GPT-6 Astra가 커뮤니티 실측에서 "첫 시도 성공·재시도 0"으로 벤치마크 비용은 전작 대비 95% 절감($710.82→$34.71) — 모델 평가 축이 점수에서 '성공 1건당 비용'으로 이동 중. 반면 Anthropic은 전 플랜 사용량 급소진 불평이 확산되고 Desktop 앱의 subagent→cross-session 아키텍처 전환 정황이 포착돼 엔터프라이즈 신뢰 리스크가 커짐. LMArena·Artificial Analysis 순위 신뢰 논란과 "오픈소스 격차 소멸"론이 맞물려 공개 벤치마크 의존 구매 전략의 위험이 부각.
02
MineBench 실측: GPT-6 Astra Pro, 비용 20배 절감·재시도 0회 [OpenAI / 모델 / ★상]
03
15개 빌드 총비용 $34.71(전작 GPT-5.6 Sol $710.82), 모든 빌드 첫 시도 유효. 평균 추론시간은 40m 12s로 Sol(18m 04s)보다 느림. "AA 점수엔 안 드러나지만 역대 최대 도약" 평가. OpenAI 청구 대시보드는 정산 미반영으로 $0 표시.
Plus 사용자 대상 출시 확인. Work·Codex에서는 가능하나 Chat은 아직 불가라는 보고. "Astra Low/Light로 8분 프롬프트 한 번에 5시간 한도 100%·주간 한도 16% 소진(docx 포맷 작업뿐)"이라는 폭탄 보고 vs 다른 글에서는 "Astra엔 5시간 한도가 없다"는 상반된 주장.
02
Codex Sol 5.6 애용 개발자 피드백 — Sol로 못 푼 코딩 문제를 풀지만, 의도 파악·범위 설정·실행 전 소통이 약해 과설계·지시 무시 발생. 별도 글은 시스템 카드에 환각률 개선 수치가 숨겨져 있다고 주장(원문 미검증). 참고: FrontierMath Erdős 프리릴리스 Astra 2/68 solved(Sol·5.5는 0개).
03
Artificial Analysis 기준 Fable 5.1(max)이 Astra(max)보다 Intelligence Index 약 2점 높지만 벤치마크 작업당 비용 약 2.4배. 3D Blender 에셋 비교 갤러리(sc 715)는 전 항목에서 Fable 우위 주장. 구독료 기준으로 차트를 다시 쓴 분석은 "Kimi 최비싸, Fable은 돈 주고 살 수 있는 최고, Astra xhigh/max는 비용만 다르고 품질 동일"이라는 결론(18개 출처 명시).