최초의 Critical 사이버 등급 · 2026년 9월 3일 출시
GPT-6 Astra
GPT-6 Astra는 2026년 9월 3일 출시된 OpenAI의 차세대 플래그십 모델로, 지금 Felo AI Search와 Felo API에서 바로 이용할 수 있습니다.
- 100%
- ExploitBench
- 100% · GPT-5.6 Sol은 78.5%
- 98%
- FrontierMath Tier 4
- 98% · 티어 포화 수준 · ARC-AGI-3 99.9%
- 2
- 발견된 제로데이
- 2건 · OpenAI 내부 ExploitBench 평가에서 발견, 담당 유지관리자에게 공개
- 59.3%
- Agents' Last Exam
- 59.3% · 비교 모델 중 최고 · Opus 5 대비 출력 토큰 65% 감소
공개 자료가 밝힌 것
OpenAI는 Astra의 내부 구조보다 안전성에 대해 더 많은 내용을 공개했습니다. 아래는 OpenAI가 확인해 준 주요 지점들입니다.
수학 먼저, 그리고 사이버
OpenAI는 2026년 8월 1일, Astra가 수학 및 이론 컴퓨터과학 분야에서 이전까지 풀리지 않던 문제 10개에 대해 새로운 결과를 달성했으며 증명은 Lean으로 형식화했다고 보고했습니다. 9월 4일에는 소수 사이의 간격에 관한 결과 2건을 추가로 공개했습니다: 짧은 소수 간격에 대한 상한 186, 246에서 개선되어, 이후 Julia Stadlmann의 240에서도 개선된 값, 과 80년 넘게 바뀌지 않았던 비정상적으로 큰 소수 간격에 대한 오랜 상한식의 한 항 개선입니다. FrontierMath Tier 4는 98%로 포화 상태에 이르렀습니다. 같은 달 내부 평가에서는 OpenAI 자체의 Critical 사이버 임계값을 넘는 결과가 나왔습니다.
보고된 순환(recurrent) 구조
The Information은 Astra가 동일한 레이어 집합을 루프로 반복해 재사용한다고 보도했습니다. 파라미터를 쌓지 않고 토큰당 연산량을 높이는 방식이지만, 그 대가로 추론 과정을 들여다보기 어렵습니다. OpenAI의 모델 페이지는 아키텍처나 파라미터 개수를 공개하지 않았고 이 설계를 확인하지도 않았으며, 수석 과학자 Jakub Pachocki는 가장 과장된 주장에 반박했습니다. 10조 파라미터라는 소문은 확인되지 않았습니다.
강력해서 지연된 출시
Sam Altman은 Astra의 학습이 오래전에 끝났다고 밝혔습니다. OpenAI는 2026년 7월 Hugging Face 사건 이후 가드레일(guardrails), 정렬(alignment) 작업, 보호 메커니즘을 마무리하기 위해 출시를 미뤘습니다. OpenAI는 Astra 이후의 모델에 대해서도 안전성을 확보할 시간이 더 필요하면 의도적으로 개발 속도를 늦추겠다고 말했습니다.
OpenAI가 보고한 성능
아래 수치는 2026년 9월 3일 안전성 업데이트와 9월 4일 모델 페이지에 담긴 OpenAI의 보고를 바탕으로 합니다. 독립적으로 재현된 결과는 아닙니다.
Critical 사이버 등급에 오른 최초의 모델
Preparedness Framework에 따르면 Critical은 모델이 상위 수준의 지시만으로 강화된 실제 시스템에 대한 완전한 공격을 수행하거나, 여러 제로데이 취약점을 연쇄적으로 활용할 수 있다는 뜻입니다. GPT-5.6 Sol은 한 단계 아래인 High 등급이었습니다. Astra는 OpenAI의 가장 정렬된(aligned) 모델이기도 합니다. Hugging Face 사건을 반영한 평가에서 승인된 범위를 벗어난 행동을 한 비율이 0%였던 반면, GPT-5.6 Sol은 48%였습니다. 모델 페이지의 컴퓨터 사용(computer use) 안전성 스트레스 테스트에서 승인 범위를 벗어난 결과 비율은 2.4%였던 반면, Sol은 22.0%, Claude Fable 5.1은 9.5%, Fable 5는 18.3%, Opus 5는 11.5%를 기록했습니다, 테스트된 모든 프런티어 모델 중 가장 낮은 수치입니다.
ExploitBench 100%, 제로데이 발견
프로덕션 안전장치 없이 측정한 결과, Astra는 ExploitBench에서 100%(GPT-5.6 Sol은 78.5%), ExploitGym에서 42.4%(GPT-5.6 Sol은 30.3%)를 기록했습니다. 지난 3개월간의 취약점으로 구성한 새로운 ExploitBench(2026년 6-8월) 데이터셋에서는 39.0%를 기록해 Sol의 5.5%를 앞섰으며, 이 평가 중 기존에 알려지지 않은 제로데이 2건을 발견해 실제로 사용했고 OpenAI는 이를 두 곳의 담당 유지관리자에게 공개하고 있습니다. 전문가 평가에서는 강화된 브라우저에서의 임의 코드 실행과 강화된 운영체제에서의 권한 상승 익스플로잇을 달성한 것으로 나타났습니다.
더 적은 토큰으로 더 뛰어난 성능
Agents' Last Exam에서 Astra는 Opus 5보다 출력 토큰을 약 65% 적게 사용하면서 59.3%를 기록했습니다. OSWorld 2.0에서는 작업당 약 40분에 72.6%를 달성해, 약 75분에 65.7%를 기록한 GPT-5.6 Sol보다 시간이 47% 짧았습니다. Codex에서는 이 조합으로 Mind2Web 작업을 1.9x 더 빠르게 완료하며, OpenAI는 자사가 우위에 있는 벤치마크에서 API 비용이 약 9-86% 낮아졌다고 보고했습니다. 또한 Astra는 Codex의 컨텍스트 윈도 사이에 메모를 유지할 수 있어, 반복해서 하나의 요약으로 압축하는 대신 누적된 세부 내용을 보존합니다, 현재는 실험 단계로 config.toml을 통해 활성화되며, 몇 주 안에 Astra의 기본값이 되고 이전 컨텍스트 윈도는 계속 검색 가능하게 유지됩니다.
대체한 모델보다 강한 거부율
Astra는 사이버 탈옥(jailbreak) 시도의 91.5%를 거부했습니다(GPT-5.6 Sol은 59%). 허니팟 대상에 속은 비율은 56%였던 GPT-5.6 Sol과 달리 0%였고, 자동 검토 거부를 우회하려는 시도도 전혀 하지 않았습니다(GPT-5.6 Sol은 5.3%). 자사 능력에 대해 부정확한 주장을 할 확률도 3배 낮습니다. 모델 페이지의 내부 평가에서는 우회(circumvention) 벤치마크에서 GPT-5.6 Sol의 0.29%보다 낮은 0.00%를 기록했고, 능력 환각(capability hallucination) 지표에서는 4.2%로 Sol의 12.2%보다 낮았습니다.
GPT-6 Astra와 최상위 프런티어 모델 비교
각 제공사가 공개한 프런티어 결과입니다. GPT-6 Astra와 GLM-5.2, DeepSeek-V4-Vision-Exp, Opus 4.8, GPT-5.6 Terra, Gemini 3.7 Flash를 비교했습니다. GPT-6 Astra 열은 OpenAI의 모델 페이지와 안전성 업데이트를 기준으로 채웠고, OpenAI가 Astra에 대해 공개하지 않은 벤치마크는 "-"로 표시했습니다. 높을수록 좋으며, 각 행의 최고 점수는 굵게 표시했습니다.
벤치마크
GPT-6 Astra
GLM-5.2
DeepSeek-V4-Vision-Exp
Opus 4.8
GPT-5.6 Terra
Gemini 3.7 Flash
코딩
Terminal Bench 2.1
-
81.0
83.9
85.0
87.4
85.8
DeepSWE v1.1
-
46.2
59.3
58.0
69.6
65.3
NL2Repo
-
48.9
57.7
69.7
-
-
에이전트
Toolathlon Verified
-
59.9
75.9
76.2
74.9
-
AutomationBench v1.0.6
41.5
26.2
38.8
41.0
37.2
52.3
Agents' Last Exam
59.3
20.4
27.3
27.0
28.0
-
HLE w/ Tools
-
54.7
55.1
57.9
-
-
GDPval-AA v2
-
1504
1675
1582
1571
1527
비전
OfficeQA Pro
-
-
57.9
48.9
-
-
CharXiv Reasoning w/ Tools
-
-
80.4
89.9
88.0
88.7
Chartography w/ Tools
-
-
64.3
75.0
68.0
65.0
BabyVision
-
-
35.1
46.8
61.6
70.9
MVbench
-
-
69.4
67.1
75.0
82.2
MMVU
-
-
72.7
67.4
75.8
82.3
출처: 비교 열은 Z.ai 공식 모델 카드(2026년 8월), GPT-6 Astra 열은 OpenAI의 모델 페이지와 안전성 업데이트(2026년 9월 3-4일) 기준입니다. "-"는 OpenAI가 해당 벤치마크를 Astra에 대해 공개하지 않았음을 뜻합니다. 제공사가 보고한 수치이며, 평가 구성에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
OpenAI 보고 수치: ExploitBench 100% · FrontierMath Tier 4 98% · ARC-AGI-3 99.9% · ExploitGym 42.4% · GPQA Diamond 96.0% · Agents' Last Exam 59.3% · SRE-Bench 88.0% (4회 시도 시 99.2%) · Terminal-Bench Science 0.1 64.6% · 57.5% Terminal-Bench 4.0 · 93% ScreenSpot-Pro · 41.5% AutomationBench
OpenAI GPT-6 Astra 페이지 보기공식 비용-정확도 곡선
OpenAI는 모델 페이지에 API 비용과 정확도의 관계를 그렸습니다. 아래 그래프는 GPT-6 Astra와 GPT-5.6 Sol만 다루고, 표는 다섯 모델 모두의 최고 보고 점수를 정리했습니다.
벤치마크
GPT-6 Astra
GPT-5.6 Sol
Claude Fable 5.1
Claude Fable 5
Claude Opus 5
OSWorld 2.0 · Offline
75.5% @ $9
65.5% @ $8.5
-
-
70% @ $24.5
ScreenSpot-Pro
93% @ $0.09
77% @ $0.045
-
-
-
Agents' Last Exam
59.3% @ $8
53.5% @ $4
-
48.5% (reported)
55.5% (reported)
ExploitGym honeypot (lower is better)
0.0%
48.2%
-
-
-
Terminal-Bench 4.0
57.5% @ $6.5
37.5% @ $8.5
56% @ $21
45% (reported)
52.5% (reported)
FrontierMath Tier 4 (v2)
97.5% @ $1
78% @ $0.4
87.5% (reported)
78% @ $4.75
72.5% (reported)
ARC-AGI-3
99.9%
7.8%
-
-
30.2%
Terminal-Bench Science 0.1
64.6% @ $35
22.5% (reported)
52.5% @ $35
21% (reported)
30% (reported)
AutomationBench
41.5% @ $1.75
18% @ $1.15
31% (reported)
17.5% @ $3.65
26.5% (reported)
출처: OpenAI GPT-6 Astra 모델 페이지(2026년 9월 4일). "@ $X"는 최고 점수에서의 API 비용을 뜻하며, "reported"는 비용 곡선 없이 단일 보고 수치만 제공된 점수를 의미합니다. ExploitGym honeypot은 낮을수록 좋은 유일한 지표입니다.
완전한 공식 비교표
OpenAI GPT-6 Astra 페이지에 담긴 전체 표입니다. 아홉 개 카테고리, 40개 벤치마크, 여섯 개 모델을 다룹니다. 모든 점수는 어떤 effort 수준에서든 최댓값이며, "-"는 OpenAI가 해당 모델에 대해 그 벤치마크를 보고하지 않았음을 뜻합니다. 위 첨자 숫자는 OpenAI 페이지의 각주를 참조합니다.
벤치마크
GPT-6 Astra
GPT-5.6 Sol
Claude Fable 5.1
Claude Fable 5
Claude Opus 5
Gemini 3.8 Flash
컴퓨터 사용
Agents' Last Exam
59.3%
53.6%
-
48.7%
55.5%
-
OSWorld 2.0 (v2026.08.08, offline set, partial score)
72.6%
65.7%
-
-
70.2%³
-
ScreenSpot-Pro (no tools)
92.7%
76.9%
-
87.3%¹⁷
-
-
전문 업무
AutomationBench
41.4%
18.1%
31.4%
17.4%
26.9%
-
BenchCAD
95.9%
83.3%
84.3%⁵
67.5%⁵
82.1%⁵
-
BrowseComp
91.5%
90.4%
-
87.4%
90.8%
-
OpenScore String Quartets (1 - OMR-NED)
0.84
0.19
-
-
-
-
Internal Design Tasks
50.0%
47.4%
-
35.8%
-
-
Internal Data Science Tasks
40.9%
30.5%
-
34.7%
-
-
Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1
61.2
60.9
65.7
62.1
63.1
58.7
코딩
Terminal-Bench 4.0
57.9%
37.3%
55.8%
44.5%
52.6%
19.1%
DeepSWE v1.1
74.1%
72.7%
67.4%
69.9%
73.7%
73.8%
FrontierCode 1.1 Extended (score)
64.5%⁸
60.6%
63.6%
64.9%
63.6%
56.3%
FrontierCode 1.1 Main (score)
53.3%⁸
47.5%
50.9%
53.5%
53.4%
43.6%
Internal Database Migration Tasks
63.9%
42.7%
57.8%
50.3%
-
-
Artificial Analysis Coding Agent Index v1.4
67.0
65.1
-
67.2
68.1
61.2
학술
Terminal-Bench Science 0.1
64.6%
22.4%
52.6%
21.4%
30.0%
-
FrontierMath Tier 4 (v2)
97.6%
83.0%
87.8%
87.8%
73.2%
-
GPQA Diamond
96.0%
94.6%
93.7%
92.6%
93.7%
95.3%
Humanity's Last Exam (w/ tools)
57.2%
-
65.0%
63.8%
63.6%
-
과학 및 건강
GeneBench Pro
37.1%
32.3%
-
-
-
-
MedChemBench (Internal)
49.3%
47.4%
-
-
-
-
LifeSciBench
60.3%
59.9%
-
-
-
-
HealthBench Professional (length-adjusted)
63.4%
60.5%
58.1%¹¹
60.9%¹¹
56.4%¹¹
52.1%
사이버 보안
ExploitBench
100.0%
78.5%
-
-
70%
-
ExploitGym
42.4%¹³
30.3%¹³
30.4%¹⁷
28.4%¹⁷
22.0%
-
ExploitBench (June-August 2026)
39.0%
5.5%
-
-
-
-
SRE-Bench
88.0%
55.9%
-
-
12.5%
-
SEC-Bench Pro
85.4%
79.1%
-
-
-
-
정렬
Internal computer use safety benchmark (lower is better)
2.4%
22.0%
9.5%
18.3%
11.5%
-
Internal computer use safety benchmark, w/ AutoReview (lower is better)
1.8%
4.3%
-
-
-
-
Internal circumvention benchmark (lower is better)
0.00%
0.29%
-
-
-
-
ExploitGym honeypot (lower is better)
0.0%
48.2%
-
-
-
-
Impossible ExploitGym
100.0%
-
-
-
-
-
Internal hallucination benchmark (lower is better)
4.2%
12.2%
-
-
-
-
긴 컨텍스트
OpenAI MRCR v2 8-needle 256K-512K
100.0%
91.5%
-
-
-
-
OpenAI MRCR v2 8-needle 512K-1M
96.3%
73.8%
-
-
-
-
추상 추론
ARC-AGI-3
99.9%¹
7.8%
-
-
30.2%
-
ARC-AGI-2
95.0%
92.5%
90.0%
89.2%
90.4%
-
ARC-AGI-1
98.5%
97.5%
97.5%
98.5%
97.5%
-
출처: OpenAI GPT-6 Astra 모델 페이지(2026년 9월 4일). 위 첨자 숫자는 OpenAI의 각주 표시입니다: ¹ ARC-AGI-3는 Responses API 하니스로 실행되었습니다; ³ Opus 5의 OSWorld 2.0 점수는 벤치마크 저자들이 공식 리더보드에서 재현한 값입니다; ⁵ Claude의 BenchCAD 점수는 평가에 세 가지 수정을 가한 결과입니다; ⁸ Astra의 FrontierCode 점수는 Codex 설정을 반영하는 개발자 메시지를 사용했습니다; ¹¹ Claude 모델의 HealthBench Professional 점수는 OpenAI가 독립적으로 평가한 값입니다; ¹³ ExploitGym은 Astra와 Sol에 6시간 시간 제한 없이 실행되었습니다; ¹⁷ Fable의 ScreenSpot-Pro와 ExploitGym 점수는 보호장치가 줄어든 Fable인 Mythos 출처입니다. GPT-5.6 Sol은 OpenAI API, Codex, ChatGPT Work에서 이용할 수 있는 버전입니다.
OpenAI API 표준 가격
GPT-6 Astra는 개발자에게 OpenAI API의 gpt-6-astra로 제공되며, Microsoft Azure와 AWS Bedrock을 통해서도 이용할 수 있습니다. 아래는 공개된 API 요금입니다.
| 입력 토큰 | $10 | 백만 입력 토큰당 |
|---|---|---|
| 출력 토큰 | $50 | 백만 출력 토큰당 |
| 빠른 모드 | 2x | 표준 처리 속도 대비 최대 2x 빠르며, 표준 가격의 2x입니다. |
사용량은 기존 ChatGPT 구독 할당량에 포함되며, 개인과 기업은 추가 사용량에 대해 크레딧을 구매할 수 있습니다. 캐시 읽기와 쓰기에는 별도의 공개 요금이 적용됩니다. 자격을 갖춘 API 고객에게는 Zero Data Retention이 제공되며, OpenAI는 고객 프라이버시를 유지하면서 안전성 모니터링을 강화하기 위해 Private Safety Processing을 테스트하고 있습니다.
출처: OpenAI GPT-6 Astra 모델 페이지(2026년 9월 4일).
발표가 진행된 과정
Astra가 세상에 알려진 이후의 모든 주요 공개 기록을 순서대로 정리했습니다. 링크는 OpenAI 공식 페이지로 연결됩니다.
2026년 7월 22일
Hugging Face 사건
평가 중 모델 기반 에이전트가 샌드박스를 탈출해 Hugging Face 인프라에 접근했습니다. Astra와 무관한 사건이지만, OpenAI는 이 경험을 Astra의 안전장치에 반영했습니다.
2026년 8월 1일
수학 문제 10개 해결
OpenAI의 수학 연구 게시물은 차기 모델의 내부 버전이 이전까지 풀리지 않던 문제 10개에서 새로운 결과를 냈으며, 증명은 Lean으로 형식화됐다고 밝혔습니다.
2026년 8월 7일
Critical 등급, 조기 공개
OpenAI는 Astra가 Critical 사이버 임계값에 해당할 가능성을 배제할 수 없다고 공개했습니다. OpenAI가 해당 등급으로 표시한 최초의 모델이었으며, 이후 안전장치를 추가하기 시작했습니다.
Preparedness Framework 업데이트 보기2026년 9월 3일
Path to Astra 공개
공식 게시물이 모델 이름을 확정하고 안전성 수치를 공개하며 출시를 발표했습니다. 고급 사이버 기능을 먼저 제공하고 이후 완전한 모델을 제공하는 순서입니다.
Path to Astra 전문 보기2026년 9월 3일
Altman이 설명한 지연 이유
Sam Altman은 Astra가 성능이 부족해서가 아니라 너무 강력해서 출시가 미뤄졌으며, Astra 이후의 모델도 안전성을 확보하는 데 시간이 필요하면 의도적으로 개발 속도를 늦추겠다고 밝혔습니다.
2026년 9월 3일
오늘 출시
GPT-6 Astra가 출시되어 Felo AI Search와 Felo API에서 이용할 수 있습니다. search_model gpt-6-astra를 선택하거나, 모델 카드를 열면 퀵 스타트 코드를 확인할 수 있습니다.
2026년 9월 4일
전체 모델 페이지 공개
OpenAI는 벤치마크 결과, 컴퓨터 사용(computer use)·전문 업무 하이라이트, API 가격, 출시 계획을 담은 전체 모델 페이지를 공개했습니다. 오늘은 일부 조직에 한정해 제공되고, 며칠 안에 모든 ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise 사용자와 OpenAI API, Microsoft Azure, AWS Bedrock까지 확대됩니다.
OpenAI GPT-6 Astra 페이지 보기
스펙 한눈에 보기
2026년 9월 4일 기준으로 확인된 GPT-6 Astra의 정보입니다.
출시 상태
2026년 9월 3일 안전성 업데이트와 함께 출시되었고, 9월 4일에 전체 모델 페이지가 이어졌습니다. 오늘 일부 조직에 한정해 배포된 뒤 모든 ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise 사용자와 OpenAI API, Microsoft Azure, AWS Bedrock까지 확대될 예정입니다. Pro, Business, Enterprise 사용자는 GPT-6 Astra Pro도 이용할 수 있습니다. 지금 Felo AI Search와 Felo API에서 이용할 수 있습니다.
아키텍처
보도에 따르면 순환형(recurrent) 루프 트랜스포머 구조입니다. OpenAI의 모델 페이지는 아키텍처나 파라미터 개수를 공개하지 않았고 이 설계를 확인하지도 않았으며, 수석 과학자 Jakub Pachocki는 가장 과장된 주장에 반박했습니다. 유통 중인 10조 파라미터 수치 역시 확인되지 않았습니다.
Preparedness 등급
Critical, 사이버 범주에서 해당 등급을 받은 최초의 OpenAI 모델로, GPT-5.6 Sol의 High보다 한 단계 위입니다. OpenAI는 가장 정렬된(aligned) 모델이라고도 지칭하며, 승인된 범위를 벗어난 행동은 0%(GPT-5.6 Sol은 48%)에 그쳤습니다. 개념 증명(PoC) 익스플로잇 같은 고급 사이버 작업은 거부하며, OpenAI Daybreak를 통해 더 완화된 안전장치가 제공될 예정입니다.
사이버 능력
ExploitBench 100%(GPT-5.6 Sol은 78.5%), ExploitGym 42.4%(GPT-5.6 Sol은 30.3%), SRE-Bench 1회 시도 88.0%(4회 내 99.2%, GPT-5.6 Sol은 55.9%/68.7%)를 기록했습니다. 내부 평가에서 제로데이 2건이 발견되어 담당 유지관리자에게 공개되었습니다.
출시 계획
오늘은 일부 조직에 한정하고, 며칠 안에 모든 ChatGPT Plus/Pro/Business/Enterprise 사용자에게 확대됩니다. 개발자는 OpenAI API(모델 ID gpt-6-astra), Microsoft Azure, AWS Bedrock을 통해 이용할 수 있습니다. 사용량은 기존 구독 할당량에 포함되며, 추가 크레딧을 구매할 수 있습니다. Pro, Business, Enterprise 사용자는 GPT-6 Astra Pro도 이용할 수 있고, Enterprise 관리자가 워크스페이스에서 Astra를 활성화합니다, 출시 시점에는 기본적으로 꺼져 있습니다. 고급 사이버 기능은 제한이 유지됩니다. 기본 프로덕션 구성에는 전체 사이버 기능이 포함되지 않으며, OpenAI Daybreak가 앞으로 몇 주에 걸쳐 접근 범위를 넓혀 나갑니다.
알려진 제약 사항
ChatGPT와 Codex 사용자는 검토가 필요한 작업이 일시 중단된 것을 볼 수 있고, API 작업은 오용 모니터가 감지하면 중단될 수 있습니다. OpenAI는 Astra의 서면 추론이 GPT-5.6 Sol보다 모니터링하기 어려워졌으며, 모니터링 가능성 개선을 연구 우선순위로 삼고 있다고 밝혔습니다. 정당한 방어 연구도 지연될 수 있습니다.
자주 묻는 질문
GPT-6 Astra는 2026년 9월 3일 출시된 OpenAI의 차세대 플래그십 모델로, OpenAI는 이를 세상에서 가장 지능적이고 정렬이 잘 된 모델이라고 소개합니다. Preparedness Framework의 사이버 범주에서 Critical 등급을 받은 최초의 OpenAI 모델이며, ExploitBench 100%와 FrontierMath Tier 4 98%를 기록했습니다. ARC-AGI-3에서는 99.9%로 포화 수준에 달했고, 컴퓨터 사용(computer use) 부문에서도 최고 기록을 세웠습니다.
Felo에서 GPT-6 Astra 사용해 보기
OpenAI의 새로운 플래그십이 정식 출시되었습니다. 벤치마크 결과, 컴퓨터 사용(computer use)과 전문 업무 기록, 안전장치, 출시 계획을 모두 확인해 보세요. Felo AI Search를 GPT-6 Astra로 바꾸고 무엇이든 물어보세요.
Felo Astra Research 사용해 보기2026년 9월 3일 출시