Offizielle Credits-Tabelle · geprüft 2026-09-09

Warum GPT-6 Astra
so schnell Quota verbrennt

Laut OpenAis eigener Credits-Tabelle kostet Astra 250 (Eingabe) / 25 (Cache) / 1,250 (Ausgabe) Credits pro 1M Tokens, GPT-5.6 Sol dagegen 100 / 10 / 500. Alle drei Verhältnisse betragen exakt 2.5×. Derselbe Aufwand bringt Sie auf Astra also nur rund 40% so weit. Diese Seite zeigt die offiziellen Zahlen, die Nachrichtenkontingente pro Plan und wie Sie je nach Aufgabe wählen.

Aktualisiert 2026-09-09

#GPT-6 Astra#2.5× Quota#Codex 5-Stunden-Fenster#Offizielle Credits-Tabelle

Vier Zahlen bestimmen, wie lange Sie durchhalten

2.5×

Quotakosten relativ zu Sol

Eingabe 250 vs. 100, Cache 25 vs. 10, Ausgabe 1,250 vs. 500 Credits pro 1M. Alle drei Verhältnisse stimmen exakt überein — das ist keine Schätzung.

5–45

Plus-Nachrichten pro 5 Stunden

Dieselbe offizielle Tabelle: Sol 10–100, Terra 25–200, Luna 250–2,000. Astra ist exakt die Hälfte von Sol.

128,000

Max. Ausgabe inklusive Reasoning

Reasoning-Tokens zählen zur Ausgabe, und Ausgabe-Credits kosten 5× so viel wie Eingabe. Wer nur die sichtbare Antwort einplant, unterschätzt den Verbrauch deutlich.

272,000

Eingabe-Schwelle für Long-Context-Preise

Oberhalb dieser Eingabegröße betragen die API-Sätze $20 / $2 / $25 / $75. Die Preisseite sagt nicht, ob dabei die gesamte Anfrage neu bepreist wird oder nur der Anteil darüber.

Kein Bug, sondern der Listenpreis

Die erste Reaktion nach dem Wechsel auf Astra lautet meist: „Ist mein Kontingent defekt?“ Nach der offiziellen Credits-Tabelle ist es das nicht: Astras drei Sätze liegen sauber beim 2.5× von Sol. Innerhalb desselben Abo-Kontingents schafft Astra nur rund 40% der Arbeit, die Sol schaffen würde. Ist Ihr Workflow ein lang laufender Agent, leert sich das 5-Stunden-Fenster spürbar früher — das ist so gewollt, kein Fehler.

Was die offizielle Tabelle pro Plan sagt

Die Preis-Dokumentation von OpenAI nennt Spannen für Nachrichten pro 5 Stunden: Astra liegt auf Plus und Business bei 5–45, auf Pro 5x bei 25–225 und auf Pro 20x bei 100–900. Auf derselben Tabelle liegt Sol bei 10–100 / 50–500 / 200–2,000 und Luna bei 250–2,000 / 1,250–10,000 / 5,000–40,000. Die Spannen sind breit, weil der Preis einer Nachricht von Kontextlänge und Reasoning-Anteil abhängt.

Zeitstrahl

2026-09-03

GPT-6 Astra erscheint mit der API-Modell-ID gpt-6-astra. Die System Card erscheint am selben Tag und nennt es OpenAis erstes Modell, das im Preparedness Framework die Critical-Stufe für Cybersicherheit erreicht.

Ab 2026-09-03

Astra kommt in Codex. Dem Launch-Post zufolge wurde es an diesem Tag für eine begrenzte Zahl von Organisationen ausgerollt und in den folgenden Tagen für Plus, Pro, Business und Enterprise sowie für die OpenAI API, Azure und AWS Bedrock.

2026-09-09

Diese Seite wurde an diesem Tag gegen die offizielle Credits-Tabelle und die Preisseite geprüft: Astra 250 / 25 / 1,250 gegenüber Sol 100 / 10 / 500, ein Verhältnis von 2.5×. Der API-Listenpreis für Astra beträgt $10 für Eingabe und $50 für Ausgabe pro 1M Tokens.

Was offiziell ist – und was nicht

✅ Aus den offiziellen Docs

Die Credit-Sätze 250 / 25 / 1,250 und die Nachrichten-Spannen pro Plan stammen aus der Preis-Dokumentation von OpenAI. Der API-Listenpreis $10 / $1 / $12.50 / $50 sowie die Stufe $20 / $2 / $25 / $75 oberhalb von 272,000 Eingabe-Tokens stammen von der API-Preisseite. Das Context Window mit 1,050,000, die Ausgabegrenze von 128,000 inklusive Reasoning-Tokens und die Reasoning-Stufen stammen aus der offiziellen Modelldokumentation.

⚠️ Community-Beobachtungen, keine offiziellen Zahlen

In der Community kursieren gemessene Verhältnisse — etwa dass eine Session mit sehr hohen Cache-Hit-Raten ein 5-Stunden-Fenster trotzdem schnell leert, oder dass die Lücke gegenüber Sol größer ist, als der Listenpreis nahelegt. Das sind Nutzerbeobachtungen; OpenAI hat keinen konkreten Multiplikator bestätigt. Prüfen Sie Ihren eigenen Verbrauch, indem Sie dieselben echten Anfragen über beide Modell-IDs laufen lassen und die Rechnung lesen, statt einer weitergegebenen Zahl zu vertrauen.

Dieselbe Arbeit, zwei Wege

Alles auf Astra umstellen

Bei langem Kontext, Tool-Orchestrierung und Computer Use wirklich stärker, doch dasselbe Abo-Kontingent schafft nur rund 40% von dem, was Sol schaffen würde. Passt zu einer kleinen Menge schwerer Arbeit.

Je nach Aufgabe

Schicken Sie langen Kontext und komplexe Tool-Chains an Astra; Routine-Edits und Tests bleiben auf einer günstigeren Stufe. Die meisten Teams erhalten so mehr Gesamt-Output und eine vorhersehbarere Rechnung.

Weniger verbrennen

Drei Hebel wirken am stärksten. Erstens: senken Sie den Reasoning-Aufwand — Astra unterstützt low, medium, high, xhigh und max, nicht aber none. Wer zuvor auf none oder minimal lag, beginnt bei low und vergleicht. Zweitens: begrenzen Sie die Ausgabe — die Grenze von 128,000 schließt Reasoning-Tokens ein, und Ausgabe-Credits kosten 5× so viel wie Eingabe; das Modell weniger schreiben zu lassen spart mehr, als es weniger lesen zu lassen. Drittens: beachten Sie die Eingabe-Schwelle von 272,000 — wer sie überschreitet, rutscht in eine teurere API-Stufe.

Auf QCode

gpt-6-astra steht in der Modelltabelle von QCode und hat in den letzten 30 Tagen echten Traffic. Es teilt sich einen API-Key und eine Quota mit den drei GPT-5.6-Stufen, Claude und Gemini; ein Wechsel ist also eine Änderung des Felds model. So können Sie dieselben echten Anfragen über beide Modell-IDs laufen lassen und den Kostenunterschied direkt ablesen, statt anhand fremder Benchmarks zu raten.

Häufig gestellte Fragen

Wie viel mehr kostet Astra als Sol?

Auf der offiziellen Credits-Tabelle: 250 vs. 100 Eingabe, 25 vs. 10 Cache und 1,250 vs. 500 Ausgabe pro 1M Tokens — alle drei Werte sind 2.5×. Innerhalb desselben Abo-Kontingents schafft Astra rund 40% der Arbeit.

Warum leert sich mein 5-Stunden-Fenster schneller als das anderer?

Der offizielle Wert ist eine Spanne, keine Konstante: 5–45 Nachrichten auf Plus. Was eine Nachricht kostet, hängt von Kontextlänge und Reasoning-Anteil ab; deshalb landen Long-Context-Sessions mit hoher Reasoning-Stufe am unteren Ende der Spanne.

Hilft es tatsächlich, den Reasoning-Aufwand zu senken?

Ja, aber messen Sie es selbst. Astra unterstützt low, medium, high, xhigh und max, nicht aber none. Der offizielle Migrationsguide sagt: Wer zuvor auf none oder minimal lag, sollte bei low starten und vergleichen. Reasoning-Tokens zählen zur Ausgabe, und Ausgabe kostet 5× so viel wie Eingabe — weniger Aufwand spart also beim teuersten Teil.

Oberhalb von 272,000 Eingabe-Tokens: die ganze Anfrage neu bepreist?

Die Preisseite listet oberhalb von 272,000 Eingabe eine höhere Stufe, sagt aber nicht, ob die gesamte Anfrage oder nur der Anteil darüber neu bepreist wird. Das verändert die Rechnung bei Long-Context-Arbeit spürbar; messen Sie es daher erst mit einer kleinen Anfrage, bevor Sie skalieren.

Sollte ich alles auf Astra umstellen?

Für die meisten Teams: nein. Je nach Aufgabe zu wählen ist sicherer: langer Kontext, komplexe Tool-Orchestrierung und Computer Use an Astra, Routine-Edits und Testschreiben bleiben auf einer günstigeren Stufe. Auf QCode liegen beide hinter demselben API-Key und derselben Quota, sodass Sie beide mit denselben echten Anfragen messen können.

Kann ich gpt-6-astra auf QCode aufrufen?

Ja. Es steht in der Modelltabelle und hat in den letzten 30 Tagen echten Traffic. Es arbeitet wie jedes andere Modell: derselbe Endpoint, derselbe API-Key, model auf gpt-6-astra setzen. Preise nach dem offiziellen Satz; der aktuelle Wert steht auf der Models-Seite.

Quellen

Credit-Sätze und Nachrichten-Spannen pro Plan: Preis-Dokumentation von OpenAI. API-Listenpreis und Long-Context-Schwelle: API-Preisseite von OpenAI. Context- und Ausgabegrenzen sowie Reasoning-Stufen: Modelldokumentation von OpenAI. Release-Datum und Critical-Stufe: die System Card zu GPT-6 Astra. Alles erhoben am 2026-09-09. Was als Community-Beobachtung markiert ist, ist keine offizielle Zahl.

Messen Sie es mit eigenen Anfragen

Astra, die drei GPT-5.6-Stufen, Claude und Gemini teilen sich einen QCode-API-Key und eine Quota; ein Wechsel ist eine Modell-ID-Änderung. Pläne ab ¥60/Monat, der API-Key ist direkt nach der Zahlung aktiv.

Weiterführendes

Die Zahlen auf dieser Seite wurden am 2026-09-09 aus der Preis-Dokumentation, der API-Preisseite, der Modelldokumentation und der System Card von OpenAI erhoben; OpenAI kann sie ändern, prüfen Sie also die offizielle Seite, bevor Sie sich festlegen. Was als Community-Beobachtung markiert ist, ist keine offizielle Zahl und keine Leistungszusage.

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