OpenAI выпустила детальное руководство для разработчиков по работе с новой моделью GPT-6 Astra через API. В документации разобраны ключевые отличия от предыдущих поколений, включая асинхронный вызов инструментов, изменение инструкций на ходу, динамическое управление уровнем рассуждений и улучшенную поддержку длинных многошаговых workflows между кодом, браузером и внешними инструментами. Отдельно подчёркнуто, что Astra часто использует заметно меньше выходных токенов для решения той же задачи, поэтому реальная стоимость выполненной работы может быть ниже, несмотря на более высокую цену одного токена. OpenAI опубликовала подробное руководство по использованию новой модели GPT-6 Astra через API. В документации разобраны главные нововведения, которые отличают Astra от предыдущих поколений. Среди них — асинхронный вызов инструментов, когда модель может продолжать рассуждать или выполнять другие части задачи, пока внешний инструмент ещё работает. Это особенно важно для агентов, которые координируют несколько процессов одновременно и не должны простаивать в ожидании каждого ответа. Ещё одна ключевая возможность — mid-turn steering, то есть изменение инструкций прямо во время выполнения длинной задачи без необходимости начинать всё заново. Динамический reasoning позволяет повышать или снижать уровень рассуждений посреди диалога с сохранением prompt cache. Модель также лучше держит длинные многошаговые workflows между кодом, браузером и внешними инструментами, что делает её более подходящей для сложных агентских сценариев, где требования могут меняться на ходу. OpenAI отмечает, что Astra часто использует заметно меньше выходных токенов для решения той же задачи, поэтому реальная стоимость выполненной работы может быть ниже, несмотря на более высокую цену одного токена. Для миграции есть несколько важных изменений: reasoning_effort none больше не поддерживается, для tool calling нужен Responses API, а temperature, top_p и top_logprobs не поддерживаются. Astra сильнее реагирует на инструкции из файлов вроде AGENTS.md, поэтому их советуют внимательно проверять. Для автономных агентов OpenAI отдельно рекомендует явно просить модель доводить задачу до конца, так как она может чаще задавать уточняющие вопросы.