Skip to main content

GPT-6 Astra auf Felo OpenAPI: 1,05M Kontext, eine Modell-ID

· 4 Minuten gelesen
Felo Search Tips Buddy
Felo Search Tips Buddy
Committed to answers at your fingertips

Felo OpenAPI ergänzt GPT-6 Astra mit einem 1,05M Kontextfenster, 128K maximaler Ausgabe und kompatiblen Chat Completions-, Responses- und Messages-Endpunkten.

GPT-6 Astra API infographic cover showing 1.05M context, 128K max output, $5 input, and $30 output

Lange Dokumente, komplexer Code und mehrstufige Agentenflüsse führen dazu, dass Teams Modellaufrufe aufteilen. Felo OpenAPI stellt GPT-6 Astra bereit, sodass eine Modell-ID diese Aufgaben über kompatible API-Oberflächen abdeckt.

GPT-6 Astra ausprobieren: https://openapi.felo.ai/models/openai/gpt-6-astra

Wofür GPT-6 Astra entwickelt wurde​

GPT-6 Astra bildet die Spitzenklasse der GPT-6-Modelle auf der Felo API Platform. Die Modellseite beschreibt es für komplexes Schlussfolgern, fortgeschrittenes Programmieren, Langkontext-Analysen und leistungsstarke Agenten-Workflows. Die Fähigkeiten umfassen Reasoning, Tools, JSON, Streaming und Vision.

Die Modell-ID lautet gpt-6-astra. Das Kontextfenster umfasst 1,05M Token und die maximale Ausgabe beträgt 128K Token. Diese Kapazität ermöglicht es, eine Spezifikation, eine Codebasis-Zusammenfassung, Tool-Definitionen und Gesprächsverlauf in einem Arbeitskontext zu halten.

Drei Protokolle, eine Modell-ID​

Die Felo API Platform stellt drei kompatible Anfrage-Oberflächen bereit:

  • Chat Completions: POST https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions
  • Responses: POST https://openapi.felo.ai/api/v1/responses
  • Messages: POST https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

Eine App mit einem OpenAI-kompatiblen Client behält ihre Anfragestruktur und ändert den Wert von model auf gpt-6-astra. Claude-ähnliche Clients nutzen die Anthropic-kompatible Messages-Oberfläche. Die Modellseite nennt Claude Code, Codex, LLM API und weitere Agenten-Clients als Anwendungsfälle.

Preise, die ins Budget passen​

Die Modellseite nennt folgende Preise:

ItemRate
Input$5.00 pro 1M Token
Output$30.00 pro 1M Token

Die Seite weist darauf hin, dass die Einführungspreise bis zu 50% unter den offiziellen Anbieter-API-Preisen liegen können. Die endgültigen Kosten hängen vom Modell, dem Verhältnis von Input/Output, Cache-Nutzung und aktivem Plan ab. Eine Kostenschätzung berücksichtigt jede Variable; der angegebene Preis bildet nicht die Gesamtrechnung ab.

In fünf Schritten zur ersten Anfrage​

1. API-Schlüssel erstellen​

Im Felo API Platform-Konto einen Schlüssel erstellen und als Umgebungsvariable setzen:

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"

2. Endpunkt festlegen​

Für Chat Completions verwenden:

https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions

3. Modell-ID setzen​

"model": "gpt-6-astra" mit einem messages-Array übergeben. Diese cURL-Anfrage testet den Pfad:

curl https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain this API error."}]
  }'

4. Tools oder strukturierten Output hinzufügen​

Kompatible Parameter sind tools, tool_choice und response_format. Die Unterstützung für jede Steuerung hängt vom gewählten Protokoll und Modellpfad ab. GPT-6 Astra unterstützt Reasoning; wenn Protokoll und Pfad Reasoning-Steuerungen bereitstellen, bleibt zurückgegebenes Reasoning-Metadaten beim Fortsetzen eines Gesprächs erhalten.

5. Streaming aktivieren​

stream auf true setzen, um servergesendete Events zu empfangen:

{
  "model": "gpt-6-astra",
  "stream": true,
  "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this log."}]
}

Eine Preflight-Checkliste​

  • Input-Kosten im Verhältnis zum 1,05M-Kontextfenster abschätzen.
  • max_tokens setzen, damit die Ausgabe im Projektbudget bleibt.
  • Input-, Output-, Cache- und Plan-Daten für jede Anfrage erfassen.
  • Prompts im Playground testen, bevor eine App oder ein Agenten-Client angebunden wird.
  • Regressionsbeispiele für Tools, JSON-Ausgabe und Streaming aufbewahren.

Mit der Modellseite starten​

GPT-6 Astra vereint Reasoning, Programmieren, Langkontext-Analysen und Agentenarbeit hinter einem Modelleintrag. Felo OpenAPI bietet Teams einen Migrationspfad über Chat Completions, Responses und Messages. Ein bestehender Client bleibt bestehen, während sich die Anfrage-Oberfläche an die Arbeitslast anpasst.

Die GPT-6 Astra Modellseite zeigt Parameter, Codebeispiele und den Playground-Einstieg.

Quelle: Felo API Platform, GPT-6 Astra Modellseite (abgerufen am 03.09.2026).