OpenAI hat drei zentrale Ursachen für die jüngste Welle an Nutzerbeschwerden über sein neues Modell GPT-6 Astra identifiziert und behoben – und zugleich die Nutzungslimits für Codex-Abonnenten zurückgesetzt. Viele Entwickler hatten beklagt, Astra sei kurz nach dem Start „dümmer“ geworden.
Wichtigste Punkte:
- Astra-Nutzer veröffentlichten eine Woche lang Vergleichstests und warfen OpenAI vor, das Modell nach dem Launch stillschweigend abgeschwächt zu haben.
- OpenAIs Codex-Leiter nannte drei Hauptursachen, darunter ein Kontext-Experiment, das rund 4.000 bis 5.000 Nutzer betraf.
- Bereits das Vorgängermodell GPT-5.6 Sol war im Juli mit ähnlichen Vorwürfen konfrontiert.
OpenAI behebt Qualitätsmängel bei Astra
Codex-Produktchef Tibo Sottiaux erklärte, das Team habe gemeinsam mit Nutzern die Fehlerquellen nachvollzogen, Korrekturen ausgeliefert und vor Mitternacht Ortszeit einen vollständigen Reset der Nutzungslimits umgesetzt. Das geht aus einem am Samstag veröffentlichten Update hervor. Fähigkeiten („skills“), die für frühere Modelle geschrieben worden waren, wurden zu häufig ausgelöst und verhinderten teilweise, dass Astra seine eigenen Ergebnisse noch einmal überprüfte.
Ein optionales Experiment zum „Context Management“ konnte zudem dazu führen, dass das Modell vorzeitig ausstieg oder auf veraltete Nachrichten antwortete. OpenAI schaltete dieses Experiment ab, nachdem schätzungsweise 4.000 bis 5.000 Nutzer betroffen waren. Einige Rechen-Engines waren zudem falsch konfiguriert und verschlechterten messbar die Qualität des „Tail Traffic“, der über sie geleitet wurde. Das Unternehmen nahm diese Engines aus dem Routing und führte mehrere kleinere Reparaturen durch. Sottiaux schrieb, das Modell verfolge nun die jeweils letzte Nutzer-Nachricht deutlich präziser.
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Astra-Nutzer melden Rückschritte beim Coding
Die Kritik hatte sich in der vergangenen Woche vor allem auf X aufgebaut. Entwickler ließen identische Prompts parallel über die Startversion von Astra und die aktuelle Fassung laufen, hielten sämtliche Einstellungen konstant und verglichen anschließend die Ergebnisse. Entwickler Pranjal Paliwal, der das Modell zunächst gelobt hatte, nahm den von Astra erzeugten Code noch einmal unter die Lupe und sprach anschließend von einer „Regression“ statt Fortschritt.
Dax Raad, der das Coding-Tool Opencode entwickelt, stellte sein Team wieder auf das ältere GPT-5.6 Sol um, nachdem sich seine Ausgaben für Astra verdoppelt hatten – bei aus seiner Sicht nicht gerechtfertigten Nachteilen.
Ein Forennutzer beschrieb Astra inzwischen als auf Augenhöhe mit Sol bei identischen Aufgaben – inklusive der nötigen Neustarts. Andere widersprachen dieser Lesart: Der unter Pseudonym auftretende Nutzer Antikythera argumentierte, das Modell sei schon immer „faul“ gewesen und habe eine Vorliebe für Aufzählungspunkte gehabt – die anfängliche Begeisterung der Nutzer habe sich lediglich gelegt.
Rechenkapazität begrenzt GPT-6 Astra
Die verfügbare Rechenkapazität überschattet den Rollout, seit das Modell Anfang September breit ausgerollt wurde.
Laut Nutzerberichten hat OpenAI die Nutzungslimits für Astra bei stark aktiven ChatGPT-Anwendern deutlich gesenkt und neue 200-US-Dollar-Pro-Abos vorübergehend gestoppt – ein Schritt, den Sottiaux am 10. September bestätigte. Am Preis ändert sich vorerst nichts: Das Modell kostet weiterhin 10 US-Dollar pro eine Million Input-Tokens und 50 US-Dollar pro eine Million Output-Tokens – das 2,5-Fache des Tarifs, den Sol zum Start aufrief.
Es ist bereits das zweite OpenAI-Flaggschiff binnen zwei Monaten, das sich denselben Vorwürfen zahlender Kunden stellen muss. Im Juli hatten Nutzer berichtet, der „Top-Reasoning“-Modus von Sol sei über Nacht deutlich oberflächlicher geworden. Sottiaux wies eine absichtliche Abschwächung zurück, bestätigte aber, dass das Unternehmen mit unterschiedlichem „Reasoning-Aufwand“ experimentiert habe.
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