是剧本写完了，分镜拆不出来。
一场戏，人物关系复杂，前后有呼应，情绪有递进。你把这些丢给模型，它拆出来的分镜，要么漏了关键情节点，要么把第三场的人物动机安到了第五场。你只能自己重新拆。拆完再喂给模型。反复几轮，创作热情耗掉一半。
不是模型不够聪明，是它没见过完整的你。
你的剧本几万字，角色十几个，世界观铺了一整套。但模型的上下文窗口只够读个开头，后面的它根本没看过。它拆出来的分镜，只是“根据你最后一段话猜的”。
GPT-6 Astra 已接入 AixTV 文本节点。
这一次，你的剧本，它能从头读到尾。
100万 token｜整本剧本一次性读完
GPT-6 Astra 支持 100 万 token 的上下文窗口。
一部电影剧本、一整套世界观设定、几十个角色的背景资料——全部一次性丢进去，它全部读完，再输出结构化分镜脚本。
过去做短剧，剧本分段喂给模型，前后逻辑经常断裂。第一场戏的角色动机，到第五场就忘了。现在你把整个剧本丢进去，它拆完分镜，每一场的人物状态、情绪递进、场景衔接，全部对得上。
不是“猜”出来的分镜。是“读懂整本剧本之后”拆出来的分镜。
ARC-AGI-3 得分 99.9%｜它会“推理”，不只是“执行”
GPT-6 Astra 在 ARC-AGI-3 上拿到 99.9%。上一代 GPT-5.6 Sol 是 7.8%。
这个分数意味着：它在陌生规则面前，能自己推理出答案。
对创作者来说，你给它的剧本，它不只是“执行指令生成分镜”。它能判断——这场戏，情绪该在这里收；这个角色，该在这里出场。
它不是“完成一个任务”。它是在“理解一个故事”。
“分析人物在不同画面中的情绪变化”
在AixTV上，它是文本节点，是生产线的上游
GPT-6 Astra 已接入 AixTV 无限画布的文本节点。
它不是孤立的聊天框。它和 Seedream 图像节点、Seedance 视频节点直接连线。
你写一段剧本，GPT-6 生成分镜脚本，直接流向图像节点生成角色和场景参考，再流向视频节点批量生成镜头。不用复制粘贴，不用切换工具。
它也不只是“写剧本”用的。你有一个模糊的创意方向，丢给它，它帮你扩写成分场大纲，再拆成可执行的分镜脚本。你改一个情节，它自动调整后续所有相关镜头的描述。
它是AixTV生产线上游的那个大脑。剧本从这里进去，成片从下游出来。
根据画面撰写剧情
它最适合谁？
短剧创作者——剧本逻辑复杂、角色多、集数长。以前分段写分镜，前后经常崩。现在整个剧本一次性处理，逻辑不跑偏。写一集的分镜时间，够你写三集。
品牌内容团队——从品牌调性到脚本到分镜，一套逻辑贯穿到底。GPT-6 读得懂品牌手册，也读得懂你想要的视觉风格。提案时不用再解释“这个镜头为什么在这里”。
AI漫剧创作者——世界观越复杂，长上下文的价值越大。几十个角色的关系网、技能体系、阵营对立，它全部能记住。第50集的人物动机，和第一集对得上。
你不需要它替你操作软件。你需要它替你把故事想清楚。
在AixTV上，它不是孤立的模型
故事板工作台——GPT-6 拆出的分镜脚本，直接进入故事板，与角色资产、场景参考、视频节点自动关联
Agent 影视智能体——GPT-6 作为 Agent 的“大脑”，理解你的创作意图，自动调用下游工具
Seedream 5.0 Pro——分镜脚本生成后，角色和场景参考图一键生成
Seedance 2.5——分镜确认后，视频批量生成，片段重拍精准修改
它不是“多了一个模型”。它是AixTV全链路生产体系里，那个负责“想清楚”的环节。
上线信息
GPT-6 Astra 已接入 AixTV 文本节点，所有用户可登录无限画布直接调用。
不用额外买积分，按用量计费，和AixTV其他模型共用一套积分体系。
剧本读透了，分镜才拆得准。
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