说真的，Astra 开中挡就够了
Hello，我是飞飞。
上周四写稿的时候，我还老老实实交代了一句：我没有 Astra 的访问权限，它实际什么样全是官方口径，你当说明书看。结果话音没落几天，9 月 8 号 OpenAI 官宣了：Astra 全面推送给 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户。我这张 Plus，在名单里。
这样的续篇是我最乐意写的，上次留的话这次能接着说。
但打开账号的头一分钟，我就差点走错门。
先说它藏在哪儿
按我原来的习惯，看到模型推送，直接去 ChatGPT 的模型选择器里找。翻了半天，没有。
对了一遍官方帮助文档才明白：Chat 里那个挂着 GPT-6 Pro 牌子的版本，只发给 Pro、Business 和 Enterprise。Plus 用户拿 Astra 的门在另外两个地方：ChatGPT Work 和 Codex。
Work 是浏览器里那个干杂活的工作台，派活、看进度都在网页上；Codex 是终端里写代码的那个。两个门各发一把钥匙，Chat 那扇门对 Plus 是关着的。Codex 还有个硬门槛，CLI 得升到 0.153.0 以上才认它。
如果你也是 Plus，先记住这条，能省十分钟瞎找。总结成一句：模型选择器里压根搜不到 Astra 这个名字，认牌子，别认名。
五个挡不是三个挡
Astra 的推理等级，官方叫 reasoning effort，说人话就是「让它开工前想多久」。别的模型上这东西多半三档两档，Astra 一口气给了五个：low、medium、high、xhigh、max。
两件事值得单说。
一是没有关掉思考的选项。上一代 Sol 还有 none 档，能把推理预算压到零，Astra 直接不认。temperature、top_p 这些老旋钮也一并拆了。
翻译过来就是，这个模型出厂设定里没有「不思考」这个状态，你只能决定它想多久，决定不了它想不想。过去有人拿 none 档当省钱开关，简单问题让它别想直接答，Astra 把这条路焊死了，省钱的活儿全压给了挡位选择。
二是挡位可以边跑边换。官方模型指南里写了，对话中途改挡位，缓存前缀不会推倒重来。开手动挡的人熟悉这个动作：路况变了，踩离合降个挡，不用熄火重起步。这个细节看着小，实际是省钱的命门：缓存重算一次，前面烧的 token 就白烧一遍。
顺带纠个偏。中文圈把最高挡传成了「Ultra」，我把英文信源核了一圈，官方文档里排最末的那挡就是 max，Ultra 这个说法我没核到，你按 max 记。
一张挡位价签表
五个挡各自值多少钱，评测机构 Artificial Analysis 给了目前唯一一份逐档账。口径先说清：他们的 v4.2 指数任务，API 牌价，每个任务平均。
| 挡位 | 得分 | 每任务成本 | 输出 token |
|---|---|---|---|
| low | 49 | 0.63 美元 | 5.4M |
| medium | 52 | 1.16 美元 | 12M |
| high | 53 | 1.41 美元 | 19M |
| xhigh | 54 | 1.85 美元 | 30M |
| max | 55 | 2.57 美元 | 49M |
表里最有意思的是两头的坡度。low 到 medium，花 0.53 美元买 3 分；xhigh 到 max，花 0.72 美元只买 1 分。输出 token 更夸张，从 low 到 max 涨了九倍，得分只涨 6。
这表还得跟上一代对着看才算完。Astra 的牌价是输入 10 美元、输出 50 美元每百万 token，Sol 是 4 美元和 20 美元，直接贵了 2.5 倍。顺带提醒一句，推理过程产生的 token 也是按输出价收的，50 美元一百万，表里每一挡多出来的输出量，大头都是它想的时候落下来的草稿钱。
贵出来的靠什么找回来？Artificial Analysis 算过两笔账：编码任务上，Astra 用的 token 只有 Sol 的三分之一，干一样的活反而划算；可换成通用任务，每任务成本从 Sol 的 0.95 美元涨到 1.67 美元，token 省下的抵不过单价涨的。
换挡这件事，越往后越贵，跟车一个道理，市区通勤用不着六千转。而这台车本身，跑哪种路划算，得看你每天装的是什么货。
官方劝我降挡
OpenAI 自己的使用建议（多封信源转述的口径，我没核到一手文档）是：编码和研究的日常默认 medium，复杂的调试上 high。xhigh 只在评测显示明确收益时才开。官方账号还补过一句更直白的：Astra 开 low 比 Sol 开 high 还强，你过去要是习惯拉满，现在可以降一到两挡。
这句我看着眼熟。5 月写 Opus 4.8 的 effort 时，我的打法是二分法：改变量名、补注释、写小脚本这类琐事压到低档，重构模块这种硬活拉满，泡杯茶回来收方案。那时候就两个挡，心里过一遍秤，二选一。
Astra 把这道题从判断题改成了分配题。我现在给自己立的规矩是三段：能重来的小事 low，改个报错、补个正则、格式化一坨数据都算；日常正经活 medium，写个功能、起一篇稿子的框架；动了才知道深浅的硬骨头，跨模块重构、那种改了三回还在报的 bug，high 起步，不够再往上加。秤还是那杆秤，刻度变密了。
为什么不干脆全开 max？表摆在那儿，max 的钱是 medium 的 2.2 倍，多买 3 分。省下来的那份，够我把 medium 的活多跑两轮。两轮 medium 给我两版方案对着挑，一轮 max 只给一版更贵的设计；两轮等于我能把头一轮的输出当输入再审一遍，错误是显性的，一轮 max 的深想发生在黑盒里，对不对只能赌。对大多数活，挑本身比深想更值。中挡，就够了。
这个过秤的习惯其实早于 effort 这个功能。还在按量烧 API 的那阵子，我每次调 Opus 前都会在心里过一遍：正经活用贵的，杂活切便宜的，真做之前先掂量值不值得。AI 帮忙写完的代码，提交前还得自问一句，这段逻辑我能解释清楚吗，答不上来说明代码在我眼前过，逻辑却没在我脑子里过。这套习惯搬过来，挡位不过是把「用不用」细化成了「用多深」。
这钱买了看不见的东西
还有一笔账，价签表上没有。
我 9 月 4 号写过 Astra 一件反常的事：它的中间推理打包带走，外面看不见。ARC-AGI-3 那个刷屏的 99.9% 抽象推理成绩，就是带着一个看不见的包跑出来的。这次翻官方的 system card，相当于模型的出厂说明书，又补了一层：max 挡下某些成功的攻击样本，全程一个思维链 token 都没写。思维链就是它边想边落下的草稿，草稿不写，你也无从对稿。
OpenAI 的应对是改盯动作，上了一个全程看它行为到底的监控器。
把这两条摆在一起看：挡位越高，你能看见的东西反而可能越少。多花的钱里，有一部分买的是它想得更深，也有一部分买的是你的监控盲区变大了。
我自己审 agent 的那套，git diff 逐行过、测试跑没跑、输出对不对，全是看结果，从来审不到它中间想什么。所以这条对我不是理论风险，是我那套审查法天生的窟窿。挡位开得越高，窟窿越大。
说这个，不是劝你别开 max，硬活该开还开。我的老规矩没变：能撤回的活交出去，撤不回的攥自己手里。只是「开最高挡更稳妥」这个直觉，在这台机器上是反的，值得记一笔。
官方没写的额度账
交个底，有一笔账我算不出来。
Astra 的用量计入现有订阅额度，Plus 属于 limited 用量，不够了可以买 credits 加量。但 effort 挡位怎么折算进额度，官方一个字没提。已经有 Pro 用户在吐槽，Medium 挡连续干 12 个小时，一周的 Codex 额度见底。这是个例口径，你当方向看，别当结论用。
上个月配 Codex 的多代理协作时我写过一句：判得死的活不需要深推理，推理档设高了，等于把省下来的又烧回去。这话放在 Astra 身上只会更对，它每个挡之间拉开的成本，比上一代大得多。
所以我的下一步说清楚：不写实测报告，先在 Codex 里拿 medium 挡跑一周真活，额度烧掉多少、活干成了什么，各记一笔。我打算每天记四样：额度掉的百分比、干的什么活、开的哪挡、返工了几回。一周下来，档位和额度之间那条官方没写的换算，我自己先描个大概。挡位怎么选这件事，纸上算得再清，最后都得过一遍自己的用量。
轮到你了：你平时开推理挡，是习惯随手拉满，还是真按活儿分挡？Codex 里的 model_reasoning_effort，你现在设的是哪一挡？评论区报个数，我猜大多数人和我一样，装完就没动过。