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OpenAIFrontier

GPT-6 (Astra, Sol, Luna)

Die aktuelle Reasoning-Familie von OpenAI in drei Stufen: Astra für die schwierigste Arbeit, Sol für nahezu Astra-Ergebnisse zu geringeren Kosten, Luna für hohe Volumen.

Stärken

  • 1,05M-Token-Kontext und 128K Ausgabe auf jeder Stufe
  • Function Calling und strukturierte Ausgaben
  • Reasoning-Aufwand bis max
  • Text- und Bildeingabe

Ideal für

  • Astra: anspruchsvolles Reasoning und Recherche
  • Sol: komplexes Programmieren und professionelle Arbeit
  • Luna: fokussierte Aufgaben mit hohem Volumen

In EDDI betreiben

Der schnellste Weg führt über den Manager: Öffnen Sie den Agent-Assistenten oder den Platform Operator und wählen Sie Anbieter und Modell. Wenn Sie es selbst konfigurieren möchten, folgen Sie diesen Schritten für den gewünschten Anbieter.

OpenAI · type: "openai"

Modell-IDs: gpt-6.1-sol, gpt-6-astra, gpt-6-luna

1. Zugangsdaten hinterlegen

Legen Sie den API-Key des Anbieters im Secrets Vault des Managers ab, oder mit PUT /secretstore/secrets/default/openai-key, unter dem unten verwendeten Namen. Konfigurationen referenzieren ihn als ${vault:…}, sodass der Schlüssel nie im Klartext erscheint.

${vault:openai-key}

2. Den LLM-Task konfigurieren

Verwenden Sie dies als langchain.json im Workflow des Agenten, oder fügen Sie die Parameter in den LLM-Editor des Managers ein.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "openai",
      "parameters": {
        "apiKey": "${vault:openai-key}",
        "modelName": "gpt-6.1-sol",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

Oder den ganzen Agenten mit einem Aufruf erstellen

setup_agent schreibt die Regeln, die LLM-Konfiguration und den Workflow und deployt anschließend den Agenten. Rufen Sie es über MCP oder POST /administration/agents/setup auf.

setup_agent(
  agentName: "My gpt-6.1-sol agent",
  systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
  provider: "openai",
  model: "gpt-6.1-sol",
  apiKey: "${vault:openai-key}"
)

Azure OpenAI · type: "azure-openai"

Modell-IDs: gpt-6-sol

1. Zugangsdaten hinterlegen

Legen Sie den API-Key des Anbieters im Secrets Vault des Managers ab, oder mit PUT /secretstore/secrets/default/azure-openai-key, unter dem unten verwendeten Namen. Konfigurationen referenzieren ihn als ${vault:…}, sodass der Schlüssel nie im Klartext erscheint.

${vault:azure-openai-key}

2. Den LLM-Task konfigurieren

Verwenden Sie dies als langchain.json im Workflow des Agenten, oder fügen Sie die Parameter in den LLM-Editor des Managers ein.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "azure-openai",
      "parameters": {
        "apiKey": "${vault:azure-openai-key}",
        "deploymentName": "gpt-6-sol",
        "endpoint": "https://your-resource.openai.azure.com",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

Hinweise für EDDI

  • OpenAI dokumentiert für Tool Calling auf Astra und 6.1 Sol die Responses API, während der openai-Typ von EDDI Chat Completions verwendet. Testen Sie Agenten mit Tools auf diesen Modellen vor dem Produktiveinsatz.
  • Bei Azure OpenAI ist deploymentName der Name, den Sie dem Deployment in Ihrer Azure-Ressource gegeben haben, nicht der Modellname.
  • Eine starke letzte Stufe für eine Modell-Kaskade, die nur die Anfragen erreichen, bei denen sich ein günstigeres Modell unsicher ist.

Verwandte Modelle

Quellen

Die Angaben auf dieser Seite stammen aus der Dokumentation des Herstellers, geprüft am 2026-09-30. Modelle ändern sich schnell, bestätigen Sie Limits daher beim Hersteller, bevor Sie sich darauf verlassen. Preise sind hier nicht aufgeführt: siehe die Preisseite des Herstellers.

Herstellerdokumentation ↗ · Preise ↗