Những dự án GPT-6 Astra mà bạn có thể thử nghiệm mô hình mới của OpenAI

GPT-6 Astra là một mô hình mới đầy thú vị của OpenAI. Những dự án GPT-6 Astra dưới đây giúp bạn trải nghiệm các tính năng và cải tiến trên mô hình mới của OpenAI.

Các dự án dưới đây đều là những lựa chọn khả thi để thử nghiệm khả năng của GPT-6. Tuy nhiên, bạn cần lưu ý các vấn đề như quyền truy cập và mức sử dụng token. GPT-6 Astra đang được triển khai cho người dùng các gói Plus, Pro, Business và Enterprise, vì vậy có thể bạn chưa có quyền truy cập ngay lúc này.

Về hạn mức token, tùy thuộc vào gói đăng ký mà bạn có các mức giới hạn khác nhau: từ 5–45 token cho gói Plus, đến 100–900 token cho gói Pro (áp dụng cho mỗi chu kỳ 5 giờ).

GPT-6 hiện có sẵn thông qua API của OpenAI với chi phí 10 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 50 USD cho mỗi triệu token đầu ra (mức giá sẽ tăng gấp đôi nếu bạn chọn chế độ xử lý nhanh).

Tự động hóa các thao tác duyệt web thực tế với tính năng "Computer Use"

Một trong những cải tiến đáng kể ở mô hình mới nhất này nằm ở tính năng "Computer Use" (Sử dụng máy tính). Chế độ này cho phép GPT-6 điều khiển máy tính để thực hiện hàng loạt tác vụ, chẳng hạn như điều hướng trên trình duyệt, điền vào các biểu mẫu, v.v.

Ví dụ dưới đây từ người dùng X @keitowebai cho thấy cách GPT sử dụng ảnh mẫu và Canva để vẽ một bức chân dung, chỉ thông qua các thao tác di chuyển chuột do AI thực hiện. Kết quả cuối cùng thực sự ấn tượng và cho thấy khả năng tự đưa ra các lựa chọn đa dạng của công cụ này.

Tạo các tài nguyên và bối cảnh 3D từ hình ảnh tham khảo

Không khó kiếm ví dụ ấn tượng về GPT-6 Astra trong lĩnh vực mô hình hóa 3D. Có vẻ như nó thực hiện công việc này rất tốt.

Về cơ bản, bạn cần cung cấp cho GPT-6 Astra các hình ảnh tham chiếu thực tế để giữ cho kết quả bám sát thực tế, thay vì để hệ thống tự do "tưởng tượng".

Astra có khả năng điều phối các tác nhân phụ (sub-agent) chuyên biệt để chuyển đổi những hình ảnh đó thành các tài nguyên (asset) trong phần mềm Blender, sau đó lắp ghép thành một khung cảnh hoàn chỉnh bằng Three.js hoặc Unreal Engine.

Vì vậy, một dự án khả thi (và tiết kiệm chi phí) hơn có lẽ là tạo mô hình 3D cùng mã nguồn hoạt ảnh dựa trên một hình ảnh tham chiếu duy nhất.

Xây dựng các ứng dụng tự vận hành với lệnh /goal

Việc tạo ứng dụng theo kiểu "vibe coding" (lập trình dựa trên ý tưởng/cảm hứng) không phải là tính năng quá mới mẻ đối với các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-6 Astra, nhưng khả năng thực hiện tác vụ này của chúng đang ngày càng trở nên ấn tượng. Fable 5.1 vốn đã rất hiệu quả, nhưng Astra còn đưa khả năng này lên một tầm cao mới.

Bằng cách sử dụng lệnh /goal, bạn có thể giao cho Astra một mục tiêu cụ thể cần đạt được. Hệ thống sẽ liên tục làm việc để hướng tới mục tiêu xuyên suốt đó, về cơ bản biến Astra thành một tác nhân AI tự vận hành (autonomous AI agent).

Chế độ mục tiêu (Goal mode) rất hữu ích vì nó buộc Astra phải tiếp tục làm việc và tinh chỉnh quy trình cho đến khi đạt được kết quả mong muốn. Đối với các tác vụ dài hơi, Matt Shumer (từ dự án Manhattan projects) khuyên nên sử dụng một tác nhân "quản lý" chính để lập danh sách các công việc cần thiết, sau đó dùng lệnh /goal để giao việc cho một tác nhân "thực thi" riêng biệt nhằm hoàn thành từng phần của công việc đó.