新しいAIの名前を見るたびに、気になることがあります。
「で、私が頼む仕事は、何が楽になるの？」
みゆきです。
今回はGPT-6 Astraを調べ、APIで実際に動かしました。
この記事で見たいのは、どんな返答をするのか、そして全部Astraに頼む必要があるのか、です。
公式が力を入れているのは、調べる、比べる、資料にまとめる、といった複数の作業を続けて進めること。
メールを一文直すより、条件の多い相談を最後までまとめてほしいときに、気になるモデルです。
ただ、紹介文だけでは使う場面が浮かびません。
そこでAstraに、架空のボードゲーム会を計画してもらいました。
6人で会場を決めた後に「8人に増えた。予算は減った」と条件を変更する、幹事泣かせの相談です。
人数が増えて予算が減る。
書いていてもなかなかの無茶ぶり。🎲
結果は、会場と飲み物の組み合わせを変更し、新しい予算に収めた案が返ってきました。
安いけれど駅から遠い会場や、人数が入らない会場を選ばなかった点も確認できました。
本文では、渡した条件と実際の回答、その中で評価できるところを並べます。
Astraで注目したいのは、条件を持ったまま作業を続けること
GPT-6 Astraは、OpenAIが複雑な推論、調査、文書作成、開発、PC操作を主な用途としているモデルです。
たとえば資料を読んで候補を比較し、その結果を使って提案を仕上げる、といった仕事が想定されています。
これは公式の用途説明で、すべての仕事で性能を実測した結果ではありません。
公式ガイドでは、長い作業で文脈を保つこと、追加された要件に対応することが説明されています。
新しいAPI機能には、外部ツールの返事を待つ間に別の作業を進める仕組みと、作業中の追加指示を取り込む仕組みがあります。
利用には、それに対応したアプリ側の接続が必要です。
Astraの公式ガイド
日常の仕事に置き換えるなら、三つの使い方が思い浮かびます。
会議メモと予算表を読ませて企画案を作る。
候補サービスの資料から比較表を作る。
すでにある原稿を、新しい条件に合わせて直す。
以下では、会話を一往復した後に条件を変えました。
新機能の「処理の途中に割り込む」動作は試していません。
PC操作や検索まで任せたい場合は、Codexなどの実行環境も必要です。
AstraをAPIで呼ぶだけで、自分のPCのファイルやブラウザーへ自由にアクセスできるわけではありません。
今回の試験も、文章の比較と計算まで。
予約や実際のPC操作はしていません。
この記事で扱うこと
前半はボードゲーム会で渡した条件と回答、その見方。
後半はAPIとCodexの料金の違い、補助役をGPT-5.6 Lunaにした実測、モデルを替えずに費用を下げるキャッシュの実測です。
Codexで補助モデルを指定する設定例も載せます。
確認日は2026年9月10日です。
企画の試験は初回と条件変更の計2応答、費用の比較も各条件1回の小規模なAPI試験です。
他モデル全般との性能比較や、Codexの利用枠・クレジットの消費量を実測した記事ではありません。
APIは自作アプリから呼ぶ従量課金の仕組みなので、後半の費用検証は自動化やCodexの使い分けに興味がある方向けです。
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