GPT‑6 Astra
差距与实践图鉴

差距在哪里

5.6 Sol 擅长解决眼前问题；Astra 更能在代码、浏览器、文件和专业软件之间保持同一目标，继续推进、验证并产出成品。官方也强调 Astra 在多项评测中用更少输出 Token 获得更强结果。

你的实践方法

1. 先写“完成定义”，不要只写动作。
2. 明确可自主决定与必须确认的边界。
3. 要求真实产物 + 验证证据，禁止停在计划。

适合什么

探索陌生软件、逆向一个业务流程、理解无文档数据、发现产品玩法规律、分析新市场机制。关键不是“让它想更久”，而是给它可观察、可试验、可回退的环境。

实践关键

1. 每轮只改变一个变量。
2. 记录假设、证据、反例和置信度。
3. 先用低风险实验排除规则，再迁移验证。

适合什么

大代码库、长协议、多份财报、长期项目记录、产品资料包。Astra 更不容易遗漏很早出现的要求，但“放进去”仍不等于“已核验”。

实践关键

1. 先建立材料目录和证据台账。
2. 给关键要求编号，要求逐项回链。
3. 遇到冲突时列出来源、日期和口径，不替你默选。

适合什么

没有 API 的旧 ERP、浏览器后台、Excel、Power BI、安装测试、前端 QA、法律文档格式化。稳定 API 仍优先；GUI 用于没有接口或必须看画面判断的环节。

实践关键

1. 先读后写，先完成一条样例。
2. 明确目标界面、完成证据和禁止区域。
3. 每个写操作后读回结果，异常先截图再恢复。

适合什么

跨文件重构、陌生仓库修复、数据库迁移、安装调试、前后端联调、浏览器验证。只让模型写一个函数，往往感受不到代差。

实践关键

1. 把“运行起来”写进完成定义。
2. 要求复现 → 修改 → 测试 → 浏览器验收。
3. 控制范围，避免无关重构与过度测试。

适合什么

清洗数据、跑模拟、拟合模型、绘图、读论文、生成可复现实验记录。医疗和高风险科研仍由专业人员做最终判断。

实践关键

1. 分开事实、假设和推断。
2. 保留原始数据、代码、参数与随机种子。
3. 主动寻找反例和替代解释。

差距在哪里

官方强调 Astra 能匹配既有模板、写作语气与视觉风格，并只带入真正相关的上下文。BenchCAD 也从 83.3% 提升到 95.9%。不过内部设计评测仅 +2.6pp，仍需参考样例和视觉验收。

实践关键

1. 把参考文件当“视觉合同”。
2. 先提取字体、色板、网格、组件和语气。
3. 生成后渲染逐页检查，按观察到的问题修订。

适合什么

“把明天会议材料准备好”“把这个产品做出来”这类不可能一次写全的真实任务。Astra 仍可能过度提问，所以要明确自主性和提问阈值。

实践关键

1. 允许 routine gap 自行补齐。
2. 问题只问会改变方向、风险或不可逆结果的点。
3. 收到新要求后，先合并到原完成定义再继续。

适合什么

导出大数据、长时间爬取、远程构建、渲染、批量 OCR 等。异步不是把所有事情并行：有数据依赖、共享状态或写操作的步骤仍应串行。

API 方法

1. 把长耗时函数或 custom tool 标记 async: true。
2. 通过 WebSocket 保持响应，继续独立工作。
3. 工具返回时，用原 call_id 交回结果再汇总。

适合什么

连接代码仓、数据库、邮箱、云控制台和企业文件时，Astra 的判断更可靠。生产系统仍应遵循最小权限、读写分离、审批点和可恢复操作。

实践关键

1. 给出允许目标、允许动作、禁止目标三张清单。
2. 数字和事实必须有来源，证据不足就标记。
3. 发送、删除、付款、发布等动作必须单独确认。

差距在哪里

ExploitBench 为 100% vs 78.5%；UK AISI 的 No‑CoT 数学时域为 30.9 vs 3.6 分钟。后者说明单次内部推理更强，也带来监控挑战；评估方并未证明 Astra 能实际绕过监控。

实践关键

1. 仅在书面授权、隔离环境和限定目标内使用。
2. 审计行为与证据：命令、文件差异、网络、测试、审批。
3. 要求修复建议与回归验证，而不是索取隐藏思维链。

路由建议

• Astra：模糊、高价值、多步骤、多工具、失败代价高。
• Sol：仍需深度与润色，但链路更短。
• Terra：日常强推理和工具任务。
• Luna：清晰、重复、高并发的抽取/分类/转换。

迁移清单

• 工具调用改用 Responses API。
• 删除 reasoning.effort: "none"。
• 删除自定义 temperature、top_p、logprobs。
• 为新行为重新跑业务 eval，不只换 model id。