GPT-6 vs Grok 4.7: Kolumna wyjściowa rozstrzyga

GPT-6 Sol i Grok 4.7 pobierają taką samą opłatę za tokeny wejściowe — 2,00 USD za milion, oba — co sprawia, że kolumna wejściowa jest bezużyteczna przy wyborze między nimi. Decyzja zapada o jedną kolumnę w prawo. GPT-6 Sol nalicza 10,00 USD za milion tokenów wyjściowych; Grok 4.7 nalicza 6,00 USD. A jeśli chodzi o to, ile danych wyjściowych można wygenerować w jednym wywołaniu, oba modele różnią się o czynnik trzy i pół: GPT-6 Sol ma limit 128 000 tokenów, podczas gdy Grok 4.7 — flagowy model SpaceXAI, wydany 21 września 2026 r. jako następca Grok 4.6 — sięga 450 000.

Wszystko inne w tym starciu wynika z tych dwóch faktów, plus jeszcze jednego: GPT-6 Sol ma większe okno kontekstowe — 1 050 000 tokenów, podczas gdy Grok 4.7 ma 500 000. To nie jest więc opowieść o tym, że jeden model jest lepszy. To opowieść o dwóch modelach o różnych kształtach i o tym, jaki kształt ma twoje obciążenie.

Najpierw zadbaj o właściwy kształt swojego żądania

Przydatnym sposobem rozstrzygnięcia wyboru między GPT-6 a Grok 4.7 jest kryterium tego, który zasób faktycznie zużywa Twoje zadanie. Trzy przypadki obejmują większość ruchu produkcyjnego.

Długie wejście, krótkie wyjście. Wprowadzasz duży dokument, bazę kodu lub długi zapis przebiegu pracy agenta, a w odpowiedzi dostajesz streszczenie, diff albo decyzję. W tym przypadku wiążącym ograniczeniem jest okno kontekstowe, a 1 050 000 tokenów GPT-6 Sol to mniej więcej dwa razy więcej niż 500 000 w Grok 4.7. Zwróć jednak uwagę na progi na obu kartach: stawka $2.00 w Grok 4.7 obowiązuje do 200 000 tokenów wejściowych, a powyżej tej wartości wzrasta do $4.00, podczas gdy stawka $2.00 w GPT-6 Sol obowiązuje do 272 000 i wzrasta do $4.00 dopiero potem. Przy 200 001 tokenach w Grok cena już się zmieniła, a w GPT-6 Sol jeszcze nie, więc dokument o 250 000 tokenów kosztuje $4.00 za milion w Grok 4.7 i $2.00 za milion w GPT-6 Sol — dwa razy więcej, jeszcze zanim doliczysz wyjście.

Krótkie wejście, długie wyjście. Generujesz: długi dokument, duży plik kodu, ustrukturyzowany artefakt lub łańcuch wywołań narzędzi, którego wyniki model musi wypisać. To przypadek, dla którego powstał Grok 4.7. Limit wyjścia wynoszący 450 000 tokenów to ponad rząd wielkości więcej, niż pozwala większość modeli, a przy 6,00 USD za milion tokenów wyjściowych w porównaniu z 10,00 USD płacisz o 40% mniej za każdy z tych tokenów. Jeśli twoje generowanie regularnie przekracza 128 000 tokenów wyjściowych, GPT-6 Sol nie jest w stanie obsłużyć takiego żądania w jednym wywołaniu, a Grok 4.7 tak.

Zbalansowane i intensywne w obu przypadkach. Długie wejście i długie wyjście razem to przypadek, w którym obie karty wchodzą w interakcję. Wejście o długości 400 000 tokenów z wyjściem o długości 200 000 tokenów jest wyceniane na 4,00 USD za wejście i 12,00 USD za wyjście w Grok 4.7 (oba powyżej jego progu) oraz 4,00 USD za wejście i 15,00 USD za wyjście w GPT-6 Sol. To jedyna konfiguracja, w której GPT-6 Sol jest droższym modelem za token, i warto porównać własne średnie z tą konfiguracją, zanim założy się, że domyślna opcja z ery ChatGPT jest tańsza.

Co zmieniło OpenAI i dlaczego ma to tutaj znaczenie

GPT-6 to rodzina trzech modeli, a 7 października 2026 r. OpenAI udostępniło publiczności środkowy z nich. GPT-6 w ChatGPT — wdrożenie Intelligent UI — jest napędzany przez GPT-6 Sol dla Plus, Pro, Business i Enterprise oraz przez GPT-6 Luna dla Free i Go, docierając do ponad 1,2 miliarda osób, które co tydzień korzystają z ChatGPT. To fakt dotyczący dystrybucji, a nie możliwości, i zmienia znaczenie „GPT-6” w porównaniu: gdy ktoś mówi, że GPT-6 pokonał inny model lub przegrał z nim w jakimś benchmarku, zwykle ma na myśli konkretnie GPT-6 Sol albo flagowy GPT-6 Astra w cenie 10,00 USD / 50,00 USD.

W tym starciu wdrożenie ChatGPT ma znaczenie w jeden konkretny sposób. Grok 4.7 został wydany 21 września 2026 r., cztery dni przed GPT-6 Sol, i jest czysto API oraz modelem aplikacyjnym, bez odpowiednika w postaci domyślnego modelu konsumenckiego dla miliarda użytkowników. Opis SpaceXAI dotyczący tego modelu jest wąski i konkretny: flagowy model do długotrwałej inżynierii oprogramowania, przepływów pracy agentów z użyciem narzędzi i samoweryfikacją oraz pracy z wiedzą. To stwierdzenie o pracy mocno nastawionej na wyniki, a to dokładnie ten kształt, w którym karta Groka jest mocniejsza.

Tablica wyników, uczciwie oznaczona

Niezależna ocena tych dwóch pochodzi od Artificial Analysis, a podsumowanie jest takie, że są zbliżone w indeksie złożonym i różnią się w poszczególnych testach w sposób, który pasuje do tych produktów.

• AA Intelligence Index: Grok 4.7 46,4 (16. miejsce wśród ocenianych przez niego modeli), GPT-6 Sol 47,6 — GPT-6 Sol prowadzi o około punkt
• 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% — praktycznie na równi
• Long-Context Recall: Grok 4.7 76,7%, GPT-6 Sol 83,7% — GPT-6 Sol prowadzi, co jest spójne z większym oknem
• Terminal-Bench (v4.0 na karcie Groka): Grok 4.7 25,8%, GPT-6 Sol 43,9% w tej samej rodzinie środowisk testowych
• Kodowanie: Grok 4.7 trafia do najwyższego decyla indeksu kodowania, w towarzystwie najsilniejszych modeli na liście

Dwa zastrzeżenia — i nie są one dekoracyjne. Wartości indeksu dla obu modeli zostały ocenione w różnych terminach, więc nie jest to bezpośrednie porównanie z tego samego dnia, a różnica jednego punktu mieści się w zakresie wahań, jakie generuje rewizja. A każda liczba Grok 4.7 powyżej to opublikowana przez dostawcę wartość, taka jak w katalogu, a nie wynik, który sami przeliczaliśmy ponownie — uczciwa interpretacja jest taka, że Grok 4.7 to model do kodowania z górnego decylu, który plasuje się około punkt za GPT-6 Sol w ogólnym złożonym wskaźniku rozumowania, a różnica w terminal-bench to największy pojedynczy sygnał w zestawie.

Opóźnienie i niezawodność, które karta specyfikacji ukrywa

Publikowane cenniki i tabele benchmarków pomijają to, co decyduje o jakości usługi na produkcji, więc warto patrzeć na zmierzone liczby, a nie na te marketingowe.

W pomiarach własnego playgroundu OrcaRouter z pierwszego tygodnia października 2026 r. Grok 4.7 zwracał medianę opóźnienia pierwszego tokenu na poziomie 3 825 ms i generował wynik z szybkością około 147 tokenów na sekundę, przy wskaźniku błędów około 8%. Zmierzona mediana opóźnienia GPT-6 Sol w tym samym oknie była wyższa — 6 363 ms — przy znacznie wyższym wskaźniku błędów. To obserwacje z playgroundu na współdzielonej trasie, a nie SLA dostawcy, a 39% wskaźnik błędów na trasie jednego modelu to problem routingu, a nie problem modelu; to dokładnie ten rodzaj luki, który ma zasypywać failover. Sedno porównania jest takie, że trasa Grok 4.7 wyglądała w tym konkretnym oknie istotnie bardziej responsywnie i niezawodnie niż trasa GPT-6 Sol, a opublikowana karta żadnego z dostawców by ci tego nie powiedziała.

Uruchamianie obu bez zobowiązania się do żadnego z nich

Pokusa przy tak wyrównanym pojedynku jest taka, by wybrać jeden z góry na podstawie ceny, a trzy miesiące później odkryć, że struktura Twojego ruchu się zmieniła. Właśnie ten problem rozwiązuje routing. W OrcaRouter zarówno grok/grok-4.7, jak i GPT-6 Sol to aktywne trasy w tym samym katalogu za jednym API, w cenie katalogowej dostawcy z 0% marży — więc gdy SpaceXAI lub OpenAI zmieni stawkę, zmiana jest aktywna tego samego dnia, a nie dopiero przy następnym uzgadnianiu faktur. Automatyczne przełączanie awaryjne między dostawcami obejmuje przypadek, gdy jedna trasa ulega degradacji, co ma bezpośrednie znaczenie wobec rozrzutu współczynnika błędów podanego powyżej. A DSL routingu pozwala dzielić ruch według kształtu żądania, a nie według preferencji co do modelu: zadania z długim wejściem i krótkim wyjściem kieruj do modelu z większym oknem, generowanie długich odpowiedzi kieruj do tego z limitem 450K i tańszą stawką za wyjście, a wyboru niech dokonuje predykat rozmiaru żądania, a nie człowiek.

Wybieranie

Jeśli twoja praca to analiza długich dokumentów, rozumowanie na dużym kontekście albo cokolwiek, co wykracza poza 200 000 tokenów wejściowych, GPT-6 Sol jest lepszą kartą: dwukrotnie większy kontekst, wyższy niezależny indeks i próg przesunięty o 72 000 tokenów dalej. Jeśli twoja praca to generowanie — długie artefakty kodu, teksty długoformatowe, długie łańcuchy wywołań narzędzi, w których model musi wypisać to, co znalazł — Grok 4.7 jest lepszą kartą: pułap 450 000 tokenów wyjściowych, którego GPT-6 Sol nie osiągnie, tokeny wyjściowe tańsze o 40% i równie mocny profil kodowania w górnym decylu. Jeśli naprawdę robisz jedno i drugie, odpowiedzią nie jest model. To trasa.