GPT‑6 Astra, GPT‑6.1 Sol a Luna: modely, náklady a migrace agentů

Aktualizace 30. září 2026: GPT‑6.1 Sol a DevDay

OpenAI podle API changelogu vydalo GPT‑6.1 Sol 29. září 2026. Podnětem k ověření byly přehledy Jirky Herníka a Marka Bartoše ze stejného dne. Tvrzení o výkonu blízkém Astře je hodnocení OpenAI, ne výsledek našeho vlastního testu.

Standardní API sazby do 272 tisíc vstupních tokenů jsou za milion tokenů 2 USD vstup, 0,10 USD čtení cache, 2,50 USD zápis cache a 10 USD výstup. Proti původnímu Solu tedy neklesá základní vstup ani výstup, ale čtení cache je poloviční. Není to automaticky poloviční účet za agenta. Modelová dokumentace uvádí pro delší požadavky dvojnásobné vstupní a cache sazby a 1,5násobný výstup; regionální processing má příplatek 10 %.

Co změnit před přepnutím

Migrační průvodce upozorňuje na změnu kompatibility: GPT‑6.1 Sol nepodporuje reasoning none ani minimal. Pro nástroje potřebuje Responses API; Chat Completions zůstává bez tool callingu. Konfiguraci původního Solu proto nepřenášejte beze změny.

V n8n bych nejdřív zkopíroval větev pro složité reklamace do testovacího workflow. Na stejné sadě případů bych porovnal původní Sol, 6.1 Sol a Astru: správnost rozhodnutí, počet opakování, dobu do schválení a celkovou cenu včetně review. U větve s none bych zvlášť měřil dopad přechodu na low. Rutinní klasifikaci bych zatím nechal na levném routeru. Návrat na starou větev musí jít jedním přepnutím.

Další dvě změny pro dlouhé běhy

Changelog k 29. září přidává computer use do Agents API a Ultrafast pro Astru. První umožňuje práci v hostovaném prohlížeči, přičemž přihlášení a schválení přístupu na web řeší aplikace. Druhá zrychluje generování výstupních tokenů; není dostupná pro EU inference residency.

Pro faktury to nejsou důvody obcházet API dodavatele prohlížečem. Computer use bych nechal jako záložní cestu pro portál bez integrace, s dohledatelným výsledkem a ruční kontrolou před zápisem. Rychlejší generování zase nemusí urychlit běh, jehož většinu tvoří čekání na OCR nebo CRM.

Historie: starší části níže popisují předchozí modely a tehdejší dostupnost. Aktuální changelog datuje uvedení Astry na 3. září a Agents API na 10. září; původní text obsahoval datum Astry 4. září. Rozdíl tímto výslovně opravujeme.

Aktualizace 24. září 2026: Sol a Luna mění praktický router

OpenAI vydalo GPT‑6 Sol a GPT‑6 Luna 22. září, jak potvrzuje API changelog. Novým podnětem pro tuto aktualizaci je díl Jirky Herníka zveřejněný 23. září. Datum videa tedy není datum releasu.

Pro firemní automatizace je podstatné, že vedle Astry přibyly levnější modely stejné rodiny. Standardní sazby v USD za milion tokenů při nejvýše 272 tisících vstupních tokenů:

Model	Vstup	Čtení cache	Zápis cache	Výstup
GPT‑6 Sol	2	0,20	2,50	10
GPT‑6 Luna	0,10	0,01	0,125	0,50

Ceník nad tímto limitem zdvojnásobuje vstupní a cache sazby a násobí výstup 1,5 pro celý požadavek. Malý e-mail a obří archiv proto nemají stejnou jednotkovou ekonomiku.

Sol i Luna podporují reasoning none; function calling v Chat Completions funguje pouze v tomto režimu. Pro agenta s reasoning a nástroji použijte Responses API. EU data residency je u obou dostupná pouze ve Standard processing. Nepřenášejte automaticky konfiguraci Astry ani předpoklady o Fast režimu.

Jak bych změnil workflow

V n8n nebo Make bych Lunu nejdřív zkusil na třídění ticketů, výběr fronty a extrakci omezeného počtu polí. Sol bych testoval jako hlavní model pro složitější reklamaci nebo změnu kódu. Astra by zůstala eskalací pro rozporné podklady, rozsáhlý audit a případy, kde levnější větev opakovaně neprojde kontrolou. To je návrh pilotu, nikoli tvrzení, že každý model tyto úlohy spolehlivě zvládne.

U faktur má router vrátit ověřitelná pole a seznam rozporů. Součet, měnu, duplicitu a vazbu na objednávku má ověřit kód. Chybějící údaj nebo rozpor posílá případ do kontrolní fronty; levná inference není důvod automaticky schválit platbu.

Stejný model neznamená stejný účet

Video otevírá cenu stejného modelu v různých agentech. Bez shodného zadání, kontextu, effortu, nástrojů a kritéria dokončení z takového srovnání neudělám univerzální pořadí Pi, Codexu a Claude Code. Agent může posílat více historie, jinak využívat cache nebo opakovat chybný krok.

Pilot proto měřte na ceně schváleného výsledku: modelové tokeny, placené nástroje, opakování, eskalace i čas review. Oddělte API účet od předplatného aplikace. Vezměte stejnou sadu historických případů a ponechte původní větev jako kontrolu. Teprve potom měňte produkční default.

Poznámka k historii: níže zůstává aktualizace Agents API a původní rozbor Astry. Srovnání cen GPT‑5.6 a dostupnost při uvedení popisují tehdejší stav; pro aktuální výběr modelu použijte tuto aktualizaci a odkazovaný ceník.

Aktualizace 22. září 2026: Agents API přidává spravovaný běh

Vedle nízkoúrovňového řízení modelu stojí za pozornost Agents API, připomenuté v AI mastermind 40 ze 17. září. Toto datum patří videu, nikoli zde ověřenému datu prvního vydání API.

Dokumentace popisuje spravovaný Codex harness se session, nástroji, skills a prostředím pro běh kódu. Tím se mění hranice implementace: u vlastního Responses loopu skládáte orchestrace sami, u Agents API pracujete s dlouhodobější session a jejím stavem. Nejde jen o jiné jméno pro jeden modelový request.

Pro n8n bych navrhl zadání úlohy, uložení ID session a navázání výsledku přes událost nebo webhook. Workflow nemusí držet otevřený jeden dlouhý HTTP požadavek. Stav „potřebuje vstup“ má skončit v lidské frontě; opakované doručení události nesmí dvakrát zapsat fakturu nebo vytvořit ticket.

Před pilotem ověřte dostupnost na účtu, prostředí běhu, síťová oprávnění a účtování. Spravovaný harness přebírá část technické režie, ale schválení externích akcí, limity úlohy a audit zůstávají návrhem vaší aplikace.

GPT‑6 Astra není model, který bych dal do každého promptu. Za 10 USD za milion vstupních a 50 USD za milion výstupních tokenů je proti GPT‑5.6 Sol dvaapůlkrát dražší. Přesto může být pro některé agenty levnější na hotový úkol. Ne kvůli magii v benchmarku, ale protože mění způsob, jak může aplikace řídit dlouhý běh.

OpenAI model představilo 4. září 2026. V den oznámení ho zpřístupňuje firmám v programu Trusted Access; API a tarify Plus, Pro, Business a Enterprise mají následovat v dalších dnech. To je důležitá provozní poznámka: dokumentace už existuje, ale dostupnost nemusí být na každém účtu okamžitá.

Co přináší oproti GPT‑5.6

Astra má kontext 1,05 milionu tokenů, maximální výstup 128 tisíc tokenů a reasoning effort od low po max. Režim none nepodporuje. Umí stejné důležité nástroje jako GPT‑5.6: web a file search, code interpreter, hosted shell, apply patch, skills, computer use, MCP i tool search.

Zajímavější jsou tři nové možnosti pro dlouhé agenty.

První je asynchronní volání nástrojů. Agent nemusí nečinně čekat, než doběhne pomalý export, render, databázový dotaz nebo externí API. Aplikace označí funkci či custom tool pomocí async: true, agent může mezitím pokračovat v nezávislé práci a výsledek později přiřadí přes původní call_id.

Druhá je mid-turn steering. Uživatel může během běhu doplnit požadavek, opravit směr nebo změnit prioritu. Přes WebSocket se zachová už dokončená práce a instrukce se přidá do pokračování. U dvacetiminutového auditu tak nemusíte volit mezi čekáním na špatný výsledek a zrušením celého běhu.

Třetí je změna reasoning effortu během konverzace bez přepsání promptového prefixu. configuration_update dovolí zvýšit effort u složité výjimky a následně ho snížit u rutinního kroku. Při správné implementaci zůstane zachovaná cache stabilní části promptu.

Asynchronní agent potřebuje stav, ne jen delší prompt

Asynchronní tool call není paralelní magie uvnitř vaší aplikace. OpenAI výslovně říká, že nástroj stále spouští a jeho čekající stav spravuje vaše aplikace. To přesouvá část odpovědnosti do orchestrace.

Každý čekající krok by měl mít alespoň run_id, call_id, stav, vlastníka, timeout, počet pokusů a idempotency key. Výsledek musíte připojit ke správnému volání, i když dorazí pozdě nebo ve změněném pořadí. Po pádu workeru musí jít běh obnovit ze stavu mimo kontext modelu.

Příklad z faktur: agent spustí OCR příloh, kontrolu dodavatele a načtení objednávky. Zatímco OCR čeká, může připravit validační schéma a ověřit měnu či DIČ z dostupných dat. Až výsledky dorazí, spáruje je podle call_id, vyhodnotí rozpory a pošle jen výjimku k lidskému schválení.

Podobně u CRM enrichmentu mohou běžet paralelně firemní rejstřík, web firmy a interní historie. U incidentu může agent čekat na log export a mezitím projít změny v repozitáři. Přínosem není víc souběžných požadavků samo o sobě. Přínosem je kratší kritická cesta, pokud workflow skutečně obsahuje nezávislé větve.

Cena: Astra patří do eskalační vrstvy

Standardní API ceny jsou 10 USD za milion vstupních tokenů, 1 USD za cache read, 12,50 USD za cache write a 50 USD za milion výstupních tokenů. Batch a Flex stojí polovinu standardní sazby, Fast dvojnásobek. Požadavek nad 272 tisíc vstupních tokenů zdraží celý request: vstup a cache na dvojnásobek, výstup na 1,5násobek.

To je dost silný důvod nedělat z Astry nový univerzální default. GPT‑5.6 Sol stojí 4/0,40/20 USD za vstup, cache a výstup; Terra 2/0,20/12 a Luna 0,20/0,02/1,20. Astra má dávat smysl tam, kde schopnější řízení nástrojů nebo méně opakovaných kroků sníží cenu hotového a schváleného úkolu.

Praktický router může vypadat takto:

Luna nebo levnější model třídí e-maily, tickety a leady.
Terra zpracuje standardní extrakci, JSON a běžné CRM záznamy.
Sol řeší složitější případy, kód a vícekrokové workflow.
Astra dostane dlouhý incident, audit napříč systémy, těžký refaktoring nebo výjimku, u které opakované selhání levnějších modelů stojí víc než jeden kvalitní běh.

Měřil bych cenu za uzavřený ticket, správně spárovanou fakturu, přijatý pull request nebo audit bez vrácení k přepracování. Cena tokenu sama nerozhodne.

Migrační pasti v API

Přechod není jen změna model ID na gpt-6-astra.

Pro nástroje OpenAI doporučuje Responses API. Astra sice podporuje Chat Completions, ale tool calling je podle migračního průvodce navázané na Responses. Nepodporované jsou temperature, top_p a top_logprobs; u Chat Completions také logprobs a u Responses zahrnutí message.output_text.logprobs.

Pokud dnes používáte reasoning none nebo minimal, začněte při testu s low. Změnu effortu mezi kroky posílejte pomocí configuration_update, ne přepisem parametru celého requestu, pokud chcete zachovat cache prefixu.

Při migraci z GPT‑5.5 nebo starší verze se mění také nastavení cache: starý prompt_cache_retention nahrazuje prompt_cache_options.ttl s hodnotou 30m. Je potřeba projít hranice cache a počítat i zpoplatněné cache writes.

Pro evropské nasazení platí ještě jedna výjimka. Fast mode není u Astry dostupný s EU data residency. Pokud je umístění dat smluvní požadavek, počítejte se Standard processing a ověřte konkrétní konfiguraci účtu dřív, než budete slibovat latenci.

Na co si dát pozor u řízení během běhu

Mid-turn steering je užitečný, ale může rozbít audit, pokud nové instrukce jen přepíšou původní cíl. Do logu proto ukládejte původní zadání, každou změnu, okamžik jejího přijetí a seznam kroků, které proběhly před ní.

U workflow s externími akcemi musí zůstat hranice. Změna „pošli to rovnou zákazníkovi“ během přípravy návrhu nesmí obejít schválení e-mailu. Steering smí měnit pracovní směr agenta, ne bezpečnostní pravidla orchestrátoru.

Stejně důležitá je ochrana instrukcí. OpenAI upozorňuje, že Astra citlivěji reaguje na instrukce ve skills, AGENTS.md a dalších souborech. Před nasazením proto projděte všechny zdroje instrukcí, odstraňte konflikty a nedávejte neověřenému dokumentu stejnou autoritu jako systémovým pravidlům.

Jak bych Astry testoval ve firmě

Vybral bych dvacet až padesát skutečných úloh, na kterých dnes Sol nebo jiný model občas selže: dlouhé reklamace, rozporné smlouvy, incidenty s více zdroji, refaktoring přes několik repozitářů nebo audit datového procesu.

Vedle úspěšnosti bych měřil počet tool callů, čekání na nástroje, počet opakovaných pokusů, cache hit rate, celkový vstup a výstup, zásahy člověka a čas do schváleného výsledku. Asynchronní běh testujte i na chybách: opožděný výsledek, duplicitní callback, timeout, restart workeru a instrukce přidaná uprostřed práce.

Teprve potom rozhodujte, zda Astra nahradí Sol pro konkrétní větev. U většiny rutinních automatizací bude správnou odpovědí stále levnější model. U několika drahých výjimek ale může nový způsob řízení agenta vyhrát, i když má výrazně vyšší cenu za token.

Zdroje: OpenAI GPT‑6 Astra model card, model guidance a migrační poznámky, porovnání modelů a cen a YouTube signál Jirka Herník: Nové modely za zlomek ceny.