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GPT-6 Astra

Presenta una pregunta difícil, el material relacionado y las restricciones importantes. GPT-6 Astra ayuda a conectar la evidencia, sopesar alternativas y convertir el resultado en un informe claro que puedes seguir refinando.

GPT-6 Astra
Investigación
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Lo que mejor hace GPT-6 Astra

  • Resuelve preguntas complejas

    Explora problemas con varias dependencias y pide las suposiciones, alternativas y verificaciones que respaldan una recomendación.

  • Lee texto y referencias visuales

    Combina contexto escrito con imágenes cuando un diagrama, captura de pantalla o fotografía contiene detalles relevantes para tu pregunta.

  • Refina la profundidad de la respuesta

    Elige un nivel de esfuerzo de razonamiento adecuado para la tarea, luego continúa con preguntas de seguimiento enfocadas a medida que se desarrolla el informe.

Haz material complejo útil con GPT-6 Astra

Síntesis de investigación con conexiones entre fuentes

Transforma notas, informes y observaciones en un informe de investigación coherente con GPT-6 Astra. Astra conecta la evidencia relevante alrededor de tu pregunta, mantiene visibles las afirmaciones contradictorias y te ayuda a rastrear cómo cada fuente contribuye a la conclusión.

Conecta fuentes en un informe coherente

Apoyo en decisiones con compensaciones claras

Usa GPT-6 Astra para comparar opciones contra el presupuesto, los tiempos y las dependencias de un proyecto. Analiza las compensaciones y los supuestos detrás de cada dirección, luego identifica qué haría que una elección diferente fuera más útil.

Sopesa opciones frente a restricciones reales

Análisis de imágenes basado en detalles visibles

Agrega una imagen o captura de pantalla y pregúntale a GPT-6 Astra sobre la parte que deseas entender. Astra puede describir un detalle visible, compararlo con una referencia o desarrollar una explicación enfocada que ayude en una revisión de diseño o un informe escrito.

Explica lo que muestra una referencia visual

Comienza con una pregunta importante

  1. Proporciona la pregunta y la evidencia

    Pega las notas relevantes o añade una referencia visual. Explica para quién es el resultado, la decisión que debe apoyar y cualquier restricción que la respuesta deba respetar.

  2. Continúa con el modelo seleccionado

    Elige Prueba en YouMind e inicia sesión cuando se te solicite. Continúa en la conversación con Astra seleccionado, luego solicita un informe, comparación o explicación con una estructura clara.

  3. Revisa la recomendación y refínala

    Verifica las afirmaciones importantes contra las fuentes. Pregunta sobre suposiciones faltantes, cuestiona un paso débil o revisa una sección mientras conservas las partes que deseas mantener.

Compara GPT-6 Astra con otros modelos

Compara entradas del modelo, contexto, salida, razonamiento y enfoque de tareas para elegir un punto de partida.

Compara GPT-6 Astra con otros modelos
CompararGPT-6 AstraClaude Opus 4.6
Entrada del modelo
Acepta texto e imágenes para trabajos que involucran documentos, código y referencias visuales.
Acepta texto e imágenes para trabajos que involucran documentos, código y referencias visuales.
Longitud de contexto
Ofrece una ventana de contexto de 1,050,000 tokens.
Ofrece una ventana de contexto de 1M de tokens.
Contenido y longitud de salida
Genera texto con una salida máxima de 128,000 tokens para explicaciones, documentos y código.
Genera texto con una salida máxima de 128K tokens para explicaciones, documentos y código.
Modo de razonamiento
Admite niveles de esfuerzo de razonamiento Bajo, Medio, Alto, Extra alto y Máximo.
Admite pensamiento adaptativo para revisión de código, documentos extensos y razonamiento complejo.
Enfoque de tareas
Se enfoca en razonamiento exigente, programación, investigación y creación de documentos.
Se enfoca en programación sostenida, revisión de código y trabajo de conocimiento detallado.

Desplázate horizontalmente para comparar todos los modelos

Prompts para tus ideas

Explora prompts de GPT-6 Astra y encuentra un punto de partida para tu próxima página web.

Modelo 3D interactivo de motor V8

crea una visualización interactiva y altamente detallada de un motor V8

Flujo de trabajo de diseño GPT-6 Astra con Images 2.5

Usa imagegen para reinventar esta página y luego implémentala.

Experiencia 3D de un arroyo acogedor en Three.js

Crea una experiencia 3D interactiva de un arroyo acogedor que fluye en el navegador usando Three.js. Importa modelos low-poly de rocas, árboles, agua y césped creados en Blender. Implementa shaders de agua realistas con animación de flujo, iluminación ambiental con sombras suaves y efectos de viento suave sobre la vegetación. Agrega controles de órbita para la exploración del usuario y asegura un alto rendimiento a 60fps.

De Zork, aventura de texto, a juego 3D

Convierte Zork (la clásica aventura de texto de 1977) en un videojuego completo de acción y aventura en 3D. Mantén la trama y los acertijos originales, añade escenas de combate y construye todos los personajes y entornos directamente en Threejs.

Clon del mapa de Valorant en Three.js

hey gpt-6 astra, hazme VALORANT en three.js, no cometas errores. como mapa usa el mapa "ascent" de valorant

Generador de bosques 3D de alta densidad para navegador

Primero busca la habilidad "/unlazy", léela por completo y úsala durante toda la tarea.

Trata esto como una construcción visual importante que dure al menos {argument name="minimum duration" default="5 horas"}. Prefiere {argument name="optimal duration" default="8–24 horas"} de implementación e iteración significativa si el entorno lo permite. No te detengas después de producir una sola escena que se vea decente.

Crea un {argument name="subject" default="bosque 3D"} en tiempo real extremadamente detallado en el navegador. Nada más. Sin páginas de inicio, tarjetas, historias, interfaz de marketing, paneles de control o texto innecesario. El bosque en sí es toda la experiencia.

Lleva la densidad y la calidad visual al límite.

Construye cantidades masivas de pasto detallado, árboles variados, ramas, hojas, arbustos, helechos, musgo, flores, maleza, raíces, madera caída, piedras, tierra, hojarasca, plantas pequeñas, variación del terreno y pequeños detalles ambientales.

El bosque debe sentirse casi excesivamente denso. El suelo vacío debe ser poco común.

Enfócate obsesivamente en:
siluetas de árboles realistas,
pasto denso,
variación natural de los recursos,
colores ricos,
iluminación,
sombras de contacto,
viento,
movimiento del follaje,
profundidad atmosférica,
niebla,
rayos de sol,
partículas,
terreno,
materiales,
escala,
composición,
y detalle tanto a distancias cercanas como lejanas.

Evita recursos repetitivos evidentes, follaje que parezca un cartel publicitario, terreno con texturas repetidas, plantas flotantes, materiales plásticos, árboles idénticos, colocación procedimental dispersa, exceso de brillo (bloom) o una apariencia genérica de demostración de Three.js.

Incluye una exploración fluida con cámara libre.

Captura e inspecciona repetidamente la escena desde muchas posiciones. Identifica vegetación débil, áreas vacías, colores malos, repetición, materiales pobres, iluminación poco realista, formas de árboles feas, cuellos de botella en el rendimiento y cualquier cosa que rompa la inmersión. Corrige estos problemas y continúa aumentando la calidad durante toda la ejecución.

El objetivo no es la cantidad de funciones. El objetivo es hacer que un bosque en el navegador se vea absolutamente increíble en términos de detalle y atmósfera.

Construye la experiencia completa, publícala PÚBLICAMENTE en ChatGPT Sites, verifica el despliegue y devuelve la URL pública.

Wireframe de Personaje de Anime

Imagen dividida en dos pantallas que muestra un modelo 3D de la cabeza y el torso superior de un personaje estilo anime. El lado izquierdo presenta la vista frontal, mientras que el derecho muestra la vista lateral. El personaje tiene ojos grandes azules, una nariz pequeña y una leve sonrisa. El modelo está superpuesto con una malla wireframe compuesta por líneas negras que forman triángulos y líneas rojas que resaltan bordes o vértices específicos. El fondo es de un gris oscuro sólido.

Construcción de una ciudad en una isla de fantasía

Una {argument name="setting" default="ciudad de fantasía soleada en una isla"}. {argument name="water style" default="Aguas turquesas"}. Templos antiguos. Calles de piedra. Monumentos mágicos. Y un mundo que realmente se siente explorable.

Pipeline de persecución automovilística en 3D inspirado en GTA

Crea un {argument name="style" default="persecución automovilística estilo caricatura inspirada en GTA"} original usando este flujo de trabajo: Diseño: Define un conductor principal, un auto de huida, un auto perseguidor y un {argument name="environment" default="entorno urbano"}. Mantén la consistencia en sus diseños. Planifica tres tomas de 4 segundos: persecución con seguimiento trasero, seguimiento lateral en una curva cerrada y una toma amplia de salida. Construye en Blender: Crea modelos grises limpios y rigs funcionales para personajes y vehículos. No se requieren texturas ni despliegue de UV. Anima y prueba: Anima al conductor, la dirección, la rotación de las ruedas, los vehículos y las cámaras. Mantén una dirección de desplazamiento y un orden de vehículos coherentes. Corrige recortes, ruedas flotantes, neumáticos deslizantes, poses rotas y manos que pierden contacto con el volante. Renderiza en Blender: Renderiza los fotogramas 1–288 a 1280×720, 24 fps. Ensambla los fotogramas renderizados en Blender en un master de modelo gris de 12 segundos. Exporta cada toma por separado y renderiza imágenes fijas grises coincidentes como referencias de forma y composición. Finaliza con el plugin de PixVerse: Usa Seedance 2.5 a 720p, procesando cada toma por separado. Usa los clips de Blender como referencias de movimiento y las imágenes fijas grises como referencias de forma. Define una paleta de colores de caricatura consistente en el prompt de generación. Preserva el movimiento de cámara, la sincronización de la acción, los diseños de personajes y vehículos, y la cantidad de vehículos. Revisa y entrega: Inspecciona ambos videos completos en busca de defectos visuales y continuidad. Repara los problemas en Blender y regenera solo las tomas fallidas de Seedance, con un máximo de dos reintentos por toma. Entrega el archivo .blend editable, el video de modelo gris nativo de 720p de Blender, la versión de Seedance de 720p etiquetada por separado y una breve evaluación de las limitaciones restantes.

Escena de pantano iluminado por la luna en Three.js

Creé un pantano iluminado por la luna en Three.js; ahora paso cantidades poco saludables de tiempo mirando los reflejos del agua.

Hecho con Astra Ultra Code.

Simulación de dibujo robótico en MuJoCo

construye una configuración en MuJoCo y escribe un controlador para dibujar {argument name="artwork" default="la paloma de Picasso"} usando un {argument name="robotic system" default="brazo robótico y una mano de cinco dedos"}

Estrategia para un juego web de conducción en París

Utiliza Codex y el modelo base 3D Tripo para construir un juego web de conducción en París. Genera activos 3D detallados para coches, árboles, la Torre Eiffel y peatones. Usa código para generar estructuras distantes como manzanas de edificios, puentes y el río Sena. Este enfoque híbrido equilibra el nivel de detalle y la tasa de fotogramas para un juego basado en navegador.

Lo que dicen nuestros usuarios

  • GPT-6 Astra es el modelo al que recurro cuando un proyecto tiene varias direcciones posibles y quiero entender los pros y contras antes de elegir una.

    Evelyn Hart
  • Lo más valioso de un informe de investigación de Astra es ver cómo se conectan las piezas. Puedo seguir la evidencia detrás de una conclusión y decidir qué merece un análisis más profundo.

    Marco Bellini
  • Le presento una idea de función compleja a GPT-6 Astra y le pido primero los supuestos. Eso me da un mejor punto de partida con el equipo de ingeniería.

    Priya Nair
  • Astra hace que un tema denso resulte accesible sin perder el nivel de detalle. Puedo seguir el argumento y seguir haciendo preguntas.

    Jonas Berg
  • Dirijo a Astra hacia un detalle específico en una referencia visual. Le da a la conversación un enfoque que a veces las palabras por sí solas no logran.

    Lena Okafor
  • Para una propuesta, le pido a GPT-6 Astra la recomendación y también los argumentos en contra. Analizar ambas posturas me muestra lo que todavía le falta al borrador.

    Adrian Cole
  • Mis notas suelen ser desordenadas. Astra me ayuda a convertirlas en un resumen que separa lo que observamos de lo que estamos asumiendo.

    Sofia Marin
  • Le pido a GPT-6 Astra que me explique una sección de código desconocida antes de discutir un cambio. Entender las dependencias es lo que realmente me importa.

    Daniel Park
  • Un buen esquema de Astra me deja espacio para escribir. Puedo explorar el argumento y luego conservar las frases que suenan como yo.

    Mina Farouk
  • Al comparar planes de proyecto, encuentro que las preguntas sin respuesta son tan útiles como la recomendación. Eso es lo que le pido a Astra que deje en claro.

    Theo Laurent
  • Me gusta empezar con una pregunta general e ir precisándola con GPT-6 Astra. La primera respuesta se convierte en algo con lo que puedo seguir trabajando.

    Nora Whitlock
  • Para una reunión informativa del equipo, le pido a Astra una decisión concisa seguida de los detalles que la respaldan. Me da un formato que puedo revisar y adaptar para los asistentes.

    Ravi Mehta

Preguntas frecuentes sobre el uso de Astra

Qué debo incluir en una solicitud de investigación
Indica la pregunta, el material relevante, el público objetivo y el período de tiempo que importa. Solicita referencias de fuentes y una sección para preguntas sin resolver. Si los datos actuales son importantes, proporciona fuentes actualizadas y verifica las afirmaciones que planeas usar.
Cómo puedo comparar fuentes que discrepan entre sí
Mantén los nombres de las fuentes y las fechas vinculados a cada afirmación. Pídele al modelo que identifique de dónde surge el desacuerdo, como una definición, un período de tiempo o una suposición diferente. Revisa los pasajes originales antes de decidir qué interpretación se ajusta mejor a tu tarea.
Puedo hacer preguntas sobre imágenes y capturas de pantalla
Sí. Astra acepta imágenes como entrada y puede analizar los detalles visibles. Agrega una imagen clara, identifica la región a la que te refieres y formula tu pregunta. Si las etiquetas o figuras pequeñas son importantes, proporciona un recorte más cercano o pega el texto para que esos detalles puedan verificarse.
Cómo debo organizar un gran volumen de material
Comienza con una breve descripción de la pregunta y etiqueta cada fuente. Identifica las secciones más relevantes y solicita un esquema antes de recibir una respuesta extensa. La cantidad de información que cabe depende del flujo de trabajo actual y de la conversación ya en curso.
Cómo elijo el nivel de esfuerzo de razonamiento
Usa las opciones de esfuerzo disponibles según la dificultad del problema. Una solicitud sencilla puede requerir menos análisis, mientras que una decisión con varias dependencias se beneficia de un examen más detallado. En cualquier caso, mantén explícitos el formato de salida y los criterios de revisión.
Puedo usar Astra para entender un cambio de código complejo
Proporciona el código relevante, el comportamiento esperado y la parte que te genera dudas. Pide una explicación de las dependencias, los posibles casos extremos y las pruebas que ayudarían a distinguir entre las opciones. Ejecuta y revisa cualquier código propuesto antes de usarlo.
Cómo puedo evaluar si un borrador tiene el tono adecuado
Lee el pasaje en su contexto completo y pregúntate si los detalles, el énfasis y el cierre logran lo que quieres que el lector sienta. Un borrador puede cumplir con el brief tomando decisiones distintas a las del autor. Lee el informe Writing Sense para ver ejemplos de cómo analizamos esas decisiones.

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