Попробовал GPT-6 Astra в Codex. Свист в ушах, а лимит уже закончился

В Codex у меня наконец появилась GPT-6 Astra.

Новая модель. Самая мощная. Только что вышла. Конечно, первым делом я переключился на неё.

А что ещё делать?

Не читать же сначала документацию.

Запустил Astra на обычной рабочей задаче. Не «напиши Hello World», не тест из интернета. Нормальный проект: посмотреть файлы, разобраться в коде, что-то изменить, проверить результат.

Работает быстро. Думает уверенно. Впечатление приятное.

Минут через тридцать я случайно открыл статистику использования.

Пятичасовой лимит: 0%.

Всё.

Я ещё даже не успел понять, насколько Astra хороша.

Это было похоже на свидание, которое только начало становиться интересным, а один из участников уже сообщил:

"Ну всё. Спасибо. Мне было прекрасно".

А второй сидит и думает: подождите, а мы вообще начали?

Сразу уточню: «пятичасовой лимит» в Codex не означает пять часов работы по секундомеру.

Это окно использования.

Можно пять часов что-то неспешно ковырять и не выбрать его. А можно дать агенту большую задачу, где он будет читать репозиторий, думать, генерировать код, запускать инструменты, снова читать файлы, исправлять себя и таскать за собой контекст.

И лимит улетит намного быстрее.

У меня Astra умудрилась закончить пятичасовой лимит примерно за полчаса реальной работы.

Не утверждаю, что у всех будет так же. Это одна сессия, один проект и один тариф Plus.

Но ощущения незабываемые.

Особенно если до этого несколько часов спокойно работаешь с Codex и уже привыкаешь воспринимать пятичасовой лимит примерно как пятичасовой.

И многое стало понятнее.

OpenAI сейчас даёт для моделей Codex такие цены за миллион токенов:

GPT-5.6 Luna

Ввод: $0,20 Вывод: $1,20

Это экономрежим.

GPT-5.6 Terra

Ввод: $2 Вывод: $12

Примерно в 10 раз дороже Luna.

GPT-5.6 Sol

Ввод: $4 Вывод: $20

Примерно в 20 раз дороже Luna на входе и в 16,7 раза на выходе.

GPT-6 Astra

Ввод: $10 Вывод: $50

В 50 раз дороже Luna на входе и примерно в 42 раза на выходе.

А самое понятное сравнение:

Astra против Sol = ровно в 2,5 раза дороже по входным и выходным токенам.

Тут есть важная оговорка.

Это не значит, что у владельца Plus Astra обязана съедать лимит ровно в 2,5 раза быстрее Sol.

Цена токенов и подписочный лимит не одно и то же.

Codex учитывает размер задачи, используемую модель, объём контекста, reasoning и вообще количество работы, которую агент успел проделать. Поэтому один запрос «поменяй цвет кнопки» и один запрос «разберись, почему после последнего рефакторинга иногда разваливается авторизация» могут стоить совершенно по-разному.

Но общий смысл цен понятен.

Astra не просто умнее.

У неё аппетит соответствующий.

OpenAI приводит ориентир для стандартных мест Business: сколько локальных сообщений примерно помещается в одно пятичасовое окно.

Astra: 5-45

Sol: 10-100

Terra: 25-200

Luna: 250-2000

Это цифры именно для Business Standard, а не обещанные лимиты моего Plus. И OpenAI отдельно предупреждает, что реальный расход сильно зависит от задачи.

Но порядок величин занятный.

От 250-2000 сообщений на Luna до 5-45 на Astra.

Кажется, маркетолог в этот момент должен сказать что-нибудь вроде «вы платите за интеллект».

Программист говорит проще:

"Охренеть" -> [вольный перевод на литературный с "просте за мой французский"].

После этого эксперимента у меня начинает складываться довольно простая система.

Luna. Когда надо работать.

Это самая быстрая и дешёвая модель GPT-5.6. OpenAI сама позиционирует её для массовых и чувствительных к стоимости задач.

Исправить CSS.

Добавить поле.

Сделать простую форму.

Переделать шаблон.

Написать небольшой скрипт.

Пройтись по двадцати однотипным файлам.

Переименовать что-нибудь.

В общем, всё то, где нет смысла каждый раз вызывать профессора математики.

Я сейчас как раз перевёл Codex на Luna и хочу посмотреть, насколько её хватит в нормальной ежедневной работе.

Terra. Когда уже надо немного подумать.

OpenAI называет Terra сбалансированной моделью для повседневной работы.

Мне кажется, это хороший кандидат на модель по умолчанию.

Есть несколько связанных файлов.

Надо сначала понять существующую логику.

Есть не совсем очевидный баг.

Надо сделать небольшой рефакторинг.

То есть задача уже не механическая, но ещё нет причины доставать самое дорогое, что лежит в шкафу.

Sol. Когда задача действительно сложная.

Большой кусок проекта.

Неочевидная ошибка.

Архитектура.

Рефакторинг, где изменение в одном месте может вылезти ещё в пяти.

Когда агенту надо не просто выполнить инструкцию, а сначала нормально понять, что здесь происходит.

До появления Astra именно Sol у меня была основной «умной» моделью.

И, похоже, ей и останется.

Astra. Когда остальные уже сходили и не вернулись.

Вот тут я бы теперь использовал её совсем иначе.

Не:

«Сделай страницу настроек».

А:

«Вот проблема. Вот логи. Вот четыре подозрительных файла. Sol пытался два раза. Вот что получилось. Найди причину».

Или:

«Есть три варианта архитектуры. Проверь последствия каждого и скажи, где мы сами себе устроим катастрофу через полгода».

То есть Astra для меня пока превращается не в основной рабочий инструмент, а в эскалацию.

Сначала Luna.

Не справилась - Terra.

Стало серьёзно - Sol.

Все стоят вокруг сервера, разводят руками и уже предлагают переустановить Windows - зовём Astra.

Стоит ли Astra своего расхода?

Я понятия не имею.

Серьёзно.

Я хотел это выяснить.

И не успел.

Потому что правильное сравнение ведь совсем не такое:

«Astra расходует в 2,5 раза больше Sol, значит она плохая».

Допустим, Sol решает сложную задачу за четыре итерации.

А Astra с первого раза понимает проблему, исправляет её и ничего вокруг не ломает.

Тогда модель, которая стоит в 2,5 раза дороже, внезапно оказывается выгоднее.

А если Astra делает примерно то же самое, что Sol, только чуть лучше, зато лимит исчезает на глазах, тогда использовать её постоянно довольно бессмысленно.

Вот это я и хотел проверить.

Но эксперимент закончился несколько раньше экспериментатора.

Самое смешное, что одновременно с запуском Astra OpenAI раздала части пользователей сохранённые сбросы лимита Codex.

У меня их два.

Такой reset полностью восстанавливает пятичасовое и недельное окно. После использования недельный отсчёт начинается заново.

Когда я впервые увидел эти два подарочных сброса, подумал:

"О, приятно".

После знакомства с Astra я наконец понял их назначение.

Это не подарки.

Это запасные канистры.

Пока перевёл Codex на Luna.

Хочу несколько дней просто работать и смотреть, насколько она справляется с моими реальными проектами.

Если Luna спокойно выполняет 80% повседневных задач, то использовать для них Sol, а тем более Astra, просто расточительно.

Terra можно оставить следующим уровнем.

Sol - для действительно сложных вещей.

А Astra...

Astra я обязательно попробую ещё раз.

Только в следующий раз подготовлюсь лучше.

Выберу одну действительно сложную задачу, которую уже решал на Sol. Дам обеим моделям одинаковый контекст. Посмотрю количество итераций, качество результата и расход лимита.

Потому что пока мой обзор GPT-6 Astra можно уложить в три строки:

Кажется, очень умная.

Кажется, очень быстрая.

Насколько хорошая?

Не знаю.

Она кончилась.