Kimi K3.1 Pro vs GPT-6 Astra: a un quinto del prezzo, e due punti a favore dell'altro

GPT-6 Astra costa cinque volte Kimi K3.1 Pro su entrambe le linee di fatturazione: $10.00 per milione di token di input contro $2.00, e $50.00 per milione di output contro $10.00. Sull'indice indipendente su cui vengono misurati entrambi i modelli, quello più economico è in vantaggio: Artificial Analysis assegna a Kimi K3.1 Pro 55 e a GPT-6 Astra 53. Sulla tabella del fornitore del modello più economico, però, il divario non è uniforme: Kimi vince il benchmark terminal-agent di 7,5 punti e perde nettamente i benchmark CAD e allucinazioni. La versione onesta di questo confronto è che non stai scegliendo tra un modello migliore e uno peggiore. Stai scegliendo quanto vale per te un punto di accuratezza e se hai bisogno di possedere i pesi.

Entrambi i modelli sono le attuali ammiraglie con un milione di token di contesto, entrambi sono soggetti a gating o a restrizioni in qualche modo, ed entrambi sono invocabili tramite OrcaRouter ai loro prezzi di listino pubblicati. Le differenze che determinano una migrazione sono più contenute di quanto suggerisca il multiplo di prezzo, e tre di esse sono misurabili.

Le due schede tariffarie e ciò che effettivamente fatturano

• Input — $2,00 per milione di token su Kimi K3.1 Pro contro $10,00 su GPT-6 Astra.

• Output — $10,00 contro $50,00. L'output è la voce su cui il lavoro agentico spende la maggior parte del proprio budget, il che la rende la riga che conta di più.

• Cache — entrambi i fornitori applicano uno sconto del 90% sulla cache; Artificial Analysis registra lo stesso dato per entrambi. Un cache hit è quindi cinque volte più economico su Kimi in termini assoluti, perché è il 10% di un quinto del prezzo.

• Contesto — 1.048.576 token su Kimi K3.1 Pro, 1.050.000 su GPT-6 Astra. In pratica identici.

• Output massimo — 943.718 token su Kimi K3.1 Pro contro 128.000 su GPT-6 Astra. Questa è la differenza meno discussa e più rilevante della scheda. Un modello in grado di scrivere 900.000 token in un'unica risposta può completare una migrazione di grandi dimensioni, generare un documento lungo o portare un agente attraverso un ciclo illimitato senza una strategia di ricucitura lato client. Il tetto di 128K di Astra è generoso secondo gli standard del 2025 e restrittivo rispetto a questo.

I prezzi per token sottostimano il divario e allo stesso tempo lo sovrastimano, ed è per questo che la cifra del costo per attività calcolata dal valutatore è quella utile. Artificial Analysis colloca Kimi K3.1 Pro a 2,11 $ per attività dell'Intelligence Index e GPT-6 Astra a 3,26 $ — un risparmio del 35%, non dell'80%. La differenza sta nella verbosità: Kimi K3.1 Pro ha generato 150 milioni di token in output durante la valutazione, contro i 60 milioni di Astra. Un token più economico che viene emesso due volte e mezzo più spesso è soltanto in parte più economico.

Su una richiesta mista l’aritmetica è spietata. Una chiamata che legge un milione di token in input e scrive 200.000 token in output costa $2,00 più $2,00 — $4,00 — su Kimi K3.1 Pro, e $10,00 più $10,00 — $20,00 — su GPT-6 Astra. Un agente che rilegge un repository in cache con un tasso di successo del 90% riduce il lato input a quasi nulla su entrambi, e solo la voce output resta a $10 contro $50 per gli stessi 200.000 token.

La freschezza è un secondo costo, meno evidente. Artificial Analysis registra il knowledge cutoff di GPT-6 Astra al 30 aprile 2026, circa sei mesi prima di questo confronto. Kimi K3.1 Pro è una release post-training su un modello la cui data di pre-training non è stata pubblicata da Moonshot, quindi nessuna delle due parti fornisce un cutoff di addestramento da inserire in un documento di conformità — ma solo una delle due ha un cutoff che il valutatore potrebbe verificare in qualche modo.

L'indice indipendente e la tabella dello stesso fornitore non concordano sull'ordine

Artificial Analysis misura Kimi K3.1 Pro a 55 (4º su 215 modelli) e GPT-6 Astra a 53 (8º su 215), nella versione 4.3.2 del suo indice. Si tratta di un vantaggio di due punti per il modello che costa un quinto dell'altro. È anche nell'intervallo in cui le impostazioni di harness e effort possono invertire l'ordine, quindi consideralo più come «sono pari» che come «uno è migliore».

La tabella di lancio di Moonshot, eseguita sull'harness di Moonshot, distanzia molto di più i due modelli sul benchmark che mette in evidenza — e li avvicina, o li inverte, ovunque altrove:

• Terminal-Bench 4.0 — 65,7% per Kimi K3.1 Pro contro il 58,2% di GPT-6 Astra. Un vantaggio di 7,5 punti, e il benchmark scelto per aprire l'annuncio.

• BenchCAD con strumenti — 92,7% per Kimi K3.1 Pro contro il 95,9% di GPT-6 Astra. Astra vince di 3,2 punti sul benchmark di modellazione 3D che è al centro della presentazione di Kimi stesso.

• Kimi Hallu Bench Hard — 8,3% di allucinazioni a livello di affermazione per Kimi K3.1 Pro con gli strumenti, contro il 5,5% di GPT-6 Astra; senza strumenti, 5,4% contro 4,2%. Astra è il modello più affidabile sul piano fattuale su questo set, con un margine che conta per la ricerca e il lavoro sui documenti.

Quello schema — una grande vittoria, due sconfitte più piccole — è l'aspetto che ha la tabella di un fornitore quando è abbastanza onesta da includere le righe che perde. L'effetto di selezione è nel titolo, non nei dati.

Anche l'accesso è una specifica.

GPT-6 Astra è il primo modello OpenAI classificato come "critico" nell'ambito del Preparedness Framework della stessa azienda, perché è in grado di individuare autonomamente nuove vulnerabilità di sicurezza. Il suo rilascio è stato scaglionato: prima i partner con accesso anticipato, poi i livelli di abbonamento, quindi l'API. Alcune capacità sono soggette a restrizioni in base alla classificazione del rischio, e il modello viene venduto come prodotto frontier ad accesso controllato anziché come servizio di utilità.

Kimi K3.1 Pro adotta l'approccio opposto e ne paga un prezzo diverso. Moonshot ha rimosso i dati relativi al cyber dal mid-training e dal reinforcement learning, poi ha pubblicato il costo: il modello distribuito ottiene l'81,0% su xdev-bench-hard contro il 90,5% di un checkpoint addestrato senza quelle misure. Il principio dichiarato dall'azienda è non rilasciare pesi aperti che estendano la frontiera delle capacità cyber offensive, e intende alzare gradualmente il tetto. I pesi completi sono promessi entro il 4 novembre 2026; fino ad allora il modello è disponibile solo tramite API nonostante sia descritto come open-weight.

Per un acquirente soggetto a regolamentazione, il compromesso è chiaro. Astra ti offre la più solida capacità con accesso controllato e un processo di approvazione. Kimi ti offre un modello scaricabile in undici giorni, una riduzione delle capacità pubblicata e nessun controllo di accesso oltre a una chiave API standard.

Latenza, misurata sulla nostra rotta

Negli ultimi sette giorni su OrcaRouter, GPT-6 Astra ha un tempo mediano al primo token di 1,64 secondi; Kimi K3.1 Pro, aggiunto al catalogo il 24 ottobre, ne impiega 7,15. Sulla velocità di output la valutazione indipendente mette Kimi in vantaggio — 73,5 token al secondo contro 58,1 — quindi i due modelli si distinguono per conformazione più che per reattività complessiva: Astra parte più veloce, Kimi scrive più velocemente una volta che ha iniziato. Per una sessione di coding interattiva è il primo numero a dominare l'esperienza; per una generazione lunga, è il secondo.

Cosa eseguire, e quando

Entrambi i modelli sono oggi invocabili con una singola chiave OrcaRouter al prezzo di listino del rispettivo provider, senza alcun ricarico — 2,00 $ e 10,00 $ per Kimi K3.1 Pro, 10,00 $ e 50,00 $ per GPT-6 Astra — ed entrambi espongono gli stessi tre formati di richiesta, così una policy di routing può spostare il traffico tra di essi senza modificare il codice dell'applicazione.

La suddivisione che corrisponde alle evidenze: invia il coding agentico e da terminale a lungo orizzonte a Kimi K3.1 Pro, dove è in testa nel benchmark eseguito da entrambi i laboratori e dove il tetto di output di 943.718 token elimina un vincolo lato client. Invia la ricerca, la verifica dei documenti e il lavoro 3D o CAD a GPT-6 Astra, dove le righe su allucinazioni e BenchCAD lo favoriscono. Con una differenza di prezzo di cinque volte, un carico di lavoro che spende l'80% dei suoi token nella prima categoria e il 20% nella seconda riduce comunque la spesa di circa due terzi, con il failover automatico che copre qualunque lato si blocchi.

L'unica cosa da non fare è migrare sulla base di una singola riga di benchmark. Il vantaggio di 7,5 punti del fornitore su Terminal-Bench è reale, e lo sono anche le due righe in cui perde; l'indice indipendente dice che i due modelli sono equivalenti, e il costo per attività dice che l'equivalente costa il 35% in meno, non l'80%. È un argomento forte a favore dell'instradamento per attività — e un argomento debole per un cambiamento totale.