GPT-6 Sol vs Grok 4.7: Il token più economico che costa tre volte tanto

Due modelli sono stati rilasciati a un giorno di distanza l'uno dall'altro a settembre 2026, e sul listino prezzi non sono affatto vicini. Grok 4.7 è arrivato il 21 settembre a 2,00 $ per milione di token in input e 6,00 $ per milione di token in output. GPT-6 Sol è arrivato il 22 settembre allo stesso prezzo di 2,00 $ in input e 10,00 $ in output. L'output di Grok costa il 40% in meno. È su questo unico dato che si baserà la maggior parte dei confronti per sceglierlo, ed è il numero sbagliato da guardare.

Il numero che decide questo confronto non è su nessuna delle due tabelle di prezzo. È 240 milioni contro 77 milioni — i token di output generati da ciascun modello mentre Artificial Analysis eseguiva il suo Intelligence Index. Grok 4.7 ha consumato poco più del triplo dei token per rispondere allo stesso insieme di domande. Moltiplica questo per la tariffa per token e il modello con l'output più economico finisce per costare 3,74 $ per attività completata contro 1,06 $. Più economico per token, più del triplo del conto.

Cosa è realmente ciascun modello

Grok 4.7 è il successore di Grok 4.6 di xAI, posizionato come il suo modello più forte per la programmazione e il lavoro basato sulla conoscenza, con una finestra di contesto di 500.000 token, input di testo e immagini, output di testo e reasoning effort configurabile tra low, medium, high e xhigh. xAI non ha divulgato un conteggio dei parametri. Accetta una data di cutoff del pre-training indicata come giugno 2026, con addestramento supplementare fino ad agosto.

GPT-6 Sol è il modello GPT-6 di fascia media di OpenAI — al di sotto del modello di punta GPT-6 Astra, al di sopra del modello economico GPT-6 Luna — con una finestra di contesto di 1.050.000 token, un input massimo di 922.000 token, un limite massimo di output di 128.000 token e una data di aggiornamento delle conoscenze al 20 aprile 2026. Accetta testo e immagini in input e restituisce testo in output, con uno sforzo di ragionamento da none fino a max, e OpenAI ha descritto il suo prezzo come permanente anziché promozionale.

Le finestre di contesto non sono vicine. Quella di Sol è circa il doppio. Questo conta per esattamente una classe di carichi di lavoro, e non è quella che la maggior parte delle persone esegue.

Il tariffario, e la riga che lo inverte

• Input — GPT-6 Sol $2,00 per milione di token vs Grok 4.7 $2,00 per milione di token; identici

• Output — GPT-6 Sol $10,00 per milione di token rispetto a Grok 4.7 $6,00 per milione di token; Grok è il 40% più economico

• Input in cache — GPT-6 Sol $0,20 per milione di token vs Grok 4.7 $0,50 per milione di token; la lettura della cache di Sol è più economica di un fattore due e mezzo, che è l'opposto di quanto implica la tariffa di output

• Scritture in cache — GPT-6 Sol 2,50 $ per milione di token, mentre per Grok 4.7 la tariffa non è pubblicata sullo stesso foglio

• Finestra di contesto — GPT-6 Sol 1.050.000 token contro Grok 4.7 500.000 token

• Supplemento per contesto lungo — GPT-6 Sol riprezza una richiesta superiore a 272.000 token di input applicando tariffe di input e cache pari a 2× e output pari a 1,5× per l'intera richiesta, mentre Grok 4.7 raddoppia ogni tariffa a 200.000 token di input, anch'esso per l'intera richiesta

• Data limite delle conoscenze — GPT-6 Sol 20 aprile 2026 vs Grok 4.7 un cutoff di pre-addestramento riportato come giugno 2026 con addestramento supplementare fino ad agosto

• Sforzo di ragionamento — GPT-6 Sol nessuno, basso, medio (predefinito), alto, xhigh, max vs Grok 4.7 basso, medio (predefinito), alto, xhigh

• Modalità — testo e immagine in input, testo in output, per entrambi

La linea di cache è quella su cui un acquirente dovrebbe soffermarsi. La tariffa di output di Grok è inferiore, ma il suo input in cache è due volte e mezzo quella di Sol, e l'input in cache è dove risiedono lunghe cronologie degli agenti e prompt di sistema ripetuti. Un carico di lavoro che consiste principalmente nel rileggere un contesto ampio e stabile troverà i due molto più vicini di quanto $6 contro $10 suggerisca — e una volta applicato anche il rapporto di volume dei token, l'ordine si inverte.

Perché 240 milioni di token sono tutta la storia

Artificial Analysis ha misurato Grok 4.7 a xhigh generando circa 240 milioni di token di output durante la sua esecuzione dell'indice, rispetto a una mediana di circa 88 milioni per i modelli sulla stessa classifica. Il suo stesso riepilogo definisce il modello "notevolmente lento e molto verboso". GPT-6 Sol, misurato sullo stesso harness, ha generato 77 milioni — descritto nella classifica come "piuttosto conciso".

Il consiglio riporta anche direttamente la conseguenza. Grok 4.7 ottiene 46 sull'Intelligence Index a $3,74 per attività. Alla sua impostazione alta, il punteggio è anche 46 e il costo è $2,73 per attività. GPT-6 Sol ottiene 48 a $1,06 per attività. Stesso indice, stesso harness, e una differenza di costo da due a tre volte e mezza che nessun listino prezzi mostra.

Due avvertenze prima di trattare quei valori come un confronto testa a testa pulito. Le due pagine sono state acquisite lo stesso giorno, ma le classifiche riportano totali diversi — la pagina di Grok mostra una classe di 212 modelli, mentre un elenco separato di Grok riporta una posizione su 655 — quindi non è garantito che i due punteggi siano sulla stessa build dell'indice. E nessuno dei due valori è un numero del fornitore: Artificial Analysis esegue il proprio harness, che è il punto, ma le impostazioni di ragionamento differiscono tra i due elenchi (xhigh per Grok, max per Sol), quindi considera il divario di costo del 500% come il dato rilevante e il divario di due punti nell'indice come approssimativo.

Cosa ha pubblicato xAI, e cosa nessuno ha verificato

I numeri di lancio di xAI sono solidi e, come tutti i numeri di lancio dei fornitori, non riprodotti. CursorBench 4.0 al 46,3% a xhigh contro il 40,4% di Grok 4.6. Terminal-Bench 4.0 al 38,0% contro 20,3% — il maggiore incremento singolo del rilascio. DeepSWE v1.1 al 71,0% a high contro 65,2%. EEBench al 64,0% contro 53,0%. Quelli sono l'harness di xAI, le impostazioni di xAI, il reporting di xAI.

I numeri di OpenAI per GPT-6 Sol seguono lo stesso schema e meritano lo stesso sconto. La differenza è che Sol ha un elemento di prova indipendente in più rispetto a Grok: il dato di Artificial Analysis relativo al costo per attività, calcolato dal consumo di token misurato anziché dalla tabella dei punteggi di un fornitore. È questo il numero che sopravvive a questo confronto.

Quello che nessuno ha pubblicato per nessuno dei due modelli è un confronto diretto sugli stessi compiti, con lo stesso harness e la stessa impostazione di effort. Se ne vedi uno, controlla quale di quelle tre variabili è cambiata.

Prezzare un mese di traffico agente in cache

Prendi un carico di lavoro composto in gran parte da contesto stabile: un agente di programmazione con un prompt di sistema e un riepilogo del repository da 60.000 token, riletti su 5.000 chiamate al mese, ciascuna delle quali restituisce 4.000 token di output. Presumi che la cache funzioni e che il prefisso stabile venga fatturato alla tariffa della cache.

Su GPT-6 Sol: 300 milioni di token di input in cache a $0,20 per milione sono $60,00. Venti milioni di token di output a $10,00 per milione sono $200,00. Totale: $260,00.

Su Grok 4.7: gli stessi 300 milioni di token di input in cache a $0,50 per milione sono $150,00. Venti milioni di token di output a $6,00 per milione sono $120,00. Totale, $270,00.

Quasi identici — e questo con il volume di token mantenuto costante, che è l'ipotesi generosa. La verbosità misurata di Grok 4.7 sull'esecuzione dell'indice era tre volte quella di Sol. Applica anche solo un moltiplicatore di 1,5× al volume di output e la fattura di Grok arriva a $330,00 contro i $320,00 di Sol, e il divario si allarga da lì. La tariffa di output più economica non sopravvive alla cache più la verbosità; a malapena sopravvive alla sola cache.

Nulla di quanto segue è un'affermazione sul prezzo di uno dei due modelli tramite OrcaRouter — nessuno dei due è nel nostro catalogo. GPT-6 Sol è raggiungibile tramite l'API di OpenAI stessa e Grok 4.7 tramite quella di xAI; il resto della linea Grok, incluso Grok 4.6, è instradabile tramite noi al prezzo di listino di xAI secondo il modello pass-through. Il punto di questi calcoli è che la regola di escalation che scrivete dovrebbe basarsi sul costo per attività completata sul vostro traffico, non sul listino — e un livello di routing è ciò che vi permette di testare quella regola senza un secondo contratto.

Dove ognuno appartiene

Lavoro ad agenti ad alto volume e con contesto in cache — GPT-6 Sol. La voce relativa all'input in cache è di 2,5× a favore di Sol e quella relativa al volume di output è persino peggiore in Grok, e i due effetti si combinano.

• Lavori di coding in cui vuoi il più forte miglioramento pubblicato su Terminal-Bench nella release — Grok 4.7 è il modello che ha il numero, ed è un numero bello grosso. Fai il budget per i token, non per la tariffa.

• Documenti lunghi oltre 500.000 token — GPT-6 Sol, e non c'è partita. La finestra di Grok finisce dove quella di Sol è a metà.

• Percorsi sensibili alla latenza — nessuno dei due. Artificial Analysis colloca Grok 4.7 a 39,2 token di output al secondo, valore che descrive come notevolmente lento. Controlla il dato di velocità di Sol sulla classifica attuale prima di dare per scontato che sia migliore.

• Se ti è stato mostrato un confronto per token che termina con "quindi Grok è più economico" — si è fermato un passo troppo presto. Il passo successivo è il conteggio dei token.