GPT-6 Astra на более высоких уровнях effort тратит меньше денег и получает более высокие результаты

Это прямо зафиксировал ARC Prize в контролируемом тесте.

Более высокий effort тратит больше вычислений на один ход, но Astra быстрее понимает задачу → делает меньше действий → меньше раз вызывается модель → меньше раз прогоняется огромный контекст → итоговый расход на задачу оказывается ниже.

Особенно хорошо заметно на standart harness, чтобы это ни значило.

Это особенно важно для Codex. Там цена задачи — не просто reasoning tokens. Если агент сделал 120 циклов посмотрел → подумал → вызвал tool → получил результат → снова подумал, каждый новый цикл может снова тащить через модель десятки/сотни тысяч токенов контекста.

В X сейчас обсуждают измерение, где Medium сделал 122 model responses, а xHigh — 65, то есть примерно вдвое меньше обращений к модели. Пользователь Pro 20x сообщал, что xHigh проработал около часа и снял всего 1–2% weekly allowance. Это пока пользовательское измерение, не официальный тест OpenAI, но механизм полностью согласуется с результатами ARC Prize.

Более того, сейчас нашел еще один очень показательный разбор Codex. Пользователь посмотрел локальную telemetry Astra и обнаружил, что Astra-parent 47 раз вызывала wait_agent каждые 30 секунд. Эти практически пустые проверки прогнали 7.13 млн input tokens, то есть 68% всего input родительской Astra. За 33 минуты 5-часовой лимит упал с 53% до 100%.

При этом OpenAI пока не говорит, что xHigh универсально дешевле. В официальной справке рекомендация по-прежнему обратная: Low — для экономии, Medium — баланс, High+ «может использовать больше allowance». Но там есть крайне важная оговорка: reasoning level не задает фиксированный расход для задачи.

И сам Tibo 6 сентября советовал переходящим с Sol High начинать с Astra Low/Medium. Но практически одновременно команда OpenAI выкатила оптимизации Astra для тяжелых пользователей, которые, по словам Tibo, могут давать до 3–4× меньшего списания subscription usage на длинных сессиях. То есть механизм учета/поведение harness явно еще активно меняются.

https://arcprize.org/blog/astra