Gemini 4 vs GPT-6 Astra: een nek-aan-nekrace op de index, een 5x verschil op de factuur

Twee frontiermodellen, één onafhankelijke index, één identieke score. Artificial Analysis zet Gemini 4 Argon op hoge inspanning en GPT-6 Astra op maximale inspanning, beide op 53 op Intelligence Index v4.3.2, de samengestelde score van tien evaluaties die de evaluator op revisie v4.3.2 uitvoert. Vervolgens beprijst het de run achter elke score: $1,99 aan kosten per token per indextaak voor Gemini 4 Argon tegenover $3,26 voor GPT-6 Astra. Geen gelijkspel.

Dat is het nuttige kader voor deze confrontatie, want de opvallende tariefkaarten laten de kloof nog groter lijken dan die is en de cijfers per taak laten die kleiner lijken. Gemini 4 Argon wordt vermeld tegen $2,00 per miljoen input en $10,00 per miljoen output op een introductietarief dat op 2026-12-01 verdubbelt. GPT-6 Astra wordt vermeld tegen $10,00 per miljoen input, $1,00 voor gecachte input en $50,00 per miljoen output. Beide scores zijn gelijk; de tariefkaarten verschillen vijfvoudig op output en de rekening per taak met een factor 1,6.

De modellen: Gemini 4 Argon is het enige lid met een naam van de Gemini 4-lijn van G​oogle, aangekondigd op 30 september 2026 en sinds 13 oktober 2026 algemeen beschikbaar op de betaalde tier van G​oogle. GPT-6 Astra is het vlaggenschip van O​penAI, gepubliceerd op 3 september 2026 en uitgerold onder een programma met beperkte toegang. Beide behoren tot dezelfde contextklasse van 1M tokens en beide zijn redeneermodellen met configureerbare inspanning.

Waarom een vijfvoudig tarief een 1,6x rekening kan opleveren

De afstemming zit in de tokenaantallen. Astra heeft een premiumprijs per token en antwoordt in minder tokens dan de tariefkaart suggereert, terwijl Argon goedkoop is per token maar niet zo zuinig per taak dat het voordeel zich opstapelt tot een factor vijf. Volgens de eigen boekhouding van de evaluator komen de kosten per indextaak van Argon uit op $1,99 en die van Astra op $3,26 — het verschil in prijs per miljoen wordt kleiner omdat het grootste deel van wat het testharnas meet redeneerwerk is waar beide modellen tokens aan verbranden.

Dezelfde evaluator vermeldt de gemengde kosten van Argon op $1,47 per miljoen tokens tegenover $7,70 voor Astra bij de standaard 7:2:1-mix van cachehits/input/output. Die mix bevoordeelt Argon, en dat is het vermelden waard: de mix veronderstelt een zeer hoog aandeel cachehits, en het tarief van $1,00 per miljoen aan gecachte input van Astra is tien keer dat van de $0,10 van Argon. Als je workload vooral uit cachehits bestaat in plaats van vooral uit nieuwe output, is het effectieve verschil tussen deze twee kleiner dan het tariefoverzicht of de mix suggereert.

Het terrein waarop Astra niets inlevert, is de toegangshouding. Het is het eerste model dat OpenAI heeft uitgebracht dat de Critical-drempel voor cyberbeveiligingscapaciteit overschrijdt onder zijn eigen Preparedness Framework, en de uitrol volgt daaruit: eerst een beperkt aantal organisaties, bedrijfstoegang standaard uitgeschakeld totdat een beheerder deze inschakelt op basis van een toepasselijke tariefkaart en overeenkomst, speciale beheerderscontroles voor browsen en uploads, en een geplande verbreding via het Daybreak-programma. Voor Gemini 4 Argon is niets vergelijkbaars gedocumenteerd; het is algemeen beschikbaar op de betaalde laag van Google voor iedereen met een factureringsrelatie. Voor een team dat inkoopdocumentatie nodig heeft, is dat verschil beslissend; voor een team dat vanmiddag een model op een key nodig heeft, wijst het de andere kant op.

Uitvoerplafonds, niveaus en inspanningsinstellingen

Beide modellen hebben een contextvenster van 1M tokens. De gepubliceerde decodeerplafonds lopen uiteen: Google publiceert 1.000.000 tokens aan output voor Argon, en Argon wordt gedocumenteerd als één model met vier serviceniveaus — Standard tegen $2/$10, Priority tegen $3,60/$18, Flex en Batch tegen $1/$5. Astra wordt gedocumenteerd als één model op één tariefkaart met een batchniveau tegen half tarief, en de gedifferentieerde toegang ervan is organisatorisch in plaats van een facturatieoptie.

Inspanning is waar deze vergelijking het minst vaststaat. De indexscores hierboven zijn Argon op hoog en Astra op maximaal, en dat zijn in geen enkele zin overeenkomstige instellingen — de evaluator labelt elk model op zijn eigen standaard. Ars Technica's oktoberrapportage over de Argon-uitrol vermeldt dat het model bereikbaar is voor betalende abonnees, en G​oogle's eigen lanceringsmateriaal beschrijft een model dat is gebouwd voor zijn moeilijkste problemen; geen van beide leveranciers publiceert de inspanningscurve die een lezer in staat zou stellen de twee te normaliseren. Waar een rechtstreekse vergelijking met overeenkomstige instellingen niet bestaat, zal deze pagina er geen fabriceren.

Wat onafhankelijke beschikbaarheid betreft: een van deze twee is een telefoontje verwijderd en de andere een sleutel. GPT-6 Astra staat in onze catalogus tegen de lijstprijs van de provider, met 0% opslag erbij, zodat een prijswijziging van een leverancier uw factuur dezelfde dag bereikt in plaats van na een herprijzingscyclus, en automatische failover tussen providers betekent dat een uitrol die nog aan het stabiliseren is, geen single point of failure op een productiepad hoeft te zijn. Gemini 4 Argon staat per 2026-10-14 niet in die catalogus; het is bereikbaar via de eigen API van G​oogle en verschillende platforms van derden, en een lezer die beide achter één sleutel wil, kan dat hier nog niet krijgen.

Verwar deze pagina niet met de Pro-tiervergelijking

Een versie van deze confrontatie circuleert al in de vorm van "Gemini 4 Pro vs GPT-6 Astra", opgebouwd rond een test met één uitkomst. Dat is een andere vraag over een model dat G​oogle niet heeft uitgebracht, en het is een pagina die we al hebben geschreven. Deze pagina vergelijkt de twee productlijnen zoals ze daadwerkelijk bestaan: één Gemini 4-model tegenover één O​penAI-vlaggenschip.

De regel

Als het op te leveren resultaat langvormige output op volume is, of een agent die grote artefacten in één keer schrijft, dan zijn de kosten per token van Gemini 4 Argon en het decodeerplafond van 1M tokens de reden om daarvoor te kiezen — mits je de tariefstap van 2026-12-01 in het budget inplant in plaats van er pas achter te komen. Als het werk professionele output voor de lange termijn is, waarbij een sterker antwoord op moeilijke redeneringen het waard is om ervoor te betalen, of als je enterprisebeheer, audit en een leverancier met een gedocumenteerd toegangsbeheerframework nodig hebt, dan is GPT-6 Astra het completere product, en het is degene die je hier vandaag kunt aanroepen.

Beide modellen zijn het waard om achter een router te draaien in plaats van op één enkele provider, en dat is geen verkooppraatje voor de verdiensten van één leverancier van een van beide: het is het algemene antwoord voor een uitrol die nog in beweging is. De toegangsvoorwaarden van Astra waren in september nog aan verandering onderhevig en de tariefkaart van Argon bevat een stap met een datum, dus geen van beide is het model om in een pad zonder terugvaloptie te integreren.

Het ene feit dat hier meestal de doorslag geeft: de index zegt dat dit hetzelfde model is, en de factuur zegt van niet. Als de kosten van je workload worden gedomineerd door verse outputtokens in plaats van gecachte input, ligt Argons voordeel dichter bij de tariefkaartverhouding dan bij de per-taakverhouding — meet voordat je standaardiseert.

Beide hiervan, één eindpunt

GPT-6 Astra wordt via OrcaRouter tegen de lijstprijs van OpenAI aangeboden met 0% opslag, en omdat de catalogus over providers van hetzelfde model routeert, hoeft een uitrol die nog aan het stabiliseren is geen single point of failure te zijn. Gemini 4 Argon staat op 2026-10-14 niet in die catalogus — het is bereikbaar via G​oogle's eigen API en meerdere platformen van derden.

De trede onder Astra is een vijfde van zijn tariefkaart. GPT-6.1 SolBeide staan op één sleutel, dus de vervanging is een modelstring in plaats van een inkooptraject.

Een modelkeuze is ook een kwestie van wat er eerder mis is gegaan: de gedocumenteerde AI-incidenten en agentfouten voor modellen van deze klasse zijn verzameld in the OrcaRouter AI Incident Archive , waar elke vermelding zijn eigen bronnen, ernst, betrouwbaarheidsgraad en betwist-markering bevat.