コードレビューで最も困難な作業は、変更された行の外で行われます。変更は孤立して見れば正しいように見えるかもしれませんが、それでもシステムの他の部分のコードを壊す可能性があります。それが、Open AI's GPT-6 Astra の初期結果が最も興味深い理由です。私たちの評価では、Astra は GPT-5.6 Sol よりも約 4% 多くのラベル付きバグを actionable な発見を通じて検出し、Opus 5 よりも 22% 多く検出しました。最大の飛躍は、より困難なクロスファイルレビューで起こり、そこで Astra の利益は Sol より 20%、Opus 5 より 33% まで達します。顧客規模でこの能力を使用することは、顧客データの保護とモデルのパブリック API 価格設定の評価も意味します。Astra の標準 API 料金は、100 万入力トークンあたり 10 ドル、100 万出力トークンあたり 50 ドルです。100,000 入力トークンと 10,000 出力トークンの固定使用量では、Astra のコストは Sol の 2.5 倍、Terra の約 4.7 倍、Luna の約 47 倍です。これらは推論集強度の高いタスクに値する意味のあるプレミアムです。より強力な推論にはプレミアムが伴い、チームは追加の能力がコストを正当化する場所を評価する必要があります。Astra の利点は、複雑な分散推論シナリオで最も顕著であり、日常的な修正ではありません。