Rodar o GPT-6 Astra dentro do Claude Code vira a nova meta

A nova configuração: modelo da OpenAI dentro do Claude Code

Kenny Vaneetvelde relata que, um dia após a OpenAI lançar o GPT-6 Astra, passou a usá-lo como o modelo que dirige suas sessões do Claude Code, sem mudar o resto da configuração - hooks, plugins, skills e o quadro de tarefas continuaram funcionando. A tese central: não é mais preciso escolher um campo; é possível combinar o melhor modelo da OpenAI com o harness da Anthropic e modelos mais baratos fazendo o trabalho pesado.

O componente técnico é o model-gateway, plugin gratuito (licença MIT) do Eigenwise Toolshed. É um proxy local que o Claude Code acessa em vez de falar direto com a Anthropic: pedidos de modelos GPT vão para a OpenAI pela assinatura do ChatGPT, e o restante passa para a Anthropic pelo login normal do claude.ai. Sem chaves de API e sem pagar duas vezes; os modelos GPT aparecem no seletor /model ao lado de Sonnet, Opus e Fable. As combinações são livres: Astra pode orquestrar subagentes Opus e Sonnet, Opus pode orquestrar executores GPT-5.6, ou tudo pode rodar em modelos GPT.

Por que não usar o Codex

O autor reconhece que o Codex é muito bom, mas argumenta que o Claude Code é o melhor harness disponível. Ele dispara hooks em cerca de 32 eventos de ciclo de vida, contra aproximadamente uma dúzia no Codex - e os extras (arquivo alterado, worktree criado, tarefa concluída, configuração alterada) são a base de plugins sérios. Plugins podem entregar subagentes em worktrees próprios, servidores LSP, monitores em segundo plano e executáveis no PATH. Como toda a infraestrutura construída pelo autor depende dessa superfície, trocar de modelo leva um minuto, mas reconstruir tudo em volta do modelo levaria uma semana. Modelo e harness são decisões separadas.

Astra como orquestrador

No fluxo do autor, a sessão principal quase nunca escreve código: mantém o plano, cria tickets, despacha cada um para um subagente em seu próprio worktree, lê os relatórios e decide se aceita ou devolve. Como essa sessão usa o modelo mais caro e o recurso mais escasso - a própria janela de contexto - cada arquivo lido desnecessariamente consome capacidade de planejamento.

O cargo exige um modelo que mantenha o plano por horas, aceite mensagens de direcionamento sem tratá-las como metas novas, pergunte só quando a resposta muda o resultado e não assuma o trabalho sozinho. O autor costuma descontar posts de lançamento, mas afirma que, neste, a OpenAI acertou os pontos: após um fim de semana com Astra como orquestrador, ele considera o melhor modelo que já ocupou esse posto - econômico nas palavras, não perde o fio quando redirecionado e, principalmente, continua delegando em vez de tomar conta de tudo.

Modelo caro planeja, modelos baratos executam

Astra é o modelo mais caro da OpenAI: US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 de saída na API, duas vezes e meia o GPT-5.6 Sol. Para a conta fechar, Astra gasta tokens apenas com julgamento. O plugin Sidequest classifica cada ticket pelo tipo de trabalho, e o tipo escolhe o modelo: leitura de código vai para GPT-5.6 Luna, mudanças padrão para Terra, depuração para Sol, e os dois níveis mais difíceis para a própria Astra (em esforço high e xhigh). Revisões vão para o Opus, porque um revisor de outra família de modelos não compartilha os pontos cegos de quem escreveu.

O log do gateway mostra, desde a manhã de sexta, 4.492 requisições de Astra contra 16.207 nas faixas GPT-5.6 (11.167 Terra, 3.434 Sol, 1.606 Luna): cerca de uma em cada cinco requisições usa o modelo de fronteira, e são todas as decisões. Também é possível rodar só com ChatGPT, sem assinatura Claude: o Claude Code aceita credencial de gateway, e os poucos chamadas Claude internas (resumos rápidos, busca na web) são um erro de arredondamento no log; o autor calcula que caberiam numa conta Console com alguns dólares de crédito pré-pago. Ele mantém as duas assinaturas pela revisão entre famílias.

Contexto ampliado e detalhes técnicos

A janela de contexto de Astra é de 1.050.000 tokens na API; pelo backend da assinatura ChatGPT, o gateway mediu cerca de 920 mil (resposta 200 a 920.012 tokens e 413 a 935.012), mantendo uma salvaguarda própria em 880 mil. O Claude Code ignora esses valores e assume 200 mil tokens para ids desconhecidos, compactando automaticamente. O único recurso honrado em id desconhecido é o sufixo [1m], lido como alias de contexto de 1 milhão - daí o id claude-gpt-6-astra[1m], com o sufixo removido pelo gateway antes de encaminhar. Sem o sufixo, o roteamento funciona, mas a compactação ocorre quatro vezes mais que o necessário.

Limitações

O autor lista ressalvas: não há fluxo de raciocínio visível - o backend do Codex não devolve blocos de thinking ao Claude Code, e o raciocínio de recurrent-depth da Astra oculta parte do raciocínio por design. O truque do Codex de manter notas entre janelas de contexto fica no Codex. A franquia da assinatura é finita: manter Astra no posto de orquestrador faz o limite durar; deixá-la escrever código o dia todo, não. Por fim, o setup depende do fingerprinting de cliente da OpenAI, que já foi endurecido antes; se isso ocorrer, as requisições GPT falham até o proxy receber correção, enquanto os modelos Claude continuam funcionando.

Como instalar

A instalação usa o marketplace Eigenwise/eigenwise-toolshed com os comandos /plugin install model-gateway, login no ChatGPT, nova execução do setup, reinício completo do Claude Code e seleção de /model claude-gpt-6-astra[1m]. O plugin Quartermaster orienta a configuração do restante do ambiente do autor. Ele encerra afirmando que o melhor modelo mudou de mãos numa quinta-feira, mas sua ferramenta não precisou sofrer.