GPT-6 Astra in code review: Gains, privacy, and cost
L'évaluation montre qu'Astra a détecté environ 4 % de bogues en plus que GPT‑5.6 Sol et 22 % de plus qu'Opus 5 en termes de couverture de bogues actionnables. Les gains d'Astra sont particulièrement marqués sur les revues trans‑fichiers complexes, avec une amélioration d'environ 20 % par rapport à Sol et 33 % par rapport à Opus 5, ce qui suggère une meilleure connexion des informations dispersées dans le code. Astra dispose d'une grande fenêtre de contexte qui facilite l'identification et la mise en relation des éléments pertinents, mais les résultats restent préliminaires et n'établissent pas que le contexte seul est la cause ni qu'ils se produiront pour chaque revue. Sur le plan économique, Astra a des tarifs publics élevés (10 $/M tokens en entrée et 50 $/M en sortie) et peut coûter plusieurs fois plus par tâche que des modèles moins puissants, de sorte que le coût total par résultat utile doit être mesuré sur des cas réels. Des applications transférables sont proposées (synthèse de recherche, enquêtes opérationnelles, analyse de spécifications, vérification de documents et tableurs) et la protection des données est soulignée, OpenAI offrant la non‑rétention pour certains clients tandis qu'Anthropic conserve par défaut 30 jours sauf options d'entreprise.