Kimi K3.1 Pro vs GPT-6 Astra: za jedną piątą ceny i dwa punkty w drugą stronę

GPT-6 Astra kosztuje pięciokrotnie więcej niż Kimi K3.1 Pro w obu pozycjach rozliczeniowych: 10,00 USD za milion tokenów wejściowych wobec 2,00 USD oraz 50,00 USD za milion tokenów wyjściowych wobec 10,00 USD. W niezależnym indeksie, na którym mierzone są oba modele, prowadzi tańszy z nich — Artificial Analysis przyznaje Kimi K3.1 Pro 55 punktów, a GPT-6 Astra 53. Jednak w tabeli własnej tańszego modelu różnica nie jest równomierna: Kimi wygrywa benchmark terminalowego agenta o 7,5 punktu, a przegrywa całkowicie w benchmarkach CAD i halucynacji. Uczciwa wersja tego porównania jest taka, że nie wybierasz między lepszym i gorszym modelem. Wybierasz, ile warta jest dla ciebie jedna jednostka dokładności i czy musisz posiadać wagi.

Oba modele to obecne flagowce z milionem tokenów kontekstu, oba mają w jakiś sposób ograniczony dostęp lub są objęte ograniczeniami i oba można wywoływać przez OrcaRouter w ich publikowanych cenach katalogowych. Różnice, które decydują o migracji, są mniejsze, niż sugeruje wielokrotność ceny, a trzy z nich są mierzalne.

Dwie karty stawek i to, co faktycznie naliczają

• Wejście — 2,00 USD za milion tokenów w Kimi K3.1 Pro w porównaniu z 10,00 USD w GPT-6 Astra.

• Dane wyjściowe — $10.00 wobec $50.00. Wydatki na dane wyjściowe pochłaniają większość środków w pracy agentowej, co czyni tę pozycję najważniejszą.

• Pamięć podręczna — obaj dostawcy stosują 90% zniżki na pamięć podręczną; Artificial Analysis odnotowuje tę samą wartość dla obu. Trafienie w pamięć podręczną jest zatem pięć razy tańsze na Kimi w ujęciu absolutnym, ponieważ wynosi 10% jednej piątej ceny.

• Kontekst — 1 048 576 tokenów w Kimi K3.1 Pro, 1 050 000 w GPT-6 Astra. Praktycznie identycznie.

• Maksymalna długość wyjścia — 943 718 tokenów w Kimi K3.1 Pro wobec 128 000 w GPT-6 Astra. To najmniej omawiana i najbardziej brzemienna w skutki różnica na karcie. Model, który potrafi wygenerować 900 000 tokenów w jednej odpowiedzi, może ukończyć dużą migrację, wygenerować długi dokument lub przeprowadzić agenta przez nieograniczoną pętlę bez strategii sklejania po stronie klienta. Limit 128K w Astrze jest hojny według standardów z 2025 r. i restrykcyjny na tle tego modelu.

Ceny za token jednocześnie zaniżają i zawyżają tę różnicę, dlatego użyteczny jest wskaźnik kosztu na zadanie stosowany przez ewaluatora. Artificial Analysis podaje, że Kimi K3.1 Pro kosztuje 2,11 USD na zadanie Intelligence Index, a GPT-6 Astra 3,26 USD — oszczędność 35%, a nie 80%. Różnica wynika z rozwlekłości: Kimi K3.1 Pro wygenerował podczas oceny 150 mln tokenów wyjściowych, podczas gdy Astra 60 mln. Tańszy token, emitowany dwa i pół razy częściej, jest tylko nieco tańszy.

W przypadku mieszanego żądania arytmetyka jest bezlitosna. Wywołanie, które odczytuje milion tokenów wejściowych i zapisuje 200 000 tokenów wyjściowych, kosztuje $2.00 plus $2.00 — czyli $4.00 — w Kimi K3.1 Pro oraz $10.00 plus $10.00 — czyli $20.00 — w GPT-6 Astra. Agent, który ponownie odczytuje repozytorium z pamięci podręcznej przy współczynniku trafień 90%, sprowadza stronę wejściową niemal do zera w obu przypadkach, a sama pozycja wyjściowa nadal wynosi $10 wobec $50 za te same 200 000 tokenów.

Świeżość to drugi, mniej oczywisty koszt. Artificial Analysis podaje datę odcięcia wiedzy GPT-6 Astra na 30 kwietnia 2026 r., około sześciu miesięcy przed tym porównaniem. Kimi K3.1 Pro to wydanie po treningu modelu, którego daty wstępnego treningu Moonshot nie opublikował, więc żadna ze stron nie podaje daty odcięcia treningu, którą można wpisać do dokumentu zgodności — ale tylko jedna z dwóch ma datę odcięcia, którą oceniający mógłby w ogóle zweryfikować.

Niezależny indeks i własna tabela dostawcy nie zgadzają się co do kolejności.

Artificial Analysis ocenia Kimi K3.1 Pro na 55 (4. miejsce spośród 215 modeli), a GPT-6 Astra na 53 (8. miejsce spośród 215), w wersji 4.3.2 swojego indeksu. To dwupunktowa przewaga modelu, którego koszt stanowi jedną piątą kosztu drugiego. Mieści się to również w zakresie, w którym ustawienia harness i effort mogą odwrócić kolejność, więc traktuj to jako „to są równorzędni konkurenci”, a nie „jeden jest lepszy”.

Tabela premierowa Moonshot, uruchomiona na harnessie Moonshot, stawia te dwa modele znacznie dalej od siebie w benchmarku, który jest jej głównym punktem — a wszędzie indziej bliżej siebie lub odwrotnie:

• Terminal-Bench 4.0 — 65,7% dla Kimi K3.1 Pro wobec 58,2% dla GPT-6 Astra. Przewaga 7,5 punktu i benchmark wybrany na czoło ogłoszenia.

• BenchCAD z narzędziami — 92,7% dla Kimi K3.1 Pro wobec 95,9% dla GPT-6 Astra. Astra wygrywa o 3,2 punktu w benchmarku modelowania 3D, który znajduje się w centrum własnej oferty Kimi.

• Kimi Hallu Bench Hard — 8,3% halucynacji na poziomie pojedynczych twierdzeń dla Kimi K3.1 Pro z narzędziami wobec 5,5% dla GPT-6 Astra; bez narzędzi 5,4% wobec 4,2%. Astra jest bardziej wiarygodnym pod względem faktów modelem w tym zestawie, z przewagą, która ma znaczenie w badaniach i pracy z dokumentami.

Ten wzorzec — jedna duża wygrana, dwie mniejsze porażki — to właśnie tak wygląda tabela dostawcy, gdy jest wystarczająco uczciwa, by uwzględnić wiersze, w których przegrywa. Efekt selekcji tkwi w nagłówku, a nie w danych.

Dostęp to także specyfikacja

GPT-6 Astra to pierwszy model OpenAI oceniony jako „krytyczny” w ramach opracowanego przez samą firmę Preparedness Framework, ponieważ potrafi samodzielnie znajdować nieznane wcześniej luki w zabezpieczeniach. Jego wdrożenie odbywało się etapami: najpierw partnerzy z wczesnym dostępem, potem plany subskrypcyjne, a następnie API. Niektóre możliwości są ograniczane na podstawie oceny ryzyka, a model jest sprzedawany jako produkt frontier o ograniczonym dostępie, a nie jako narzędzie powszechnego użytku.

Kimi K3.1 Pro przyjmuje odwrotne podejście i płaci za to inną cenę. Moonshot usunął dane związane z cyberbezpieczeństwem z etapu mid-training oraz z uczenia ze wzmocnieniem, a następnie ujawnił koszt tego: wysyłany model uzyskuje 81,0% w xdev-bench-hard wobec 90,5% dla checkpointu wytrenowanego bez tych środków. Deklarowana zasada firmy to nieudostępnianie otwartych wag, które poszerzają granice ofensywnych zdolności w cyberprzestrzeni, a firma planuje stopniowo podnosić ten pułap. Pełne wagi mają zostać udostępnione do 4 listopada 2026 r.; do tego czasu model jest dostępny wyłącznie przez API, mimo że określa się go jako open-weight.

Dla regulowanego nabywcy ten kompromis jest czytelny. Astra daje najsilniejszą możliwość z kontrolą dostępu i proces zatwierdzania. Kimi daje model do pobrania w jedenaście dni, opublikowane ograniczenie możliwości i żadnej kontroli dostępu poza standardowym kluczem API.

Opóźnienie, mierzone na naszej własnej trasie

W ciągu ostatnich siedmiu dni w OrcaRouter GPT-6 Astra ma medianę czasu do pierwszego tokenu wynoszącą 1,64 sekundy; Kimi K3.1 Pro, dodany do katalogu 24 października, ma 7,15 sekundy. Pod względem szybkości generowania niezależna ocena stawia Kimi na prowadzeniu — 73,5 tokenu na sekundę wobec 58,1 — więc oba modele różnią się charakterem, a nie ogólną responsywnością: Astra szybciej zaczyna, Kimi szybciej pisze, gdy już zacznie. W interaktywnej sesji programistycznej pierwsza liczba dominuje w doświadczeniu; przy długim generowaniu decyduje druga.

Co uruchomić i kiedy

Oba modele można dziś wywoływać za pośrednictwem jednego klucza OrcaRouter w cenie katalogowej ich dostawcy, bez doliczanej marży — $2.00 i $10.00 dla Kimi K3.1 Pro, $10.00 i $50.00 dla GPT-6 Astra — a oba udostępniają te same trzy formaty żądań, dzięki czemu polityka routingu może przenosić ruch między nimi bez modyfikowania kodu aplikacji.

Podział, który odpowiada dowodom: długohoryzontowe kodowanie terminalowe i agentowe kieruj do Kimi K3.1 Pro, gdzie model przoduje w benchmarku prowadzonym przez oba laboratoria, a limit wyjścia wynoszący 943 718 tokenów usuwa ograniczenie po stronie klienta. Badania, weryfikację dokumentów oraz prace 3D lub CAD kieruj do GPT-6 Astra, gdzie wiersze dotyczące halucynacji i BenchCAD przemawiają na korzyść tego modelu. Przy pięciokrotnej różnicy cen obciążenie, które zużywa 80% swoich tokenów na pierwszą kategorię, a 20% na drugą, nadal obniża rachunek o około dwie trzecie, a automatyczne przełączanie awaryjne pokrywa każdą stronę, która utknie.

Jedyną rzeczą, której nie należy robić, jest migracja w oparciu o pojedynczy wiersz benchmarku. Przewaga dostawcy wynosząca 7,5 punktu w Terminal-Bench jest realna, podobnie jak dwa wiersze, w których przegrywa; niezależny indeks wskazuje, że oba modele są sobie równe, a koszt na zadanie mówi, że ten równy model jest o 35% tańszy, a nie o 80%. To mocny argument za kierowaniem zadań według ich rodzaju — i słaby argument za całkowitą zmianą.