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GPT-6 Astra支持无损换挡:长对话切思考强度不再打掉缓存

动察 Beating AI 快讯,OpenAI 给 GPT-6 Astra 新增 configuration_update。在 Responses API 的同一段长对话里,现在可以随时调高或调低 reasoning effort,又不改写已经缓存的 Prompt 前缀。难题切 High、xhigh,简单任务再降回 Low,前面的长上下文还能继续复用。


以前这是个很隐蔽的烧钱坑。reasoning effort 会作为上下文开头的指令,中途切到新的思考档位,会导致大量缓存无法继续复用。有 Codex 用户实测,切换档位后缓存命中率曾从 98.5% 掉到 65%,下一轮重新建立缓存后才恢复到 97% 以上。


对长时间运行的 Agent 来说,这个改动很实用。碰到难题可以临时拉高思考强度,简单任务再降回来,不会只因为换挡,就让前面几十万 Token 的缓存重新按普通输入处理。

AI 解读
GPT-6 Astra上线第三天就补上configuration_update,动作很快。这背后是OpenAI在Codex上连续降本——先砍长上下文附加费,再解决换挡打缓存,两件事合起来看,意图明确:把Astra推向长时间运行的Agent场景,API定价权向下压。

真正的信号在Codex用户实测的数据。缓存命中率从98.5%掉到65%,再恢复到97%以上,这组数字暴露了此前思考档位切换的真实成本。在多步推理任务里,缓存重建并非一次性开销,每一轮重新填充都在烧钱。Astra这次直接指向了长任务Agent的经济模型——缓存命中率就是毛利率。
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