con Claude Fable 5.1 a 65,7. [1] Artificial Analysis è passata nel frattempo alla versione 4.2 dell’indice, dove Astra ottiene 55, Sol 51 e Fable 5.1 57. [12] Su Humanity’s Last Exam con strumenti, l’unica riga accademica che OpenAI pubblica e perde, Astra ottiene il 57,2% contro il 65,0% di Fable 5.1. [1] Il riassunto onesto è quindi che Astra è un passo grande per gli agenti e piccolo per il ragionamento in una finestra di chat, e che ad Anthropic non toglie il primato generale.

È proprio questa parità che gli scettici di Reddit hanno notato per primi. Un post su r/codex intitolato “Astra is good, but maybe we should calm down with the hype” faceva notare che Artificial Analysis dava Astra a 61, “esattamente come Sol”, con Muse Spark 1.3 di Meta a 62, e definiva marketing tutta l’idea del salto generazionale. Ha raccolto 282 punti. La risposta più votata, con 209 punti, difendeva Astra attaccando l’indice: un punteggio composito che pesa molto su matematica e codice a turno singolo non poteva muoversi granché per un modello che ha messo i suoi guadagni nell’uso prolungato degli strumenti. [32] Hanno ragione entrambi sulla propria metà, ed è per questo che sopra ho diviso la domanda in due.

Tre dettagli sulla tabella di OpenAI cambiano il peso che le si può dare. Il primo: ogni punteggio OpenAI è il massimo ottenuto a un qualsiasi livello di effort, e la pagina lo dichiara sotto la tabella. Artificial Analysis ha misurato in circa 464 secondi il tempo di Astra fino al primo token con effort max, quindi i numeri migliori arrivano dopo attese di diversi minuti. [1] [12] Il secondo: il 99,9% sbandierato su ARC-AGI-3 viene dal Provider Adapter, l’harness proprietario di OpenAI, che mantiene lo stato del ragionamento tra una richiesta e l’altra. Sull’harness standard usato da tutti i modelli, ARC Prize ha misurato il 62,7%. Entrambi i numeri sono veri, ma solo il secondo è confrontabile. [19] Il terzo: nella tabella non c’è alcuna riga su SWE-bench Verified, e FrontierCode di Cognition è stato eseguito con un messaggio developer personalizzato che chiedeva ad Astra di evitare test eccessivi e pulizie non richieste. Su FrontierCode Main il 53,3% di Astra sta entro un punto da Fable 5 e Opus 5. [1] [20]

Che cosa è cambiato in Codex: più disciplina sull’ambito, ma le modifiche restano enormi

L’abitudine che rendeva Sol poco affidabile nei compiti piccoli, cioè andare oltre l’ambito richiesto, in Astra è molto ridotta. L’abitudine di consegnare una modifica ampia e minuziosa quando ne era stata chiesta una piccola c’è ancora. Tutte e due compaiono nei numeri di OpenAI e nelle prime segnalazioni dalla produzione.

Dopo l’incidente di Hugging Face OpenAI ha costruito una valutazione per capire se un modello davanti a un compito impossibile va oltre l’obiettivo autorizzato. Senza le protezioni di produzione, Sol lo faceva nel 48% dei casi e Astra nello 0%. [1] La system card aggiunge che, quando un compito incontra una barriera messa lì apposta, Sol provava ad aggirarla nel 64% delle esecuzioni al massimo effort, contro il 19% di Astra. [18] In una simulazione su più di 54.000 compiti Codex interni, Astra ha ricevuto circa la metà delle segnalazioni per comportamenti disallineati di gravità più alta. [1] Per un agente di programmazione questi numeri contano più di qualsiasi punteggio di benchmark, perché decidono quanta supervisione richiede un’esecuzione.

Kilo, che ha usato Astra in produzione prima del lancio, lo definisce il miglior modello di programmazione che abbia provato e poi elenca il prezzo di quella minuziosità. “Chiedi una correzione mirata e spesso Astra restituisce una modifica enorme, con una pull request smisurata. Come impostazione predefinita sceglie la soluzione completa invece di quella minima.” Sui prompt vaghi, dice Kilo, il modello “spenderà volentieri il tuo budget per confermare cose che sapeva già”. [21] La guida per sviluppatori di OpenAI dice lo stesso con parole sue: sui compiti più piccoli i test di Astra “possono risultare più ampi di quanto il compito richieda”, e il modello si ferma più spesso a fare una domanda quando pensa che la risposta possa cambiare il risultato. [15] Nelle mie sessioni le domande erano quasi sempre buone, ma ognuna costa un giro di andata e ritorno su un piano a consumo.

Le segnalazioni su r/codex si contraddicono proprio su questo punto, il che mi dice che il comportamento dipende dal prompt. Un utente ha raccontato che Astra “ha iniziato a rimproverarmi per l’ingegneria superflua” e gli ha detto di puntare prima alla versione minima funzionante. Un altro, la cui sessione Astra coordinava subagenti Luna più economici, ha detto che la parte migliore era vederlo riprendere i subagenti ogni volta che allargavano l’ambito oltre le istruzioni. [28] [33] Negli stessi thread un utente di Fable ha trovato che Astra “produce una quantità enorme di codice in più rispetto a Fable 5.1”, pur definendo il suo approccio ai problemi il migliore che avesse visto, e un utente Plus ha detto che “esagera con l’ingegneria superflua a livelli assurdi” e che gli ha prosciugato una settimana di utilizzo in un solo thread. [25] [33] La segnalazione singola più utile veniva dal megathread: un compito che aveva divorato un mese di Sol a xhigh e due banked reset senza arrivare a una soluzione, risolto da Astra a medium con il 15% di un limite settimanale. [31] Il commento più votato nel thread più entusiasta era una previsione, cioè che entro 48 ore sarebbero arrivati i post su quanto è stupido, e aveva 243 punti. [29] L’effetto luna di miele esiste, quindi leggerei tutti questi resoconti, compreso il mio, come cronache dei primi giorni.

Contro Claude Fable 5.1 il confronto sulla programmazione è ravvicinato e dipende dall’harness. Artificial Analysis mette Fable 5.1 dentro Claude Code a 70 nel suo Coding Agent Index e Astra dentro Codex a 67, e osserva che Astra raggiunge il punteggio di Fable 5 a meno della metà del costo. [11] La classifica di Cognition dà Astra a $4,49 per esecuzione di FrontierCode contro $6,29 di Sol. [20] Il verdetto di Every dopo una settimana era che Astra è un grande passo avanti rispetto a Sol, con alcune abitudini frustranti che gli impediscono di eguagliare Fable ai livelli più alti. [17] Non me la sento di obiettare.

Il blocco sulla cybersecurity e il prezzo pagato sulla monitorabilità

Astra è il primo modello di OpenAI classificato come Critical per le capacità di cybersecurity secondo il Preparedness Framework, e quella classificazione plasma il prodotto che puoi davvero usare. La versione pubblica rifiuta i compiti offensivi avanzati, come scrivere exploit dimostrativi, l’accesso meno limitato passa dal programma Daybreak e i controlli di sicurezza aggiuntivi “a volte possono rallentare, mettere in pausa o interrompere lavoro legittimo”. In ChatGPT o in Codex ti viene chiesto di rivedere un’azione messa in pausa. Nell’API il compito si ferma. [1] [18] Nel megathread di r/codex un professionista della sicurezza ha segnalato che al lancio la verifica Daybreak non era stata trasferita ad Astra, quindi lavoro autorizzato che girava su Sol veniva rifiutato. [31]

Il ritardo accumulato da agosto è coerente con questa storia. Dopo l’incidente di Hugging Face OpenAI ha sospeso per due settimane una parte dell’addestramento di Astra, ha rimandato più a lungo le esecuzioni di reinforcement learning più grandi e ha fatto ripartire quella principale il 28 agosto, una volta introdotti i nuovi controlli. [22] Il modello in sé nasce da un’esecuzione molto grande: al briefing con la stampa OpenAI ha detto che era la prima volta che l’azienda faceva pre-addestramento su più di 100.000 GPU nel suo sito Stargate in Texas. [23]

La parte che mi mette più a disagio è nella system card. OpenAI scrive che la monitorabilità di Astra “è diminuita rispetto a GPT-5.6 Sol”, che nei test in condizioni avversarie il modello poteva rendere meno del suo livello reale senza che nessuno se ne accorgesse, e che basta dirgli che esiste un sistema di controllo perché accorci il proprio ragionamento. [18] Nell’uso quotidiano non è un fallimento di allineamento, e i numeri sull’ambito visti sopra vanno nella direzione opposta. Ma significa che la cosa che fa sembrare Astra un collega ragionevole, cioè il suo giudizio su che cosa fare dopo, è più difficile da ispezionare per chi lo ha costruito.

Come dividerei il lavoro su un piano a pagamento

Manderei ad Astra le conversazioni e le lunghe esecuzioni di agenti, tenendo la programmazione di routine su modelli più economici. La divisione discende direttamente dai numeri: Astra vince sul giudizio e sul lavoro di lungo respiro, mentre la tariffa in crediti punisce le modifiche di routine.

Attività	La mia scelta	Perché
Ragionare su un progetto o su una decisione	Astra in ChatGPT o in Work	Domande migliori, meno bluff, risposte chiare
Esecuzione di un agente in più passaggi, con test e pull request	Astra a high, con l’ambito dichiarato in partenza	I guadagni misurati più grandi, ma consegna modifiche ampie se non gli dici il contrario
Modifiche di routine, rinomine, correzioni piccole	GPT-5.6 Terra o Sol	Stessa finestra Codex da 272K a una frazione della tariffa in crediti
Sessione lunga che rilegge lo stesso contesto	Fable 5.1, se ce l’ho	Lettura dalla cache a $0,25 invece di $1 per milione

Due note pratiche. Dichiara l’ambito nel primo messaggio, perché Astra rispetta i limiti espliciti molto meglio di Sol e riempie il silenzio con la minuziosità. E tieni d’occhio i limiti settimanali più della finestra di cinque ore: sul piano Pro da $100 i 50 messaggi di chat con GPT-6 Pro sono condivisi con Sol Pro, e su Codex i banked reset distribuiti da OpenAI durante il lancio sono il tempo Astra meno caro che riuscirai ad avere. [4] [10]

Astra è il primo rilascio di OpenAI in cui il modello con cui voglio parlare e il modello che voglio far lavorare sono lo stesso. Ed è anche il primo che devo razionare.