能力 vs 帳單
指數 71.2 對應 Σ $60.0／MTok，Value 1.19。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 71.2（#6）。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」。
2026-09-30 快照。 OpenAI · 4 路交叉訊號 · Ops 58.0 · 最佳 Fit 長程任務 · OpenAI
CHEESE INDEX
72.4#10
DEPTH
87.3
OPS
58.0
VALUE
1.21
BALANCE
87.3
CONSENSUS
75.6
Σ COST
$60.0
LATENCY
2717 ms
優勢訊號
- 多軸共識 73.0，交叉訊號分歧較小。
- 專長「math」相對群體抬升 +27.6。
- 場景 Fit 首選「長程任務」（80.1）。
- 深度複合 85.0，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。
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 58.0 與 Index 71.2 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 87.0。分歧小，適合通用預設。
專長對齊
相對群體在「math」抬升 +27.6。任務面不匹配時，抬升無法兌換成產品價值。
部署體感
Ops58.0
Latency2717 ms
Throughput62.3
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 ★