Kimi K3.1 Pro vs GPT-6 Astra: Seperlima Harga, dan Dua Poin Sebaliknya

GPT-6 Astra biayanya lima kali lipat dibanding Kimi K3.1 Pro pada kedua jalur penagihan: $10.00 per juta token masukan versus $2.00, dan $50.00 per juta token keluaran versus $10.00. Pada indeks independen tempat kedua model diukur, model yang lebih murah unggul — Artificial Analysis memberi skor Kimi K3.1 Pro 55 dan GPT-6 Astra 53. Namun, pada tabel vendor model yang lebih murah sendiri, selisihnya tidak seragam: Kimi menang 7,5 poin pada benchmark agen terminal dan kalah mutlak pada benchmark CAD dan halusinasi. Versi jujur dari perbandingan ini adalah bahwa Anda tidak memilih antara model yang lebih baik dan lebih buruk. Anda memilih seberapa berharga satu poin akurasi bagi Anda, dan apakah Anda perlu memiliki bobotnya.

Kedua model adalah model unggulan saat ini dengan konteks sejuta token, keduanya dibatasi aksesnya atau dibatasi dengan cara tertentu, dan keduanya dapat dipanggil melalui OrcaRouter dengan harga daftar resminya. Perbedaan yang menentukan migrasi lebih sempit daripada yang disiratkan oleh kelipatan harga, dan tiga di antaranya dapat diukur.

Dua kartu tarif dan apa yang sebenarnya mereka tagih

• Input — $2.00 per juta token di Kimi K3.1 Pro dibandingkan dengan $10.00 di GPT-6 Astra.

• Output — $10.00 dibandingkan dengan $50.00. Output adalah area tempat pekerjaan agentik menghabiskan sebagian besar uangnya, yang menjadikan ini pos yang paling penting.

• Cache — kedua vendor menerapkan diskon cache 90%; Artificial Analysis mencatat angka yang sama untuk keduanya. Jadi, cache hit lima kali lebih murah pada Kimi secara absolut, karena itu 10% dari seperlima harga.

• Konteks — 1.048.576 token pada Kimi K3.1 Pro, 1.050.000 pada GPT-6 Astra. Praktis identik.

• Output maksimum — 943.718 token pada Kimi K3.1 Pro dibandingkan 128.000 pada GPT-6 Astra. Ini adalah perbedaan yang paling sedikit dibahas dan paling berdampak pada kartu ini. Model yang dapat menulis 900.000 token dalam satu respons dapat menyelesaikan migrasi besar, menghasilkan dokumen panjang, atau membawa agen melalui loop tak terbatas tanpa strategi penyambungan di sisi klien. Batas 128K Astra tergolong murah hati menurut standar 2025 dan membatasi jika dibandingkan dengan yang ini.

Harga per token meremehkan selisihnya dan sekaligus melebih-lebihkannya, itulah sebabnya angka biaya per tugas dari evaluator adalah yang berguna. Artificial Analysis menempatkan Kimi K3.1 Pro pada $2,11 per tugas Intelligence Index dan GPT-6 Astra pada $3,26 — penghematan 35%, bukan 80%. Perbedaannya adalah verbositas: Kimi K3.1 Pro menghasilkan 150 juta token keluaran selama evaluasi, dibandingkan dengan 60 juta milik Astra. Token yang lebih murah tetapi dikeluarkan dua setengah kali lebih sering hanya agak lebih murah.

Pada permintaan campuran, aritmetikanya lugas. Panggilan yang membaca satu juta token masukan dan menulis 200.000 token keluaran biayanya $2,00 ditambah $2,00 — $4,00 — pada Kimi K3.1 Pro, dan $10,00 ditambah $10,00 — $20,00 — pada GPT-6 Astra. Agen yang membaca ulang repositori yang di-cache dengan tingkat hit 90% mempersempit sisi masukan hingga hampir nol pada keduanya, dan baris keluaran saja tetap $10 versus $50 untuk 200.000 token yang sama.

Kesegaran adalah biaya kedua yang tidak begitu kentara. Artificial Analysis mencatat batas pengetahuan GPT-6 Astra pada 30 April 2026, sekitar enam bulan sebelum perbandingan ini. Kimi K3.1 Pro adalah rilis pasca-pelatihan pada model yang tanggal pra-pelatihannya belum dipublikasikan Moonshot, jadi tidak ada pihak yang memberi Anda batas pelatihan yang bisa dimasukkan ke dokumen kepatuhan — tetapi hanya satu dari keduanya yang memiliki batas yang sama sekali dapat diverifikasi evaluator.

Indeks independen, dan tabel milik vendor itu sendiri, tidak sepakat soal urutannya.

Artificial Analysis mengukur Kimi K3.1 Pro pada 55 (ke-4 dari 215 model) dan GPT-6 Astra pada 53 (ke-8 dari 215), pada versi 4.3.2 indeksnya. Itu adalah keunggulan dua poin bagi model yang biayanya seperlima dari yang lain. Ini juga berada dalam rentang di mana pengaturan harness dan effort dapat membalik urutan, jadi anggap saja ini "keduanya setara" bukan "salah satu lebih baik".

Tabel peluncuran Moonshot, yang dijalankan pada harness Moonshot, membuat kedua model jauh lebih terpisah pada benchmark yang menjadi judul utamanya — dan lebih berdekatan, atau terbalik, di semua tempat lain:

Terminal-Bench 4.0 — 65,7% untuk Kimi K3.1 Pro berbanding 58,2% untuk GPT-6 Astra. Keunggulan 7,5 poin, dan tolok ukur yang dipilih untuk bagian atas pengumuman.

• BenchCAD dengan alat — 92,7% untuk Kimi K3.1 Pro berbanding 95,9% untuk GPT-6 Astra. Astra menang dengan selisih 3,2 poin pada tolok ukur pemodelan 3D yang menjadi pusat pitch Kimi sendiri.

• Kimi Hallu Bench Hard — halusinasi tingkat klaim sebesar 8,3% untuk Kimi K3.1 Pro dengan alat, dibandingkan 5,5% untuk GPT-6 Astra; tanpa alat, 5,4% dibandingkan 4,2%. Astra adalah model yang lebih andal secara faktual pada set ini dengan selisih yang penting untuk penelitian dan pekerjaan dokumen.

Pola itu — satu kemenangan besar, dua kekalahan yang lebih kecil — adalah bentuk tabel vendor ketika tabel itu cukup jujur untuk mencantumkan baris-baris yang membuatnya kalah. Efek seleksinya ada pada judul utama, bukan pada datanya.

Akses juga merupakan spesifikasi

GPT-6 Astra adalah model OpenAI pertama yang dinilai "critical" di bawah Preparedness Framework milik perusahaan itu sendiri, karena model ini dapat secara mandiri menemukan celah keamanan baru. Peluncurannya dilakukan secara bertahap: mitra akses awal lebih dulu, lalu tingkatan langganan, kemudian API. Beberapa kemampuannya dibatasi berdasarkan peringkat risiko, dan model ini dijual sebagai produk frontier dengan akses terbatas, bukan sebagai utilitas.

Kimi K3.1 Pro mengambil pendekatan yang berlawanan dan membayar harga yang berbeda untuk itu. Moonshot menghapus data terkait siber dari tahap mid-training dan dari pembelajaran penguatan, lalu mempublikasikan biayanya: model yang dirilis mencetak 81,0% pada xdev-bench-hard dibandingkan 90,5% untuk checkpoint yang dilatih tanpa langkah-langkah tersebut. Prinsip yang dinyatakan perusahaan adalah tidak merilis bobot terbuka yang memperluas batas kemampuan siber ofensif, dan perusahaan berencana menaikkan batas atas itu secara bertahap. Bobot lengkap dijanjikan pada 4 November 2026; hingga saat itu, model tersebut hanya tersedia melalui API meskipun digambarkan sebagai open-weight.

Bagi pembeli yang tunduk pada regulasi, trade-off ini mudah dibaca. Astra memberi Anda kemampuan bergerbang terkuat dan proses persetujuan. Kimi memberi Anda model yang dapat diunduh dalam sebelas hari, pengurangan kemampuan yang dipublikasikan, dan tanpa gating selain kunci API standar.

Latensi, sebagaimana diukur pada rute kami sendiri

Selama tujuh hari terakhir di OrcaRouter, GPT-6 Astra memiliki waktu median hingga token pertama sebesar 1,64 detik; Kimi K3.1 Pro, yang ditambahkan ke katalog pada 24 Oktober, memiliki 7,15 detik. Dalam hal kecepatan output, evaluasi independen menempatkan Kimi lebih unggul — 73,5 token per detik dibandingkan 58,1 — sehingga kedua model berbeda dalam bentuknya, bukan dalam responsivitas keseluruhan: Astra memulai lebih cepat, Kimi menulis lebih cepat setelah mulai. Untuk sesi coding interaktif, angka pertama mendominasi pengalaman; untuk generasi panjang, angka kedua yang mendominasi.

Apa yang harus dijalankan, dan kapan

Kedua model dapat dipanggil hari ini menggunakan satu kunci OrcaRouter dengan harga daftar dari penyedianya tanpa tambahan markup — $2.00 dan $10.00 untuk Kimi K3.1 Pro, $10.00 dan $50.00 untuk GPT-6 Astra — dan keduanya menyediakan tiga format permintaan yang sama, sehingga kebijakan perutean dapat memindahkan lalu lintas di antara keduanya tanpa mengubah kode aplikasi.

Pembagian yang sesuai dengan bukti: arahkan pekerjaan terminal berhorizon panjang dan pengodean agentik ke Kimi K3.1 Pro, karena model ini unggul pada benchmark yang dijalankan kedua lab dan batas keluaran 943.718 token menghapus kendala di sisi klien. Arahkan riset, verifikasi dokumen, serta pekerjaan 3D atau CAD ke GPT-6 Astra, karena baris halusinasi dan BenchCAD menguntungkannya. Dengan selisih harga lima kali, beban kerja yang menghabiskan 80% tokennya pada kategori pertama dan 20% pada kategori kedua tetap memangkas tagihannya sekitar dua pertiga, dengan failover otomatis menutupi sisi mana pun yang macet.

Satu hal yang jangan dilakukan adalah bermigrasi hanya berdasarkan satu baris benchmark. Keunggulan 7,5 poin vendor pada Terminal-Bench memang nyata, dan begitu pula dua baris tempat ia kalah; indeks independen menyatakan kedua model setara, dan biaya per tugas menunjukkan bahwa yang setara itu 35% lebih murah, bukan 80%. Itu argumen kuat untuk merutekan berdasarkan tugas — dan argumen lemah untuk beralih secara menyeluruh.