Dieses Modell auswählen
Auswahlhinweise von Y-API. Die vorgeschlagenen Prüfungen sind keine bereits gemessenen Testergebnisse.
Geeignete erste Aufgaben
Für Ende-zu-Ende-Aufgaben, bei denen das Ergebnis das Ganze ist — ein Recherche-Memo mit Quellen, eine mehrstufige Analyse, ein Design-Dokument — und nicht eine einzelne Umformung.
Worauf du achten solltest
Es gilt der Flaggschiff-Preis, und eine lang laufende Aufgabe kann weit mehr Token verbrauchen, als die sichtbare Ausgabe vermuten lässt. Setze ein Budget pro Aufgabe, bevor du es mit Volumen laufen lässt, und prüfe die Abrechnung der Reasoning-Token.
Modellspezifikationen
Dies sind Modellspezifikationen von OpenRouter, kein Y-API-Kompatibilitätstest. Einzelne Routen können weniger Formate, Parameter oder Tokens akzeptieren. Prüfe benötigte Funktionen mit kleinen Anfragen: Erfolgreicher Text belegt weder Bildverständnis noch Werkzeugaufrufe.
- Kontextfenster
- 1.050.000 tokens
- Eingabe
- Datei · Bild · Text
- Ausgabe
- Text
- Bei OpenRouter gelistet seit
- Bei OpenRouter aufgeführte Parameter
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetoolsverbosity
Kosten berechnen
- Geschätzter Guthabenverbrauch
- 35,00 $
- Geschätztes Zahlungsäquivalent
- 3,50 $
Beispielhaftes Tokenbudget, keine Messung oder verbindliches Angebot. Enthält Ein- und Ausgabe, aber keine gesonderten Medienkosten, Cache-Rabatte oder Wiederholungen. Berechnete Reasoning-Tokens gehören zum Ausgabebudget. Die tatsächliche Abrechnung folgt der vom Dienst gemeldeten Nutzung.
$1 Zahlung ergibt $10 Guthaben. Zahlungsäquivalent = verbrauchtes Guthaben ÷ 10; dies ist nicht der Listenpreis des Modellentwicklers.
| Modell | Geschätzter Guthabenverbrauch | Geschätztes Zahlungsäquivalent |
|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 35,00 $ | 3,50 $ |
| GPT-6 Sol | 7,00 $ | 0,70 $ |
| Claude Opus 5.5 | 14,00 $ | 1,40 $ |
API verwenden
Minimale Textanfragen mit der genauen Y-API-Modell-ID. Sie testen keine Bild-, Audio-, Video-, Datei- oder Werkzeugunterstützung. Plane auch Ausgabe für Reasoning ein; leerer Inhalt mit finish_reason=length kann auf ein ausgeschöpftes Budget hinweisen.
Eine Aufgabe zum Ausprobieren
Erstelle ein Entscheidungs-Memo, das zwei Speicher-Designs für diese Last vergleicht. Nenne die Annahmen, die verwendeten Lastzahlen und die Bedingung, unter der deine Empfehlung kippt.
Setze TOKEN auf einen Schlüssel aus der Konsole und führe das Beispiel lokal oder serverseitig aus. Schlüssel gehören weder in Browsercode noch in öffentliche Repositories.
curl --fail-with-body --silent --show-error --max-time 120 \
'https://api.y-api.bestvirtualgoods.com/v1/chat/completions' \
-H "Authorization: Bearer ${TOKEN:?Set TOKEN first}" \
-H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @- <<'JSON'
{
"model": "openai/gpt-6-astra",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Erstelle ein Entscheidungs-Memo, das zwei Speicher-Designs für diese Last vergleicht. Nenne die Annahmen, die verwendeten Lastzahlen und die Bedingung, unter der deine Empfehlung kippt."
}
],
"max_tokens": 4096
}
JSONErgebnis prüfen
Das Memo muss widerlegbar sein: benannte Annahmen, konkrete Zahlen und eine ausdrückliche Kippbedingung. Prosa, die ohne diese drei Dinge empfiehlt, ist kein Entscheidungsdokument.
Fragen zur Auswahl
Worin unterscheidet sich Astra von GPT-6 Sol?
Es sind getrennte Einträge zu unterschiedlichen Preisen, Astra ist als Flaggschiff positioniert. Welchen du brauchst, hängt von der Aufgabe ab — schicke eine kleine Stichprobe deiner echten Arbeit durch beide, bevor du standardisierst.
Quellen und Geltungsbereich
Technische Angaben stammen aus der genannten Modellseite und gegebenenfalls der verlinkten Entwicklerkarte. Eine Karte beschreibt einen Checkpoint, beweist aber nicht die vom Gateway verwendeten Gewichte. Preise stammen ausschließlich aus dem Y-API-Katalog. Für diesen Endpunkt werden keine gemessene Latenz, Verfügbarkeit oder Benchmarkwerte behauptet.