Kimi K3.1 Pro vs GPT-6 Astra: een vijfde van de prijs, en twee punten de andere kant op

GPT-6 Astra kost vijf keer zoveel als Kimi K3.1 Pro op beide factureringsregels: $10,00 per miljoen invoertokens tegenover $2,00, en $50,00 per miljoen uitvoertokens tegenover $10,00. Op de onafhankelijke index waarop beide modellen worden gemeten, staat de goedkopere voor — Artificial Analysis scoort Kimi K3.1 Pro op 55 en GPT-6 Astra op 53. Op de eigen leverancierstabel van het goedkopere model is de kloof echter niet gelijkmatig: Kimi wint de terminal-agentbenchmark met 7,5 punten en verliest de CAD- en hallucinatiebenchmarks ronduit. De eerlijke versie van deze vergelijking is dat je niet kiest tussen een beter en een slechter model. Je kiest hoeveel een punt nauwkeurigheid je waard is, en of je de gewichten zelf moet bezitten.

Beide modellen zijn de huidige topmodellen met een miljoen tokens context, beide zijn op een of andere manier afgeschermd of beperkt, en beide zijn aanroepbaar via OrcaRouter tegen hun gepubliceerde lijstprijzen. De verschillen die een migratie beslissen, zijn kleiner dan de prijsverhouding suggereert, en drie ervan zijn meetbaar.

De twee tariefkaarten en wat ze daadwerkelijk factureren

• Invoer — $2,00 per miljoen tokens bij Kimi K3.1 Pro tegenover $10,00 bij GPT-6 Astra.

Output — $10,00 tegenover $50,00. Output is waar agentisch werk het grootste deel van zijn geld aan uitgeeft, waardoor dit de regel is die er het meest toe doet.

• Cache — beide aanbieders geven 90% korting op cache; Artificial Analysis registreert voor beide hetzelfde cijfer. Een cachehit is bij Kimi in absolute zin daarom vijf keer zo goedkoop, omdat het 10% van een vijfde van de prijs is.

• Context — 1.048.576 tokens op Kimi K3.1 Pro, 1.050.000 op GPT-6 Astra. Effectief identiek.

• Maximale output — 943,718 tokens op Kimi K3.1 Pro tegenover 128,000 op GPT-6 Astra. Dit is het minst besproken en meest ingrijpende verschil op de kaart. Een model dat 900,000 tokens in één antwoord kan schrijven, kan een grote migratie afronden, een lang document genereren of een agent door een onbegrensde lus leiden zonder een client-side stitchingstrategie. Astra's 128K-plafond is royaal naar de maatstaven van 2025 en beperkend vergeleken hiermee.

De prijzen per token onderbelichten de kloof en overdrijven die tegelijkertijd, en daarom is het kosten-per-taakcijfer van de evaluator het nuttige cijfer. Artificial Analysis schat Kimi K3.1 Pro op $2,11 per Intelligence Index-taak en GPT-6 Astra op $3,26 — een besparing van 35%, niet van 80%. Het verschil is breedsprakigheid: Kimi K3.1 Pro genereerde tijdens de evaluatie 150 miljoen outputtokens, tegenover 60 miljoen voor Astra. Een goedkopere token die tweeënhalf keer zo vaak wordt afgegeven, is maar enigszins goedkoper.

Bij een gemengd verzoek is de rekensom simpel. Een aanroep die een miljoen invoertokens leest en 200.000 uitvoertokens schrijft, kost $2,00 plus $2,00 — $4,00 — op Kimi K3.1 Pro, en $10,00 plus $10,00 — $20,00 — op GPT-6 Astra. Een agent die een gecachte repository opnieuw leest met een cache-hitpercentage van 90%, beperkt de invoerkant bij beide tot bijna niets, en de uitvoerregel alleen al bedraagt nog steeds $10 tegenover $50 voor dezelfde 200.000 tokens.

Actualiteit is een tweede, minder voor de hand liggende kostenpost. Artificial Analysis registreert de kennisafsluitdatum van GPT-6 Astra op 30 april 2026, ongeveer zes maanden vóór deze vergelijking. Kimi K3.1 Pro is een post-trainingrelease op een model waarvan Moonshot de pre-trainingsdatum niet heeft gepubliceerd, dus geen van beide biedt een trainingsafsluitdatum die je in een compliance-document kunt opnemen — maar slechts één van de twee heeft een afsluitdatum die de beoordelaar überhaupt kon verifiëren.

De onafhankelijke index en de eigen tabel van de leverancier zijn het niet eens over de volgorde.

Artificial Analysis meet Kimi K3.1 Pro op 55 (4e van 215 modellen) en GPT-6 Astra op 53 (8e van 215), op versie 4.3.2 van zijn index. Dat is een voorsprong van twee punten voor het model dat een vijfde zo veel kost. Het valt ook binnen het bereik waarin harness- en effort-instellingen de volgorde kunnen omdraaien, dus behandel het als "deze zijn gelijkwaardig" en niet als "de ene is beter".

De lanceringstabel van Moonshot, uitgevoerd met de harness van Moonshot, zet de twee modellen veel verder uit elkaar op de benchmark die hij vooropstelt — en dichter bij elkaar, of omgekeerd, overal elders:

• Terminal-Bench 4.0 — 65,7% voor Kimi K3.1 Pro tegenover 58,2% voor GPT-6 Astra. Een voorsprong van 7,5 punten, en de benchmark die bovenaan de aankondiging werd geplaatst.

• BenchCAD met tools — 92,7% voor Kimi K3.1 Pro tegenover 95,9% voor GPT-6 Astra. Astra wint met 3,2 punten op de 3D-modelleringsbenchmark die centraal staat in Kimi's eigen pitch.

• Kimi Hallu Bench Hard — 8,3% hallucinatie op claimniveau voor Kimi K3.1 Pro met tools, tegenover 5,5% voor GPT-6 Astra; zonder tools 5,4% tegenover 4,2%. Astra is het feitelijk betrouwbaardere model op deze set, met een marge die ertoe doet voor onderzoek en documentwerk.

Dat patroon — één grote overwinning, twee kleinere verliezen — is hoe een leverancierstabel eruitziet wanneer die eerlijk genoeg is om de rijen op te nemen die hij verliest. Het selectie-effect zit in de kop, niet in de data.

Access is ook een specificatie

GPT-6 Astra is het eerste OpenAI-model dat onder het eigen Preparedness Framework van het bedrijf als "kritiek" is beoordeeld, omdat het zelfstandig nieuwe beveiligingslekken kan vinden. De uitrol ervan verliep gefaseerd: eerst partners met vroege toegang, daarna abonnementsniveaus en vervolgens de API. Sommige mogelijkheden zijn beperkt op basis van de risicobeoordeling, en het model wordt verkocht als een afgeschermd frontierproduct in plaats van een algemeen hulpmiddel.

Kimi K3.1 Pro kiest de tegenovergestelde aanpak en betaalt daarvoor een andere prijs. Moonshot verwijderde cybergerelateerde data uit de mid-training en uit reinforcement learning, en publiceerde vervolgens de kosten: het uitgeleverde model scoort 81,0% op xdev-bench-hard tegenover 90,5% voor een checkpoint dat zonder die maatregelen is getraind. Het verkondigde principe van het bedrijf is geen open gewichten uit te brengen die de grens van offensieve cybercapaciteit verleggen, en het is van plan het plafond geleidelijk te verhogen. De volledige gewichten worden toegezegd voor 4 november 2026; tot die tijd is het model alleen via API beschikbaar, hoewel het als open-weight wordt beschreven.

Voor een gereguleerde koper is de afweging inzichtelijk. Astra biedt je de sterkste afgeschermde mogelijkheden en een goedkeuringsproces. Kimi geeft je een downloadbaar model in elf dagen, een gepubliceerde beperking van de capaciteiten, en geen andere toegangsbeperking dan een standaard API-sleutel.

Latentie, zoals gemeten op onze eigen route

Over de afgelopen zeven dagen op OrcaRouter heeft GPT-6 Astra een mediane tijd tot eerste token van 1,64 seconden; Kimi K3.1 Pro, op 24 oktober aan de catalogus toegevoegd, heeft 7,15 seconden. Op outputsnelheid zet de onafhankelijke evaluatie Kimi voorop — 73,5 tokens per seconde tegenover 58,1 — dus de twee modellen verschillen in vorm, niet in algehele responsiviteit: Astra start sneller, Kimi schrijft sneller zodra het begint. Voor een interactieve codeersessie domineert het eerste getal de ervaring; voor een lange generatie doet het tweede dat.

Wat je moet uitvoeren, en wanneer

Beide modellen zijn vandaag aanroepbaar met één OrcaRouter-sleutel tegen de lijstprijs van hun provider, zonder extra opslag — $2,00 en $10,00 voor Kimi K3.1 Pro, $10,00 en $50,00 voor GPT-6 Astra — en beide bieden dezelfde drie aanvraagformaten, zodat een routeringsbeleid verkeer tussen beide kan verplaatsen zonder de applicatiecode aan te passen.

De splitsing die het bewijs ondersteunt: stuur terminal- en agentic-codingtaken met een lange horizon naar Kimi K3.1 Pro, waar het leidt op de benchmark die beide labs draaien en waar het uitvoerplafond van 943.718 tokens een beperking aan de clientzijde wegneemt. Stuur onderzoek, documentverificatie en 3D- of CAD-werk naar GPT-6 Astra, waar de rijen voor hallucinatie en BenchCAD in zijn voordeel pleiten. Bij een vijfvoudig prijsverschil verlaagt een workload die 80% van zijn tokens aan de eerste categorie en 20% aan de tweede besteedt, de rekening nog steeds met ongeveer twee derde, terwijl automatische failover de kant dekt die hapert.

Het enige wat je niet moet doen, is migreren op basis van één enkele benchmarkregel. De voorsprong van 7,5 punt van de leverancier op Terminal-Bench is echt, en dat geldt ook voor de twee regels waarop hij verliest; de onafhankelijke index zegt dat de twee modellen aan elkaar gewaagd zijn, en de kosten per taak zeggen dat de evenknie 35% goedkoper is, niet 80%. Dat is een sterk argument om per taak te routeren — en een zwak argument voor een volledige overstap.