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모델 비교
GPT-6 Astra 대 Celeris-1 Magnus
동일한 공급자 소스 텍스트 및 추론 루브릭을 사용하여 GPT-6 Astra와 Celeris-1 Magnus를 비교합니다. 미스터리 점수도 없고 벤치마크 순위도 만들어지지 않았습니다.
확인된 사실 2026년 9월 4일
비용 예상하기
사용량을 입력하면 예상 비용이 바로 업데이트됩니다.
예시: 10페이지 입력 6,000토큰과 요약 500토큰. 페이지 길이에 맞게 수치를 조정하세요.
한 번의 실행은 입력을 모델에 보내고 답변을 받는 과정입니다. 토큰은 텍스트를 나눈 단위입니다. 입력은 보내는 내용이고, 출력은 받는 답변입니다.
고급 옵션
예상 비용 계산 방식
세금, 도구, 캐시 저장·쓰기, 무료 할당량, 개별 할인은 제외됩니다. 이미지 비용은 출력만 포함하며 프롬프트와 참조 이미지 비용은 제외됩니다. 품질 모드는 모델마다 다릅니다. 미등록 설정은 무료로 간주하지 않습니다.
| 모델 | 액세스 | 예상 총액 (USD) |
|---|---|---|
| GPT-6 AstraOpenAI | OpenAI | US$0.085 |
| Celeris-1 MagnusCeleris | Celeris | 검토된 요금 없음 |
빠른 테이크
GPT-6 Astra
어려운 엔드투엔드 작업을 위한 OpenAI의 가장 유능한 모델로 개척 추론과 백만 토큰 컨텍스트 창 및 광범위한 에이전트 도구 세트를 결합합니다.
다음에 가장 적합
- 복잡하고 오래 실행되는 에이전트 워크플로
- 저장소 규모의 코딩 및 컴퓨터 사용
- 다양한 도구를 사용한 조사 및 문서 작성
조심하세요
액세스는 계속 출시되고 있으며 미세 조정은 지원되지 않으며 272K 입력 토큰을 초과하는 요청은 전체 요청에서 더 높은 속도를 사용합니다. Astra로 표준화하기 전에 액세스를 확인하고 총 작업 비용을 측정하세요.
Celeris-1 Magnus
빠른 추론, 도구 루프, 구조화된 작업 및 OpenAI 호환 통합을 위한 Celeris' 에이전트 중심 확산 언어 모델입니다.
다음에 가장 적합
- 지연 시간이 짧은 도구를 사용하는 에이전트
- 구조화된 추출 및 작업 흐름
- OpenAI 호환 클라이언트를 마이그레이션하는 팀
조심하세요
공개 가격 페이지에는 Magnus가 아닌 Celeris-1이라는 라벨이 붙어 있으며 서비스는 초기 상태로 유지됩니다. Magnus 청구, 용량, 지원, 데이터 보존 및 프로덕션 SLA를 직접 확인하세요.
공개된 사실을 비교해보세요
GPT-6 Astra vs Celeris-1 Magnus
값은 각 공급자가 게시한 단위와 한도를 사용합니다. 공백은 공급자가 검토된 소스에서 직접적으로 비교할 수 있는 값을 게시하지 않았음을 의미합니다.
| 텍스트 및 추론 | GPT-6 Astra | Celeris-1 Magnus |
|---|---|---|
| 컨텍스트 창공급자가 문서화한 최대 결합 프롬프트 및 작업 컨텍스트입니다. | 105만개 토큰 | 총 131,072개의 토큰 |
| 최대 출력가능한 경우 공급자가 게시한 응답 제한. | 128K 토큰 | 결합된 컨텍스트 내의 양수 제한 |
| 지식 차단모델 제공자가 명시적으로 게시한 신뢰할 수 있는 최신 지식 날짜입니다. 검색 및 연결된 도구는 최신 정보를 검색할 수 있지만 모델에 내장된 컷오프를 변경하지는 않습니다. | 2026년 4월 30일 | 게시되지 않음 |
| 입력 가격별도의 언급이 없는 한 입력 토큰 백만 개당 현재 표준 정가입니다. | $10 / 1백만 | $0.20 / 100만 명 등록된 가족 요금; 매그너스 확인 |
| 출력 가격별도의 언급이 없는 한 백만 출력 토큰당 현재 표준 정가입니다. | $50 / 100만 | $0.70 / 100만 명 등록된 가족 요금; 매그너스 확인 |
| 입력나열된 모델 엔드포인트에서 허용되는 미디어 유형입니다. | 텍스트, 이미지 | 텍스트; API가 지원하는 이미지 콘텐츠 부분 |
| 도구 및 에이전트전체 목록이 아닌 선택된 기본 도구 및 에이전트 구축 기능입니다. | 기능, 검색, 코드, 컴퓨터, 이미지, MCP | 도구, JSON 스키마, 낮음/중간/x높음 추론 |
선택 방법
과대 광고가 아닌 직업을 비교하십시오.
완료해야 하는 작업부터 시작한 다음 정확한 공급자 경로에 대한 비용, 액세스 및 정책 세부 정보를 확인하세요.
GPT-6 Astra
OpenAI에 따르면 API 콘텐츠는 기본적으로 모델 교육에 사용되지 않습니다. 표준 남용 모니터링 로그는 최대 30일 동안 보관될 수 있으며 자격을 갖춘 조직에서는 추가 제어가 가능합니다.
공급자 및 API 링크
Celeris-1 Magnus
Celeris는 API 입력 및 출력이 서비스를 제공하고 남용 및 신뢰성을 모니터링하기 위해 처리된다고 말합니다. 공시에는 고정된 콘텐츠 보유 기간이나 교육이 없음을 약속하는 내용이 없습니다. 엔터프라이즈 VPC 옵션을 사용할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
GPT-6 Astra 대 Celeris-1 Magnus FAQ
GPT-6 Astra와 Celeris-1 Magnus의 주요 차이점은 무엇입니까?
GPT-6 Astra: 어려운 엔드투엔드 작업을 위한 OpenAI의 가장 유능한 모델로 개척 추론과 백만 토큰 컨텍스트 창 및 광범위한 에이전트 도구 세트를 결합합니다. Celeris-1 Magnus: 빠른 추론, 도구 루프, 구조화된 작업 및 OpenAI 호환 통합을 위한 Celeris' 에이전트 중심 확산 언어 모델입니다.
GPT-6 Astra 또는 Celeris-1 Magnus를 선택해야 합니까?
우선순위가 복잡하고 오래 실행되는 에이전트 워크플로인 경우 GPT-6 Astra를 고려하세요. 우선순위가 지연 시간이 짧은 도구를 사용하는 에이전트인 경우 Celeris-1 Magnus를 고려하세요. 커밋하기 전에 자체 데이터와 공급자 경로를 모두 테스트하세요.
이 비교는 Cody 벤치마크를 기반으로 한 GPT-6 Astra와 Celeris-1 Magnus 비교입니까?
아니요. 이 비교는 텍스트 및 추론 범주에 대해 공급자가 게시한 사실과 일치합니다. 보편적인 승자를 주장하거나 호환되지 않는 타사 벤치마크 점수를 결합하지 않습니다.