一句话结论
GPT-6 Astra 官方尚未公布价格，但可以做出靠谱的推断：它大概率高于 GPT-5.6 Sol（$5/$30 每百万 token），且因为原生多智能体架构，可能引入按 agent 调用次数叠加计费的模式。给预算的结论是：别把 Astra 当日常全量模型，只用在关键推理上，简单任务继续用便宜档。
先看基准：GPT-5.6 三档现价
OpenAI 现网旗舰 GPT-5.6 的定价是判断 Astra 的锚点：
| 模型档 | 输入（$/M token） | 输出（$/M token） | 定位 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5 | $30 | 旗舰，推理最强 |
| GPT-5.6 Terra | $2 | $12 | 中档，性价比 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 | 轻量，便宜 |
注意这个梯度：从 Luna 到 Sol，输出价差了 25 倍。Astra 作为「下一代旗舰」，大概率会开一个比 Sol 更高的档，而不是替代 Sol。
推断 Astra 价格的三个依据
- 旗舰定位：Astra 是 GPT-5 之后的下一代，旗舰定价通常只涨不降，尤其在推理范式升级时；
- 算力成本：10 道数学难题花了约 $2000 token 成本，平均 $200/题，说明其单次推理消耗的 token 远超普通对话——高成本必然反映在定价上；
- 多智能体叠加：原生多智能体意味着一次请求可能内部调用多个 agent，天然适合「按 agent 调用次数」或「按推理步数」计费，这会让实际账单高于名义 token 价。
一个更重要的趋势：计价方式可能变
比「单价多少」更值得关注的是 Astra 可能改变计价方式。传统 API 按「输入+输出 token」计费，但多智能体模型的真实成本在于内部推理步数和 agent 间通信。如果 Astra 按「推理步数」或「agent 调用次数」计费，那么：
- 名义 token 单价可能看起来不高，但实际账单会被复杂的多步任务放大；
- 「token 用量」不再等于「价格」，预算估算要按任务复杂度而不是 token 数。
预算怎么规划
务实的做法是「三层路由」，别让 Astra 吃掉全部预算：
| 层 | 用哪个 | 预算占比建议 |
|---|---|---|
| 关键推理/复杂编码 | GPT-6 Astra | ~20%（贵但值） |
| 日常任务 | GPT-5.6 Terra | ~40%（性价比） |
| 批量/低价值 | GPT-5.6 Luna / DeepSeek | ~40%（便宜） |
用 TeamoRouter 这类网关，这三层路由就是改 model 字符串的事，同一个 key、同一个余额、随时切，把「Astra 太贵」的风险控制在 20% 的调用里。
常见疑问
Q：Astra 会不会和 Sol 一样价甚至更便宜？ 可能性低。旗舰换代通常价格上调。即使 OpenAI 用「降价普惠」策略，也是降 Luna/Terra，旗舰档只会更贵。
Q：我该提前囤 Astra 额度吗？ 别。价格未定、计价方式可能变，提前囤是给「不确定的定价」下注。等官方价格出来，用按量计费随用随付更稳妥。
Q：多智能体会不会让账单失控？ 会，如果无脑把复杂任务都丢给 Astra。解法是分层路由 + 用量告警，把 Astra 锁在「值得用它的那 20% 任务」上。
总结
Astra 的价格大概率「高于 Sol、计价方式更复杂」。别指望它便宜，把它当「关键时刻的核武器」而不是「日常弹药」。注册 TeamoRouter，用多模型路由把 Astra 的昂贵成本锁在最有价值的任务上。