Guides & Insights

GPT-6 Sol מול Gemini 3.1 Pro: פער המחירים קטן ממה שכל אחד משני פוסטי ההשקה מודה

מחבר

Rowan Sterling

תאריך פרסום

Sep 22, 2026

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים →

בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית

חזרה לכל הפוסטים

שני המודלים עולים $2.00 למיליון אסימוני קלט. GPT-6 Sol גובה $10.00 למיליון פלט; Gemini 3.1 Pro גובה $12.00. לפי המחירים המוצהרים, GPT-6 Sol ו-Gemini 3.1 Pro בן חצי השנה נמצאים בטווח של 20% זה מזה, מה שהופך זאת להשוואת המחירים הפחות דרמטית בהיצע הנוכחי — והמטעה ביותר, מפני שאף אחד מהמודלים לא מחייב בפועל לפי המחיר המוצהר שלו בעבודה בהקשר ארוך, ושני גבולות שכבות התמחור נמצאים במקומות שונים ומתמחרים מחדש בכיוונים שונים.

זו ההשוואה שראויה להיעשות כראוי. GPT-6 Sol הושק ב-22 בספטמבר 2026 במחיר $2/$10, קיצוץ של 50% מ-GPT-5.6 Sol, עם שכבת הקשר ארוך מעל 272,000 אסימוני קלט שמכפילה בערך את הקלט ומעלה את הפלט בחצי. Gemini 3.1 Pro זמין מאז 19 בפברואר 2026 במחיר $2/$12, עם גבול שכבה ב-200,000 אסימונים שמעלה אותו ל-$4/$18 ותעריף אצווה של $1/$6. אותו מחיר מחירון, אך גיאומטריה שונה של כרטיס תעריפים, והחשבון שלמטה הוא מה שקובע איזה מהם זול יותר עבור התעבורה שלך.

שני כרטיסי תעריף, משורטטים בקנה מידה

• קלט בסיסי — GPT-6 Sol $2.00 לכל 1M לעומת Gemini 3.1 Pro $2.00 לכל 1M

• פלט בסיסי — GPT-6 Sol $10.00 ל-1M לעומת Gemini 3.1 Pro $12.00 ל-1M

• סף הקשר ארוך — GPT-6 Sol מעל 272K קלט לעומת Gemini 3.1 Pro מעל 200K קלט

• תעריף להקשר ארוך — GPT-6 Sol בערך $4.00 / $15.00 לעומת Gemini 3.1 Pro $4.00 / $18.00

• היקף תמחור מחדש — GPT-6 Sol מתמחר מחדש את כל הבקשה לעומת Gemini 3.1 Pro שמתמחר מחדש את כל הבקשה

• מטמון — GPT-6 Sol כ־90% הנחה על קלט במטמון לעומת תמחור המטמון של Gemini 3.1 Pro שלא צוין מחדש בהשקה

• אצווה — תעריף האצווה של GPT-6 Sol לא פורסם לעומת Gemini 3.1 Pro $1.00 / $6.00

• חלון הקשר — GPT-6 Sol 872K לפי Artificial Analysis, 1.05M בהצהרה לעומת קלט של 1M ב-Gemini 3.1 Pro

• פלט מקסימלי — GPT-6 Sol 128K לעומת Gemini 3.1 Pro בערך 64K עד 66K

• AA Intelligence Index (v4.3.2) — GPT-6 Sol 48 מול Gemini 3.1 Pro 30

A generated two-column scoreboard titled 'GPT-6 Sol vs Gemini 3.1 Pro — the scoreboard'. Left column GPT-6 Sol: Input $2.00/1M, Output $10.00/1M, AA Index 48, Max output 128K, Long ctx 'past 272K reprices', Released 2026-09-22. Right column Gemini 3.1 Pro: Input $2.00/1M, Output $12.00/1M, AA Index 30, Max output 64K, Long ctx 'past 200K reprices', Released 2026-02-19. Footer: 'Gemini per Google and Artificial Analysis.'

שתי נקודות מבניות נובעות מכך. ראשית, גבולות ההקשר הארוך קרובים זה לזה אך אינם זהים — 272K לעומת 200K — ושניהם מחילים את התעריף הגבוה על הבקשה כולה ולא על העודף. קריאה שנושאת 210K טוקנים מחויבת בתעריף הפרימיום ב-Gemini 3.1 Pro ובתעריף הבסיס ב-GPT-6 Sol. רצועת 72,000 הטוקנים הזו היא המקום שבו שני המודלים נבדלים ביותר במחיר.

שנית, אין להשוות את נפח הפלט. GPT-6 Sol מאפשר 128K טוקנים של פלט; Gemini 3.1 Pro עוצר בסביבות 64K עד 66K. אם עומס העבודה שלך מייצר תוצרים ארוכים — שכתובים מלאים של קבצים, טיוטות ארוכות, עקבות חשיבה ממושכות שאתה באמת שומר — התקרה הזו חשובה יותר מההפרש של 2 דולר בתמחור הפלט.

דוגמה מחושבת, כי שיעורי הכותרת מסתירים את התשובה

קח עומס עבודה חודשי ריאלי: 10 מיליון טוקנים בקלט ו-2 מיליון טוקנים בפלט, הכול בהקשר קצר.

• GPT-6 Sol — 10M קלט ב-$2.00 הם $20.00, 2M פלט ב-$10.00 הם $20.00. סה"כ: $40.00

• Gemini 3.1 Pro — קלט של 10M בעלות $2.00 הוא $20.00, פלט של 2M בעלות $12.00 הוא $24.00. סה״כ: $44.00

GPT-6 Sol זול ב-9%. זה כל הפער, והוא קטן מספיק כך שהחלטה הנדסית אחת במקום אחר בסטאק יכולה למחוק אותו.

כעת הפכו את אותו עומס עבודה להקשר ארוך — סוכן שנושא 300K טוקנים של מצב עבודה בכל קריאה. שני המודלים חוצים את הספים שלהם.

• GPT-6 Sol — קלט במחיר של כ-$4.00 מניב $40.00, פלט במחיר של כ-$15.00 מניב $30.00. סה"כ: $70.00

• Gemini 3.1 Pro — קלט ב-$4.00 נותן $40.00, פלט ב-$18.00 נותן $36.00. סה"כ: $76.00

שני החשבונות כמעט מוכפלים ו-GPT-6 Sol נשאר ביתרון, אבל הפער עדיין מתחת ל-10%. הקשר ארוך לא שובר את ההתמודדות הזו; הוא רק מייקר את שתי האפשרויות.

המקרה המעניין הוא מטמון (caching) ואצווה (batching), ושם שתי הספקיות הימרו הימורים שונים. אם 80% מהקלט שלך הוא קידומת יציבה, ההנחה של כ-90% על מטמון של GPT-6 Sol משנה את החשבון באופן משמעותי — 8M אסימונים במטמון במחיר של כ-$0.20 למיליון הם $1.60, ועוד 2M אסימונים טריים ב-$2.00 עבור $4.00, ועוד $20.00 של פלט, לסך כולל של קרוב ל-$25.60. תעריף האצווה של Gemini 3.1 Pro עושה עבודה דומה מהכיוון השני: במחיר קלט של $1.00 ופלט של $6.00, אותו עומס עבודה של 10M/2M מגיע ל-$10.00 ועוד $12.00, או $22.00.

אז הסיכום האמיתי הוא: GPT-6 Sol מנצח בתעבורה אינטראקטיבית ובעומסי עבודה עם קידומת שמורה במטמון, Gemini 3.1 Pro מנצח בכל דבר שאפשר לעבד באצווה, וההבדל בין שני המקרים הטובים ביותר הוא כמה דולרים לכל עשרה מיליון טוקנים. זו לא החלטת מחיר. זו החלטה לפי אופי עומס העבודה.

פער היכולות הוא ההחלטה האמיתית.

חמישים ואחת נקודות Index מפרידות בין המודלים האלה על אותו לוח: GPT-6 Sol ב-48, Gemini 3.1 Pro ב-30. זה לא צמוד, וזו הסיבה ששוויון המחירים הוא קוריוז ולא איום תחרותי.

‏Intelligence Index של Artificial Analysis הוא מדד מורכב, ומדדים מורכבים יכולים להחמיא. אבל פער בגודל כזה מחזיק מעמד בכל מבחני הרכיבים שכל ספק מפרסם:

• AA Intelligence Index — GPT-6 Sol 48, מדורג במקום ה-18 מתוך 212 לעומת Gemini 3.1 Pro 30, מדורג במקום ה-81 מתוך 212

• מהירות פלט — GPT-6 Sol 104.4 טוקנים/שנייה לעומת Gemini 3.1 Pro 115.0 טוקנים/שנייה

• זמן עד לאסימון הראשון — GPT-6 Sol 107.18 שניות לעומת Gemini 3.1 Pro 32.96 שניות, מול חציון לוח של 3.87 שניות

• GPQA Diamond — Gemini 3.1 Pro 94.3% (לפי דיווח Google)

• ARC-AGI-2 — Gemini 3.1 Pro 77.1% (לפי דיווח של גוגל)

• HLE — Gemini 3.1 Pro 44.4% (לפי דיווח גוגל)

• SWE-bench Verified — Gemini 3.1 Pro 80.6% (לפי דיווח גוגל)

• Terminal-Bench 2.0 — Gemini 3.1 Pro 68.5% (מדווח על ידי גוגל)

• LiveCodeBench Pro — Gemini 3.1 Pro 2887 אלוא (לפי דיווח גוגל)

קראו היטב את המספרים האלה של גוגל, כי הם לא חלשים. 94.3% ב-GPQA Diamond ו-77.1% ב-ARC-AGI-2 הם תוצאות חזקות, והן פורסמו בפברואר. הסיבה לכך שהאינדקס עדיין ממקם את Gemini 3.1 Pro שלושים נקודות למטה היא שהאינדקס נותן משקל רב למשימות אג'נטיות ולמשימות ארוכות טווח, ושם בדיוק ניכרים ששת החודשים שבין שתי ההשקות האלה. Gemini 3.1 Pro הוא מודל הסקה חזק. GPT-6 Sol הוא סוכן חזק.

שורת ההשהיה היא המקום שבו Gemini 3.1 Pro מנצח באופן מוחלט וזה לא ניצחון קטן. טוקן ראשון של 33 שניות הוא איטי במונחים מוחלטים — החציון בלוח הוא 3.87 שניות — אבל זה שליש מ-107 השניות של GPT-6 Sol. עבור כל דבר שאדם ממתין לו, Gemini 3.1 Pro הוא היחיד מבין השניים שאפשר להשתמש בו בכלל. הטוקן הראשון של GPT-6 Sol שאורך 107 שניות הוא המספר שיהרוג את מרבית הפיילוטים, וכדאי לציין שהתפוקה שלו ברגע שהוא מתחיל היא מצוינת: 104.4 טוקנים לשנייה אינם מפגרים באופן משמעותי אחרי 115.0 של Gemini. המודל אינו איטי. הוא איטי בהתחלה.

הדבר שממנו Gemini 3.1 Pro לא נמלט

Gemini 3.1 Pro נמצא בתצוגה מקדימה מאז פברואר. שישה חודשים זה זמן רב לשאת תווית של תצוגה מקדימה, וגוגל הוציאה בינתיים את דגמי 3.5, 3.6 ו-3.8 Flash מבלי לקדם את 3.1 Pro לזמינות כללית. ב-OrcaRouter ה-slug לניתוב הוא עדיין gemini-3.1-pro-preview, וגרסה נפרדת gemini-3.1-pro-preview-customtools קיימת לצידו.

זה משנה לרכש באופן שבנצ'מרקים לא. נקודות קצה של תצוגה מקדימה יכולות להשתנות מתחת לידיים שלכם, להיות מוכרזות כמיושנות בהתראה קצרה, ולשאת מגבלות קצב שונות מאלה של מודל GA. אם אתם בונים היום על Gemini 3.1 Pro, אתם בונים על תצוגה מקדימה, ועליכם לתמחר את סיכון ההגירה בהתאם — במיוחד כשמודלי Flash החדשים יותר של Google עצמה כבר עוקפים אותו בכמה צירים.

ל-GPT-6 Sol אין את הבעיה הזו, אבל יש לו בעיה אחרת: הזמינות בעת ההשקה הייתה מצומצמת יותר ממה שההכרזה רמזה. הוא נמצא ב-API, ב-ChatGPT Work וב-Codex בתוכניות בתשלום — ומנהלי Enterprise צריכים להפעיל אותו לפני שהמשתמשים שלהם יוכלו לראות אותו. הוא לא נמצא ב-ChatGPT Chat. מוצר דגל שמדלג על המשטח הצרכני הוא מוצר דגל שמכוון למפתחים.

להריץ את הזול ואת הטוב יחד

זוהי ההשוואה הנדירה שבה התשובה היא בבירור "שניהם", והתמחור תומך בכך. Gemini 3.1 Pro הוא המודל שמציבים מול בן אדם: טוקן ראשון מהיר, תעריפי אצווה שהופכים עבודות בכמויות גדולות לזולות, ציוני חשיבה חזקים שפורסמו. GPT-6 Sol הוא המודל שמציבים מאחורי תור: איטי להתחיל, תפוקה מעולה, טוב יותר ב-51 נקודות Index, ומתומחר בטווח של 20% ממחיר המודל שהוא מחליף בעבודה אינטראקטיבית.

Gemini 3.1 Pro נמצא ב-OrcaRouter במחיר המחירון של Google, במסגרת מודל ה-pass-through המשמעות היא ששינוי מחיר של Google נכנס לתוקף אצלנו באותו יום, במקום להמתין שמשווק ינהל משא ומתן מחדש. GPT-6 Sol אינו בקטלוג שלנו נכון לכתיבת שורות אלה — ניתן להגיע אליו דרך ה-API של OpenAI עצמה — כך שמסלול שמכסה את שניהם מצריך מפתח אחד עבור Gemini ואינטגרציה ישירה עם OpenAI לצידו. ניתוב בין מודל תצוגה מקדימה מהיר למודל חזית איטי יותר הוא בדיוק המקרה שלשמו נבנה failover אוטומטי: כאשר נקודת הקצה של התצוגה המקדימה מתדרדרת או מוכרזת כמיושנת, המסלול עובר, ואתם מגלים זאת משורת לוג ולא מהמשתמשים שלכם.

A screenshot of the Artificial Analysis page for GPT-6 Sol (max), showing an Intelligence rank of 18th of 212 models, a Cost rank of 49th and a Verbosity rank of 43rd, input pricing of $2.00 and output of $10.00 per 1M tokens with a 90% cache discount, a cost per Intelligence Index task of $1.06, an 872k-token context window, 77M tokens generated during the index run, and a total of $1,550.08 spent evaluating the model on the Intelligence Index.

כלל ההחלטה

בחרו ב-Gemini 3.1 Pro כשאדם ממתין, כשהעבודה ניתנת לעיבוד באצווה, או כשהפלט נשאר קצר. טוקן ראשון של 33 שניות אינו טוב, אבל הוא טוב פי שלושה מזה של GPT-6 Sol, ותעריף האצווה של $1/$6 הוא הדרך הזולה ביותר להעביר קורפוס גדול דרך מודל הסקה חזק. קבלו את העובדה שאתם על נקודת קצה בתצוגה מקדימה ותכננו את המיגרציה.

בחר ב-GPT-6 Sol כאשר העבודה היא סוכנית, ארוכת טווח וללא השגחה, וכאשר ההקשר שלך נשאר מתחת ל-272K טוקנים. הוא משיג 48 לעומת 30, הוא מייצר 128K פלט לעומת כ-64K, והתמחור שלו לקידומת שמורה במטמון בהנחה של 90% הופך לולאות סוכניות חוזרות לזולות במיוחד. הזמן עד לטוקן הראשון שלו, 107 שניות, הוא מאפיין של אופן ההסקה שלו, לא באג, והוא הופך לבעיה רק כשמציבים אותו מול מישהו.

אל תבחרו לפי מחיר. השניים נמצאים בטווח של 9% זה מזה בעומס עבודה עם הקשר קצר ובטווח של 10% בעומס עם הקשר ארוך. הפער החודשי של תשעה דולרים על ספר של עשרה מיליון טוקנים אינו סיבה לבחור באף אחד מהמודלים, ואילו פער ה-Index של חמישים ואחת נקודות הוא כן.