GPT-6 vs Grok 4.7: De uitvoerkolom beslist het

GPT-6 Sol en Grok 4.7 rekenen hetzelfde tarief voor inputtokens — $2,00 per miljoen, beide — waardoor de inputkolom nutteloos is om tussen hen te kiezen. De beslissing ligt één kolom naar rechts. GPT-6 Sol rekent $10,00 per miljoen outputtokens; Grok 4.7 rekent $6,00. En de twee modellen zijn het oneens over hoeveel output je in één enkele aanroep mag produceren, met een factor drieënhalf verschil: GPT-6 Sol is beperkt tot 128.000 tokens, terwijl Grok 4.7 — het vlaggenschip van SpaceXAI, uitgebracht op 21 september 2026 als de opvolger van Grok 4.6 — tot 450.000 gaat.

Al het andere in deze vergelijking volgt uit die twee feiten, plus nog één: GPT-6 Sol heeft het grotere contextvenster, 1.050.000 tokens tegenover de 500.000 van Grok 4.7. Dit is dus geen verhaal over één model dat beter is. Het is een verhaal over twee modellen met verschillende vormen, en over welke vorm jouw workload heeft.

Zorg eerst dat de vorm van je verzoek klopt.

De nuttige manier om een beslissing tussen GPT-6 en Grok 4.7 te sorteren, is op basis van welke resource je taak daadwerkelijk verbruikt. Drie gevallen dekken het meeste productieverkeer.

Lange invoer, korte uitvoer. Je voert een groot document, een codebase of een lang agenttranscript in en krijgt een samenvatting, een diff of een beslissing terug. Hier is het contextvenster de beperkende factor, en het aantal van 1.050.000 tokens van GPT-6 Sol is ongeveer het dubbele van de 500.000 van Grok 4.7. Maar let op de staffelregel op beide kaarten: het tarief van $2,00 van Grok 4.7 geldt tot 200.000 invoertokens en stijgt daarna naar $4,00, terwijl het tarief van $2,00 van GPT-6 Sol loopt tot 272.000 en daarna naar $4,00 stijgt. Bij 200.001 tokens heeft Grok de prijs al aangepast en GPT-6 Sol nog niet, dus een document van 250.000 tokens kost $4,00 per miljoen op Grok 4.7 en $2,00 per miljoen op GPT-6 Sol — het dubbele, nog voordat je de uitvoer meetelt.

Korte input, lange output. Je genereert: een lang document, een groot codebestand, een gestructureerd artefact, of een reeks tool-aanroepen waarvan het model de resultaten moet uitschrijven. Dit is het scenario waarvoor Grok 4.7 is gebouwd. Een uitvoerplafond van 450.000 tokens ligt meer dan een orde van grootte boven wat de meeste modellen toestaan, en bij $6,00 per miljoen uitvoertokens tegenover $10,00 betaal je 40% minder voor elk van die tokens. Als je generatie regelmatig boven de 128.000 uitvoertokens uitkomt, kan GPT-6 Sol het verzoek helemaal niet in één aanroep bedienen, en Grok 4.7 wel.

Gebalanceerd en zwaar op beide. Lange input en lange output samen is het geval waarin de twee kaarten op elkaar inwerken. Een input van 400.000 tokens met een output van 200.000 tokens kost $4,00 in en $12,00 uit bij Grok 4.7 (beide boven de drempel) en $4,00 in en $15,00 uit bij GPT-6 Sol. Dat is de enige configuratie waarin GPT-6 Sol het duurdere model per token is, en het is de moeite waard om je eigen gemiddelden hiermee te vergelijken voordat je aanneemt dat de standaard uit het ChatGPT-tijdperk goedkoper is.

Wat OpenAI heeft veranderd, en waarom het hier relevant is

GPT-6 is een familie van drie modellen, en op 7 oktober 2026 zette OpenAI het middelste model voor het publiek. GPT-6 in ChatGPT — de Intelligent UI-uitrol — draait op GPT-6 Sol voor Plus, Pro, Business en Enterprise, en op GPT-6 Luna voor Free en Go, waarmee meer dan 1,2 miljard mensen die ChatGPT wekelijks gebruiken worden bereikt. Dat is een distributiegegeven, geen capaciteitsgegeven, en het verandert wat 'GPT-6' betekent in een vergelijking: wanneer iemand zegt dat GPT-6 een ander model heeft verslagen of ervan heeft verloren op een of andere benchmark, bedoelen ze meestal specifiek GPT-6 Sol, of het vlaggenschip GPT-6 Astra voor $10,00 / $50,00.

Voor deze matchup is de uitrol van ChatGPT op één concreet punt van belang. Grok 4.7 werd op 21 september 2026 uitgebracht, vier dagen voor GPT-6 Sol, en het is een puur API- en app-model zonder een vergelijkbare standaardoptie voor miljarden consumenten. SpaceXAI's eigen beschrijving ervan is nauw en specifiek: een vlaggenschip voor langdurige software-engineering, agentische workflows met toolgebruik en zelfverificatie, en kenniswerk. Dat is een uitspraak over outputintensief werk, precies de vorm waarin Groks kaart sterker is.

Het scorebord, eerlijk gelabeld

De onafhankelijke evaluatie van deze twee is afkomstig van Artificial Analysis, en de samenvatting is dat ze dicht bij elkaar liggen op de samengestelde index en uiteenlopen op de individuele tests op een manier die bij de producten past.

• AA Intelligence Index: Grok 4.7 46,4 (rang 16 van de modellen die het evalueert), GPT-6 Sol 47,6 — GPT-6 Sol ligt ongeveer een punt voor
• Humanity's Last Exam: Grok 4.7 43,1%, GPT-6 Sol 47,9%
• SciCode: Grok 4.7 57,4%, GPT-6 Sol 57,6% — vrijwel gelijk
• Long-Context Recall: Grok 4.7 76,7%, GPT-6 Sol 83,7% — GPT-6 Sol ligt voor, in lijn met het grotere venster
• Terminal-Bench (v4.0 op de kaart van Grok): Grok 4.7 25,8%, GPT-6 Sol 43,9% op dezelfde harness-familie
• Coderen: Grok 4.7 komt in het bovenste deciel van de coderingsindex terecht, in het gezelschap van de sterkste modellen op de ranglijst

Twee kanttekeningen, en ze zijn niet decoratief. De indexwaarden voor de twee modellen zijn op verschillende datums geëvalueerd, dus dit is geen directe vergelijking van dezelfde dag en een punt verschil valt binnen de beweging die een revisie oplevert. En elk hierboven genoemd cijfer voor Grok 4.7 is het eigen gepubliceerde cijfer van de aanbieder zoals opgenomen in de catalogus, niet een score die wij opnieuw hebben gedraaid — de eerlijke lezing is dat Grok 4.7 een coderingsmodel in de bovenste tien procent is dat ongeveer een punt achter GPT-6 Sol ligt op een samengestelde maatstaf voor algemeen redeneren, en dat het terminal-bench-verschil het grootste afzonderlijke signaal in de set is.

Latentie en betrouwbaarheid, die de specsheet verbergt.

Zowel gepubliceerde tariefkaarten als benchmarktabellen laten precies dat weg wat de kwaliteit van de dienstverlening in productie bepaalt, dus is het de moeite waard om naar de gemeten cijfers te kijken in plaats van naar de marketingcijfers.

Op basis van OrcaRouter's eigen playground-metingen in de eerste week van oktober 2026 retourneerde Grok 4.7 een mediane latentie voor het eerste token van 3.825 ms en produceerde uitvoer met ongeveer 147 tokens per seconde, met een foutpercentage rond 8%. De gemeten mediane latentie van GPT-6 Sol in hetzelfde venster lag hoger — 6.363 ms — met een veel hoger foutpercentage. Dit zijn playground-waarnemingen op een gedeelde route, geen leveranciers-SLA, en een foutpercentage van 39% op de route van één model is eerder een routeringsprobleem dan een modelprobleem; het is precies het soort gat dat failover bedoeld is om op te vangen. Waar het bij een vergelijking om gaat, is dat een Grok 4.7-route in dat specifieke venster wezenlijk responsiever en betrouwbaarder leek dan een GPT-6 Sol-route, en dat de gepubliceerde kaart van geen van beide leveranciers je dat zou hebben verteld.

Beide draaien zonder je aan een van beide te committeren.

De verleiding bij een onderlinge vergelijking die zo close is, is om er vooraf één te kiezen op basis van prijs en dan drie maanden later te ontdekken dat de vorm van je verkeer is veranderd. Dat is het probleem dat routing oplost. Op OrcaRouter zijn zowel grok/grok-4.7 als GPT-6 Sol live routes in dezelfde catalogus achter één API, tegen de listprijs van de provider met 0% markup — dus wanneer SpaceXAI of OpenAI een tarief wijzigt, is die wijziging dezelfde dag live in plaats van pas bij je volgende factuurafstemming. Automatische failover tussen providers dekt het geval waarin één route verslechtert, wat direct relevant is gezien de spreiding in foutpercentages hierboven. En met de routing-DSL kun je verkeer opsplitsen op basis van de vorm van het verzoek in plaats van op basis van modelvoorkeur: stuur werk met lange input en korte output naar het model met het grotere venster, stuur generatie met lange output naar het model met het plafond van 450K en het goedkopere outputtarief, en laat een predicaat op verzoekgrootte de keuze maken in plaats van een mens.

Kiezen

Als je werk analyse van lange documenten, redeneren met een grote context, of alles wat boven de 200.000 invoertokens uitkomt is, is GPT-6 Sol de betere kaart: dubbele context, een hogere onafhankelijke index, en een drempel die 72.000 tokens verder ligt. Als je werk bestaat uit generatie — lange code-artefacten, het schrijven van lange teksten, lange ketens van tool-aanroepen waarbij het model moet uitschrijven wat het heeft gevonden — is Grok 4.7 de betere kaart: een uitvoerplafond van 450.000 tokens dat GPT-6 Sol niet kan bereiken, 40% goedkopere uitvoertokens, en een coderingsprofiel in de top 10% dat daarbij past. Als je echt beide doet, is het antwoord geen model. Het is een route.