能力 vs 帳單
指數 70.4 對應 Σ $60.0／MTok，Value 1.17。高指數不自動等於該買——看任務失敗成本是否撐得住溢價。
專長尖兵CF-1.3math
GPT-6 Astra
GPT-6 Astra 定位為「專長尖兵」：Cheese Index 70.4（#4）。相對群體在特定深度維度抬升明顯，適合對齊任務面後單點突破。場景上最貼近「長程任務」。
2026-09-06 快照。 OpenAI · 6 路交叉訊號 · Ops 33.0 · 最佳 Fit 長程任務 · OpenAI
CHEESE INDEX
70.4#4
DEPTH
82.8
OPS
40.8
VALUE
1.17
BALANCE
88.1
CONSENSUS
80.2
Σ COST
$60.0
LATENCY
7386 ms
優勢訊號
- 多軸共識 80.0，交叉訊號分歧較小。
- 專長「math」相對群體抬升 +27.7。
- 場景 Fit 首選「長程任務」（74.2）。
- 深度複合 82.8，能力覆蓋面不只單一軸。
風險與缺口
- 綜合標價偏高（Σ $60.0／MTok），需用 Value／Pareto 證明溢價合理。
- 觀測延遲偏高（約 9341.0 ms），互動型產品需壓測。
深度雷達
實線＝本模型 · 虛線＝群體中位
芝士軸
coding
agent
horizon
場景 Fit
★ 長程任務
編碼代理
均衡穩健
成本優先
生成原型
關鍵取捨
指數 vs 體感
Ops 33.0 與 Index 70.4 是否同向？若指數高但延遲差，適合作離線／批次，而非同步對話主路徑。
均衡 vs 尖峰
三軸平衡 88.0。分歧小，適合通用預設。
專長對齊
相對群體在「math」抬升 +27.7。任務面不匹配時，抬升無法兌換成產品價值。
部署體感
Ops40.8
Latency7386 ms
Throughput113.7
I / O$10 / $50
體感中段或偏弱：可作批次／離線，或搭配更快的分流模型。
驗證清單
- 用 3–5 個自家真實任務（含失敗案例）跑 A/B，勿只看排行分數。
- 記錄延遲 p50／p95、錯誤率與單位任務成本，對齊 Ops／Value 敘事。
- 只把「math」相關流量路由過來，避免通用聊天稀釋優勢。
- 上線後追 7 日指數波動與產品 KPI，決定是否留在短名單。
能力細節
gpqa ★
coding ★
agent ★
math ★
knowledge ★
multimodal ★
reasoning ★