사이먼 윌리슨(Simon Willison)은 2026년 9월 4일 오후 GPT-6 Astra 접근 권한을 받은 뒤, 낮음·중간·높음·xhigh·max 추론 수준에서 자전거를 타는 펠리컨 SVG(확대해도 깨지지 않는 벡터 이미지 파일)를 생성했다고 밝혔다. 윌리슨에 따르면 Astra는 reasoning=none을 지원하지 않는다. 그는 Astra 출력을 GPT-5.6 Sol, Terra, Luna 결과와 함께 비교표로 렌더링했으며, 장난스러운 프롬프트를 넘어 이 실험이 “surprisingly useful”했다고 말했다.

윌리슨은 Astra 펠리컨이 GPT-5.6 Sol 결과보다 “much better”하다고 평가했다. 그는 GPT-5.6-Sol에서 가장 나은 펠리컨은 max보다 xhigh가 더 좋았지만 여전히 추상적인 형태처럼 보였고, Astra는 low부터 xhigh까지 모든 펠리컨이 더 좋아 보였다고 설명했다. 또한 Astra max 출력은 “really good”이라고 했지만, max 미만의 Astra는 펠리컨 다리를 프레임 양쪽에 안정적으로 배치하지는 못했다고 덧붙였다.

윌리슨은 Astra 비용이 Sol의 약 2배일 수 있다고 봤다. Astra는 입력 $10/million, 출력 $50/million이고 Sol은 $5/$30이라고 제시했다. 다만 Astra가 각 수준에서 훨씬 적은 토큰을 사용해, 추론 수준별 실제 가격 차이는 표면 요금만큼 크지 않다고 말했다. 그의 비교에 따르면 Astra low는 9.55센트로 어떤 수준의 GPT-5.6 Sol 모델보다 나은 펠리컨을 만들었고, 다른 모델에 10센트를 써도 결과는 더 나빴다.

모델별 입력 토큰 수에도 차이가 있었다. Astra와 Luna는 모두 입력 토큰 16개를 사용했고, Sol과 Terra는 26개를 썼다. 윌리슨은 이 패턴이 흥미롭다며 Astra와 Luna가 OpenAI가 시사한 것보다 서로 더 관련돼 있을 가능성이 있는지 물었다.

사이먼 윌리슨(Simon Willison)은 2026년 9월 4일 오후 GPT-6 Astra 접근 권한을 받은 뒤, 낮음·중간·높음·xhigh·max 추론 수준에서 자전거를 타는 펠리컨 SVG(확대해도 깨지지 않는 벡터 이미지 파일)를 생성했다고 밝혔다. 윌리슨에 따르면 Astra는 reasoning=none을 지원하지 않는다. 그는 Astra 출력을 GPT-5.6 Sol, Terra, Luna 결과와 함께 비교표로 렌더링했으며, 장난스러운 프롬프트를 넘어 이 실험이 “surprisingly useful”했다고 말했다.

윌리슨은 Astra 펠리컨이 GPT-5.6 Sol 결과보다 “much better”하다고 평가했다. 그는 GPT-5.6-Sol에서 가장 나은 펠리컨은 max보다 xhigh가 더 좋았지만 여전히 추상적인 형태처럼 보였고, Astra는 low부터 xhigh까지 모든 펠리컨이 더 좋아 보였다고 설명했다. 또한 Astra max 출력은 “really good”이라고 했지만, max 미만의 Astra는 펠리컨 다리를 프레임 양쪽에 안정적으로 배치하지는 못했다고 덧붙였다.

윌리슨은 Astra 비용이 Sol의 약 2배일 수 있다고 봤다. Astra는 입력 $10/million, 출력 $50/million이고 Sol은 $5/$30이라고 제시했다. 다만 Astra가 각 수준에서 훨씬 적은 토큰을 사용해, 추론 수준별 실제 가격 차이는 표면 요금만큼 크지 않다고 말했다. 그의 비교에 따르면 Astra low는 9.55센트로 어떤 수준의 GPT-5.6 Sol 모델보다 나은 펠리컨을 만들었고, 다른 모델에 10센트를 써도 결과는 더 나빴다.

모델별 입력 토큰 수에도 차이가 있었다. Astra와 Luna는 모두 입력 토큰 16개를 사용했고, Sol과 Terra는 26개를 썼다. 윌리슨은 이 패턴이 흥미롭다며 Astra와 Luna가 OpenAI가 시사한 것보다 서로 더 관련돼 있을 가능성이 있는지 물었다.