Microsoft bringer OpenAI’s GPT-6 Astra til Foundry med begrænset adgang

Microsoft er begyndt at rulle GPT-6 Astra, OpenAI’s nyeste frontier-model, ud gennem Microsoft Foundry Limited Access Program, med tilgængelighed, der udvides til deltagende kunder i løbet af de kommende dage, og forbrugsbaseret prisfastsættelse, der starter ved $10 pr. million input‑tokens under Standard Global‑implementering, ifølge Microsoft Azure Blog‑meddelelsen.

Meddelelsen, skrevet af Steve Sweetman og Naomi Moneypenny, beskriver Astra som en model designet til at påtage sig en åben udfordring, ræsonnere gennem den i flere trin, udarbejde en plan og levere et færdigt resultat. Indlægget indrammer modellen omkring tre arbejdsfunktioner: bevidst planlægning og beslutningsstøtte, hvor modellen opdeler en udfordring i trin, evaluerer muligheder, kommunikerer en anbefaling og identificerer næste handlinger til gennemgang; poleret output, hvor den anvender kontekst, skabeloner og kvalitetsstandarder på tværs af en arbejdsproces for at producere dokumenter, regneark, præsentationer og analyser klar til gennemgang; og udførelse på tværs af applikationer, ved brug af værktøjs- og computerbrug til at fuldføre flertrinsopgaver med menneskelig tilsyn.

Computerbrug og virksomheds‑kontroller

Astra’s computer‑brugsfunktioner er designet til at fungere på tværs af velkendte applikationer, inklusive arbejdsprocesser uden dedikerede API’er. Ifølge Azure‑indlægget kan modellen fortolke information på skærmen og interagere med godkendte grænseflader for at understøtte opgaver såsom opdatering af registre, navigation i udviklingsværktøjer, test af software og samling af resultater i rapporter. Indlægget bemærker, at OpenAI rapporterer banebrydende resultater på udvalgte computer‑brugs‑evalueringer, men advarer om, at ydeevnen varierer afhængigt af opgave, værktøjer, konfiguration og sikkerhedsforanstaltninger.

Microsoft kombinerer disse funktioner med indkapslingskontroller. Da indhold, der vises i en applikation, kan være ufuldstændigt, vildledende eller designet til at påvirke en agents adfærd, siger indlægget, at Foundry hjælper kunder med at definere adgang, godkendelser og overvågning samt designe arbejdsprocesser med afgrænsede legitimationsoplysninger, godkendte ressourcer, menneskelige kontrolpunkter for væsentlige handlinger og aktivitetsregistre, der er tilpasset deres risikokrav.

Azure‑indlægget oplister virksomhedsscenarier, som Microsoft siger, de observerer, herunder software‑ingeniørarbejde, hvor Astra gengiver komplekse fejl, undersøger sandsynlige årsager, foreslår rettelser og forbereder ændringer til udvikler‑test og -gennemgang; business‑intelligence‑arbejde, hvor den bygger og finjusterer dashboards i Power BI; professionel dokumentproduktion efter eksisterende skabeloner og forretningsstandarder; samt applikations‑arbejdsprocesser såsom opdatering af kunderegistre, behandling af formularer og test af websider, hvor dedikerede API’er er begrænsede.

Om styring angiver indlægget, at Foundry supplerer OpenAI’s model‑niveau arbejde med Microsoft Entra identitets‑ og adgangsstyring, kryptering under overførsel og i hvile, private netværksmuligheder, rollebaserede adgangskontroller, indholdsfiltrering, sikkerhedsvurderinger, overvågning og styringsværktøjer. Prompt‑ og output‑data bruges ikke til at træne modellerne. Indlægget tilføjer, at disse funktioner hjælper kunder med at konfigurere sikkerhedsforanstaltninger og opretholde tilsyn, men de eliminerer ikke risikoen eller erstatter hver organisations ansvar for at vælge og konfigurere kontroller, der er passende til deres scenarier og lovgivningsmæssige forpligtelser.

Hvad OpenAI rapporterede ved lanceringen

OpenAI’s egen lanceringsmeddelelse for GPT‑6 Astra oplyser, at modellen rulles ud til et begrænset sæt af organisationer og vil blive tilgængelig i løbet af de kommende dage for alle ChatGPT Plus-, Pro-, Business- og Enterprise‑brugere samt via OpenAI‑API’en, Microsoft Azure og AWS Bedrock. OpenAI beskriver Astra som sin mest afstemte model og rapporterer banebrydende resultater inden for computerbrug, browsing, software‑engineering, cybersikkerhed, videnskab og professionelle arbejds‑evalueringer.

Blandt de tal, OpenAI rapporterede: opnåede Astra 57,9 % på Terminal‑Bench 4.0, en kodningsevaluering, sammenlignet med 37,3 % for GPT‑5.6 Sol; 72,6 % på et offline OSWorld 2.0 computer‑brugs‑sæt, sammenlignet med 65,7 % for GPT‑5.6 Sol; og 96,0 % på GPQA Diamond, en videnskabelig benchmark på kandidat‑niveau. OpenAI rapporterede også, at i latenstests på OSWorld 2.0 opnåede Astra en højere computer‑brugs‑ydeevne på omkring 47 % mindre tid pr. opgave end GPT‑5.6 Sol, og at dette i kombination med en opdateret Codex‑harness svarer til 1,9‑gange hurtigere opgavefuldførelse på Mind2Web‑benchmarken. Dette er OpenAI’s selvrapporterede evalueringsresultater.

Vedrørende sikkerhed sagde OpenAI i en opdatering fra 1. september 2026, at de vurderer Astra som opfyldende den kritiske cybersikkerhedskapabilitetstærskel under deres Preparedness‑Framework — den første model, virksomheden har udpeget på dette niveau — hvilket betyder, at den med de rette værktøjer og adgang kan finde tidligere ukendte sikkerhedssvagheder og udvikle metoder til at udnytte dem på velbeskyttede systemer uden trin‑for‑trin menneskelig vejledning. OpenAI oplyste, at de udsatte dele af Astra’s udvikling og udgivelse i flere uger for at styrke beskyttelserne, og at den version, der nu lanceres, afviser mere avancerede cybersikkerhedsopgaver såsom at skabe proof‑of‑concept‑udnyttelser, med udvidet defensiv adgang planlagt gennem deres Daybreak‑program i de kommende uger. Azure‑indlægget bemærker på samme måde, at OpenAI beskriver Astra som deres mest afstemte model til dato og planlægger at offentliggøre understøttende afstemnings‑, sikkerheds‑ og computer‑brugs‑evalueringer i deres lanceringsmateriale.

Implementering og prisfastsættelse

GPT‑6 Astra vil være tilgængelig gennem Standard‑implementeringer, herunder Global‑ og USA‑Data‑Zone‑muligheder, og kunder kan vælge implementeringen baseret på arbejdsbyrdekrav. Microsoft beskriver den forbrugsbaserede model som en måde for teams at begynde at bygge uden at forpligte sig til reserveret kapacitet, og siger, at Astra er designet til token‑effektivitet i komplekst arbejde, mens de bemærker, at faktisk forbrug og omkostninger vil variere efter arbejdsbyrde og konfiguration.

Den offentliggjorte prisskema viser Standard Global kort‑kontekst‑implementering til $10,00 pr. million input‑tokens, $1,00 pr. million cachede input‑tokens, $12,50 pr. million cachede skrivninger og $50,00 pr. million output‑tokens. Standard Global lang‑kontekst‑implementering er angivet til $20,00 for input, $2,00 for cachede input, $25,00 for cachede skrivninger og $75,00 for output. Standard Data Zone (US) prisfastsættelse er $11,00 for input, $1,10 for cachede input, $13,75 for cachede skrivninger og $55,00 for output ved kort kontekst, samt $22,00 for input, $2,20 for cachede input, $27,50 for cachede skrivninger og $82,50 for output ved lang kontekst.

Kunder kan evaluere modellen via Foundry Models‑kataloget og bygge tvær‑applikations‑arbejdsprocesser med Foundry Agent Service, ifølge Azure‑indlægget. Indlægget indeholder også udtalelser fra lanceringspartnere: Replit CTO Luis Hector Chavez sagde, at GPT‑6 Astra gennem Microsoft Foundry tilføjer agent‑kapacitet ud over kodegenerering, og Albertsons Companies VP of Data and AI Anirban Nandi sagde, at Azure OpenAI på Microsoft Foundry hjælper detailhandlen med at balancere hastigheden af adoption med sikkerhed, styring og operationelle kontroller.