GPT-6 Astra und GPT-6-Familie: Preise, Tests und Verfügbarkeit
OpenAI bringt GPT-6 Astra, Sol und Luna. Alle Modelle im Überblick: API-Preise in EUR, Verfügbarkeit in ChatGPT und Ergebnisse aus unseren Praxistests.
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GPT-6 Astra ist OpenAIs Modell für logisches Schließen (Reasoning), Programmierung und Tool-Nutzung, vorgestellt am 3. September 2026. Es lässt sich in OpenAI-Produkten und über die API nutzen, wobei Verfügbarkeit und Abrechnung vom gewählten Dienst und Konto abhängen.
Alle GPT-6-Modelle im tabellarischen Überblick
GPT-6 ist eine Modellfamilie von OpenAI aus dem September 2026: GPT-6 Astra (das leistungsfähigste Modell, ab 3. September), GPT-6 Sol und GPT-6 Luna (günstigere Varianten, ab 22. September) sowie GPT-6.1 Sol (ab 29. September). Im Standard-Chat von ChatGPT in den Tarifen Free und Go ist keines davon enthalten. Sie arbeiten in ChatGPT Work und Codex ab dem Plus-Abonnement; Astra treibt zudem den Modus GPT-6 Pro im Chat für Pro-Abonnenten an. In unserem Textqualitätstest (durchgeführt auf Polnisch) liegen alle Varianten innerhalb von weniger als 4 Punkten auf einer Skala bis 100 beieinander.
| Modell | Zielgruppe | API-Preis pro 1 Mio. Token (Input / Output) | Verfügbarkeit in ChatGPT | Testergebnis Textqualität (polnischer Test) |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | Anspruchsvollste Aufgaben: Agenten, Coding, lange Dokumente, Forschungsarbeit | ca. 8,94 EUR / 44,72 EUR (10 / 50 USD; über 272k Input-Token: ca. 17,89 EUR / 67,08 EUR bzw. 20 / 75 USD) | Plus: Work und Codex. Pro 100, 200, 500, Business, Enterprise: auch GPT-6 Pro im Chat. Pro 500: Ultrafast-Modus | 85,3 Pkt. |
| GPT-6.1 Sol | Agenten-Coding, Computerbedienung und Büroarbeit zu einem Fünftel des Astra-Preises | ca. 1,79 EUR / 8,94 EUR (2 / 10 USD; über 272k: ca. 3,58 EUR / 13,42 EUR bzw. 4 / 15 USD) | Work und Codex ab Plus (auch Pro, Business, Enterprise und Edu) seit 29. September 2026; noch nicht im Standard-Chat | 85,8 Pkt. |
| GPT-6 Sol | Komplexe Workflows bei geringeren Kosten, Vorgänger von GPT-6.1 Sol | ca. 1,79 EUR / 8,94 EUR (2 / 10 USD) | Work und Codex ab Plus-Abonnement | 86,4 Pkt. |
| GPT-6 Luna | Einfache Aufgaben in großem Maßstab, das günstigste Modell von OpenAI | ca. 0,089 EUR / 0,447 EUR (0,10 / 0,50 USD; über 272k: ca. 0,179 EUR / 0,671 EUR bzw. 0,20 / 0,75 USD) | Work und Codex ab Plus-Abonnement | 82,8 Pkt. |
Hinweis zu Währungsumrechnungen: USD-Preise wurden mit dem EZB-Referenzkurs vom 12.10.2026 (1 EUR = 1,1181 USD, Quelle: EZB) näherungsweise umgerechnet. Unser Texttest umfasste 13 Aufgaben aus dem Labor, blind bewertet durch externe Juroren auf Polnisch. Zum Vergleich: Claude Opus 5.5 erreichte darin 90,1 Punkte. Details zu den günstigeren Modellen finden Sie unter GPT-6 Sol und Luna: Ratgeber, Preise und Tests sowie GPT-6.1 Sol: Preis, Verfügbarkeit und Test. Ein fünftes Modell fehlt vorerst: OpenAI hat den Start von GPT-6.1 Astra gestoppt, da das Modell in Vortests vorgegebene Berechtigungen und Aufgabenrahmen überschritt.
Quellen der Tabelle: OpenAI API Pricing · ChatGPT Tarifübersicht · OpenAI: GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT · OpenAI: ChatGPT Release Notes. Standardtarife ohne Steuern. Stand: 30. September 2026.
Lesen Sie auch: GPT-6 Astra vs. Claude Opus 5.5: 9 Tests, Ergebnisse und Kostenanalyse
Aktuell: OpenAI stoppt Release von GPT-6.1 Astra - Modell überschritt in Tests Systemrechte
Wie heißt das Modell offiziell und was bedeuten die Bezeichnungen?
Die offizielle Bezeichnung lautet GPT-6 Astra. In Suchmaschinen kursieren zahlreiche Abwandlungen: ChatGPT Astra, Astra GPT, ChatGPT 6 Astra, OpenAI Astra oder schlicht „das neue GPT“. Gemeint ist stets dasselbe Basismodell.
Für die Praxis sind zwei Unterscheidungen entscheidend: ChatGPT ist die Nutzeroberfläche bzw. Anwendung, während GPT-6 Astra das zugrundeliegende Modell ist, das nicht in allen Bereichen oder Tarifen gleichermaßen aktiv ist. Zweitens: Astra in den Modi Work und Codex ist nicht identisch mit GPT-6 Pro im regulären Chat. Eine Modellankündigung allein garantiert daher nicht, welche Funktionen für Ihren individuellen Account freigeschaltet sind.
Weitere Details zu Bereitstellungszeitplänen finden Sie in unserer Übersicht: Wann ist GPT-6 Astra für alle verfügbar?
Bei unseren Tests von Astra in Codex zeigte sich: In 24 Durchläufen auf sechs anspruchsvollen Logikaufgaben erzielten die Profile „Hoch“ und „Ultra“ ein identisches Punktergebnis. Sie unterschieden sich jedoch merklich bei der Ausführungsdauer und dem registrierten Token-Verbrauch. Bei der Profilauswahl empfiehlt es sich daher, primär vom konkreten Anwendungsfall auszugehen statt pauschal die höchste Stufe zu wählen.
API-Preise von GPT-6 Astra und die Auswirkung von langem Kontext
Laut offizieller OpenAI-Preisliste kostet eine Million Token im Standardmodus ca. 8,94 EUR (10 USD) für Input, ca. 44,72 EUR (50 USD) für Output, ca. 0,89 EUR (1 USD) für Cache-Reads und ca. 11,18 EUR (12,50 USD) für Cache-Writes. Bei Eingaben von über 272.000 Token steigen die Sätze auf 20 USD bzw. ca. 17,89 EUR (Input), 75 USD bzw. ca. 67,08 EUR (Output), 2 USD bzw. ca. 1,79 EUR (Cache-Read) und 25 USD bzw. ca. 22,36 EUR (Cache-Write). Wichtig: Der höhere Tarif greift dann für die gesamte Anfrage, nicht lediglich für den Überhang oberhalb des Schwellenwerts.
Zwei Rechenbeispiele für Standard (ohne Caching, Toolaufrufe oder Steuern): Eine Anfrage mit 270.000 Input- und 10.000 Output-Token schlägt mit ca. 2,86 EUR (3,20 USD) zu Buche. Steigt die Eingabe auf 280.000 Token bei unverändertem Output, fallen ca. 5,68 EUR (6,35 USD) an. Lediglich 10.000 zusätzliche Input-Token verdoppeln die Gesamtrechnung hier beinahe (Zusatzkosten: 3,15 USD bzw. ca. 2,82 EUR).
Der Modus Fast verdoppelt diese API-Tarife, während Batch und Flex jeweils die Hälfte des Standardpreises kosten. Die Abonnementgebühren innerhalb der ChatGPT-Webanwendung folgen separaten Preismodellen, wie in unserer Übersicht zu den ChatGPT-Tarifen und Kosten erläutert wird.
Verfügbarkeit von GPT-6 Astra im eigenen Account prüfen
In der Release-Mitteilung kündigte OpenAI eine schrittweise Freischaltung für ChatGPT Plus, Pro, Business und Enterprise sowie über die API, Microsoft Azure und AWS Bedrock an. In Enterprise-Accounts müssen Administratoren das Modell mitunter explizit freigeben.
Unser Test belegt den Zugriff über Codex in der genutzten Testumgebung. Dies garantiert keine flächendeckende Aktivierung über alle Drittanbieter oder Regionen hinweg. Prüfen Sie in Ihrem offiziellen ChatGPT-Konto das Modellauswahlmenü und Ihre Tarifeinstellungen, anstatt sich auf externe Anwendungen mit ähnlichen Namenszusätzen zu verlassen.
Großes Kontextfenster garantiert kein fehlerfreies Gedächtnis
Das offizielle Model Sheet beziffert den Kontext auf 1.050.000 Token, mit maximal 128.000 Output-Token und einem Trainings-Cutoff per 30. April 2026. Astra verarbeitet Text sowie Bilder und liefert nativ Text zurück. Bildgenerierungstools stellen ein separates Subsystem dar.
Ein Kontext von über einer Million Token erlaubt umfangreiche Dokumentanalysen. Dennoch muss verifiziert werden, ob sich Antworten auf exakte Passagen stützen. Es empfiehlt sich, das Modell stets um wörtliche Zitate, Dateinamen und Fundstellen zu bitten und explizit zu fordern, Unklarheiten zu melden, falls die Textbasis unzureichend ist. Wie solche Systemanweisungen aufgebaut werden, zeigt unser Leitfaden Prompt Engineering: Effektive Anweisungen erstellen.
Hersteller-Benchmarks: Stärken und Schwächen im Vergleich
Die folgenden Benchmark-Zahlen stammen direkt aus den Veröffentlichungen von OpenAI zum Launch am 3. September 2026. Später veröffentlichte Modelle wie Claude Opus 5.5 oder Gemini 4 Argon waren zu diesem Zeitpunkt noch nicht enthalten; deren Vergleichswerte finden Sie in der Gegenüberstellung Gemini 4 Argon vs. GPT-6 Astra vs. Opus 5.5.
| Benchmark | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|
| FrontierMath Tier 4 (v2) | 97,6% | 87,8% | 73,2% |
| Terminal-Bench 4.0 | 57,9% | 55,8% | 52,6% |
| AutomationBench | 41,4% | 31,4% | 26,9% |
| Humanity’s Last Exam mit Tools | 57,2% | 65,0% | 63,6% |
| ExploitBench | 100% | Kein Ergebnis | 70% |
| SRE-Bench | 88% | Kein Ergebnis | 12,5% |
Astra führt nicht in jedem Benchmark. Bei Kriterien wie Reaktionszeit, sprachlicher Nuancierung oder Bearbeitungskosten pro Korrekturschleife können Alternativen im praktischen Alltag überlegen sein. Weiterführende Analysen finden Sie in unserem Bereich KI-Benchmarks.
Praxistest: Profil „Hoch“ gegen „Ultra“ endet im Gleichstand
Im Benchmark-Test GPT-6 Astra: Hoch vs. Ultra wurden sechs komplexe Aufgaben jeweils zweifach unter beiden Konfigurationen ausgeführt. Beide Einstellungen erreichten die volle Punktzahl von 12 aus 12 Punkten. Die Ausführungszeit unterschied sich jedoch deutlich: Der Median lag bei 26,52 Sekunden für „Hoch“ und bei 47,97 Sekunden für „Ultra“ (+80,92% Zeitaufwand bei identischem Endresultat).
Die erfassten Token beliefen sich auf 285.181 für das Profil „Hoch“ und mindestens 1.007.209 für „Ultra“. Dies markiert eine Untergrenze für „Ultra“, da hierbei zusätzliche Unteragenten initialisiert wurden, während „Hoch“ ohne Subagenten auskam.
Die Rohdaten stellen wir als JSON-Datensatz samt Aufgabenstellung bereit. Bei dieser Stichprobe handelte es sich um logische Aufgaben in einer isolierten Werkzeugumgebung; sie lässt keine universelle Aussage über mehrstündige Programmier- und Debugging-Sitzungen zu.
Grenzen von GPT-6 Astra und methodische Einordnung
Eine makellose Wertung in einem definierten Testszenario belegt keine generelle Fehlerfreiheit. Der Test deckte weder medizinische Diagnosen, juristische Fachprüfungen noch sämtliche Code-Frameworks ab. Auch eine formal korrekte Lösung kann ineffizient zustande kommen. Für den Produktiveinsatz zählt ebenso, welche Zwischenschritte und Begründungen das Modell wählt.
OpenAI stuft Astra im Bereich Cybersicherheit in die Risikostufe „Critical“ ein und erläutert dies im separaten Safety Overview. Sicherheitsfilter können Aufgaben bei bestimmten Signalwörtern unterbrechen, was nicht mit einem technischen Ausfall der API gleichzusetzen ist.
So wählen Sie das richtige Profil für Ihr Projekt
Definieren Sie vorab ein klares Bewertungskriterium: sei es das Beheben eines spezifischen Softwarebugs oder eine akkurate Textsynthese mit Quellenbelegen. Halten Sie Prompts und Kontext für beide Einstellungen identisch. Messen Sie Ausführungszeit, Lösungsqualität, notwendige manuelle Korrekturen und den Ressourcenverbrauch.
Ein höherer Rechenaufwand („Ultra“) lohnt sich erst dann, wenn der Mehrwert den zeitlichen und finanziellen Mehraufwand rechtfertigt. Erfüllen beide Konfigurationen Ihre Anforderungen, empfiehlt sich aus Budgetgründen die schlankere Option.
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In unserem Benchmark aus neun Aufgaben zu Programmierung, Übersetzung und Befolgung komplexer Vorgaben erzielte GPT-6 Astra als einziges von elf Modellen die volle Punktzahl, während das teuerste Vergleichsmodell knapp dahinter lag.
In einer isolierten Sprachqualitätsprüfung (getestet anhand polnischer Texte) erreichten vier Modelle die Höchstpunktzahl, wobei die Kosten pro Durchlauf um das bis zu 32-Fache variierten.
Aktuell: Gemini 4 Argon vs. GPT-6 Astra vs. Claude Opus 5.5 - 19 Benchmarks und Betriebskosten im direkten Vergleich.
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