GPT-6 Astra vs Solar Pro 4: Doze Pontos de Índice e uma Proporção de Preço que Muda no Domingo

Nas duas avaliações realizadas de forma independente que este par tem em comum, o GPT-6 Astra lidera o Solar Pro 4 por uma margem ampla em conhecimento geral e por uma margem mais estreita onde os modelos são de fato usados. A Artificial Analysis coloca o GPT-6 Astra em 54,7 no seu Intelligence Index e 96,1 no GPQA Diamond; o mesmo avaliador coloca o Solar Pro 4 em 42 e 86,8. Em trabalho agêntico, a diferença se reduz a onze e seis pontos no Terminal-Bench 2.1 e no τ²-Banking. Enquanto isso, a questão do preço traz um prazo que quase ninguém associou a ela: a promoção atual do Solar Pro 4 termina às 00:00 UTC de domingo, 11 de outubro de 2026, quando o modelo passa de $0,09 para $0,15 por milhão de tokens de entrada e de $0,36 para $0,60 por milhão de tokens de saída. Portanto, a pergunta que esta comparação precisa responder não é qual modelo é melhor. É se uma diferença de capacidade de aproximadamente doze pontos e meio justifica um preço de saída entre 42 e 139 vezes maior, e essa resposta é uma propriedade da sua carga de trabalho, e não de qualquer um dos modelos.

As tabelas de tarifas, incluindo a que muda este fim de semana.

O preço de tabela do Solar Pro 4 é US$ 0,30 de entrada, US$ 0,06 de entrada em cache e US$ 1,20 de saída por milhão de tokens, e a Upstage o tem operado abaixo do preço de tabela continuamente desde o lançamento. A tabela no próprio site de preços da Upstage é explícita, portanto não é preciso adivinhar qual número usar como base para o orçamento:

• Promoção Upstage até 11 de outubro de 2026, 00:00 UTC — US$ 0,09 de entrada, US$ 0,018 em cache, US$ 0,36 de saída por 1 milhão de tokensbr /> • Promoção Upstage a partir de 11 de outubro de 2026 — US$ 0,15 de entrada, US$ 0,03 em cache, US$ 0,60 de saída por 1 milhão de tokens, listada sem data de término, o que significa que é preciso reservar orçamento para elabr /> • Preço de tabela da Upstage — US$ 0,30 de entrada, US$ 0,06 em cache, US$ 1,20 de saída por 1 milhão de tokensbr /> • GPT-6 Astra até 272.000 tokens de entrada — US$ 10,00 de entrada, US$ 1,00 em cache, US$ 12,50 de gravação de cache, US$ 50,00 de saída por 1 milhão de tokensbr /> • GPT-6 Astra acima de 272.000 tokens de entrada — US$ 20,00 de entrada, US$ 2,00 em cache, US$ 25,00 de gravação de cache, US$ 75,00 de saída por 1 milhão de tokens, aplicados a toda a solicitação assim que o limite é ultrapassado

Lidos como rácios, isto é, 11× na entrada e 5,6× na saída às tarifas pós-promoção do Solar Pro 4, 33× e 42× em relação ao seu preço de tabela, e 111× e 139× se os dois modelos forem medidos pelos números promocionais de hoje. A diferença é tão grande porque ambos os lados da fração se movem: o cartão da Astra está no topo do mercado e o Solar Pro 4 está atualmente perto da base dele.

As regras de contexto longo são a outra linha que vale a pena ler duas vezes, porque não são simétricas. O limiar da Astra fica em 272.000 tokens e sua regra é um reajuste de preço para a solicitação inteira — cada token em uma solicitação longa é cobrado com entrada em dobro e saída a 1,5×, não apenas os tokens além do limite. O card da Upstage não traz etapa equivalente, então uma solicitação de 400.000 tokens do Solar Pro 4 é cobrada exatamente à mesma taxa por token que uma de 4.000 tokens. Se seus prompts rotineiramente ultrapassam um quarto de milhão de tokens, a taxa efetiva de entrada da Astra é US$ 20,00 em vez de US$ 10,00, e a diferença que você paga aumenta exatamente na carga de trabalho em que um modelo de contexto de 512K está competindo.

De onde vem a diferença de doze pontos

Ambos os modelos têm números de terceiros, o que torna esta uma comparação mais fácil do que a maioria neste nível. O padrão entre eles é consistente: os ganhos do Solar Pro 4 em relação ao seu próprio antecessor concentraram-se em tarefas agênticas, e é aí que ele está mais próximo do Astra.

• Índice de Inteligência — GPT-6 Astra 54,7, Solar Pro 4 42br /> • GPQA Diamond, ciência de nível de pós-graduação — Astra 96,1, Solar Pro 4 86,8br /> • Terminal-Bench 2.1, operando um terminal real — Astra 88,4, Solar Pro 4 75,1br /> • τ²-Banking, uso de ferramentas contra políticas — Astra 41,4, Solar Pro 4 35,0br /> • Recuperação de contexto longo, AA-LCR — Astra 80,7, Solar Pro 4 71br /> • Custo para executar a tarefa de avaliação média — Astra $0,0516, Solar Pro 4 entre $0,0039 e $0,0155br /> • Tempo real por tarefa de avaliação — Astra cerca de 8,6 minutos, em um modelo que retorna cerca de 70 tokens por segundo

A linha do custo por tarefa é a que reformula o argumento. Executar uma única tarefa de avaliação difícil no Solar Pro 4 custa entre quatro e treze centavos, dependendo de qual faixa da promoção se aplica, contra cinco centavos no Astra nas tarifas padrão. "Quarenta e duas vezes o preço de saída" e "treze vezes o custo por tarefa" são ambas afirmações verdadeiras sobre o mesmo par de modelos, e a segunda é o número que aparece numa fatura. A diferença é que o Astra, segundo as medições da Artificial Analysis, chega à sua resposta com menos tokens do que o predecessor do Solar Pro 4 — 43.000 tokens de saída por tarefa — e ainda assim é o modelo mais caro para concluir uma tarefa, só que nem de longe 42× mais.

Duas ressalvas sobre a coluna do Solar Pro 4. Ele é mais lento que o Astra em tempo de relógio por tarefa, mesmo usando menos tokens, e suas pontuações agênticas publicadas vêm com uma especificidade que vale a pena conhecer: na avaliação de seu antecessor, ele melhorou sua pontuação de honestidade em grande parte ao se recusar a responder, tentando 41% das perguntas contra 92% do Pro 3. Para um agente que precisa agir, uma recusa costuma ser melhor do que uma resposta errada confiante — mas isso muda a forma como você lê qualquer comparação de taxa de acerto.

A comparação que o cartão de nenhum dos fornecedores lhe dá

As linhas de benchmark acima estão emparelhadas: cada lado executou a mesma avaliação. As linhas ausentes são as interessantes, porque os dois fornecedores discordam sobre o que publicar.

• Esforço de raciocínio — A Astra expõe cinco níveis nomeados (low, medium, high, xhigh, max); o Solar Pro 4 documenta um parâmetro reasoning_effort com pelo menos uma configuração medium, e o material da Upstage sobre a escala é escassobr /> • Arquitetura — A contagem de parâmetros da Astra não é divulgada; a contagem de parâmetros do Solar Pro 4 também não é divulgada, portanto nenhum dos dois lados oferece a divulgação de economia de serving que seus irmãos mais baratos oferecembr /> • Comportamento de contexto longo sob carga — A Astra publica um limite de custo e uma pontuação de recall documentada; a Upstage publica a janela e nenhuma avaliação de recall própriabr /> • Superfície de entrada — A Astra aceita texto, imagem e arquivo; o Solar Pro 4 é um modelo de textobr /> • Teto de modalidade — 128.000 tokens de saída máximos em ambos os lados, o que é um ponto incomum para um modelo barato alcançar paridade e é a especificação mais útil da ficha técnica do Solar Pro 4 para trabalhos de geração longa

A linha de esforço de raciocínio importa mais do que parece. Um modelo que permite reduzir o orçamento de pensamento é um modelo cujo preço efetivo por pedido fácil fica muito abaixo da sua tarifa anunciada, porque você paga por menos tokens de raciocínio em trabalho que não precisa deles. Ambos os fornecedores expõem o parâmetro; nenhum publica o que os níveis representam em tokens, o que significa que a única forma de descobrir o multiplicador real entre estes dois modelos é medi-lo no seu próprio tráfego.

O ponto de equilíbrio, dito de outra forma

Ignore os pontos de índice por um momento e mantenha a carga de trabalho fixa. Se a sua aplicação for extração, classificação, sumarização ou saída estruturada sobre documentos de até meio milhão de tokens, o Solar Pro 4 faz o trabalho a um preço que a Astra não consegue igualar, e não precisa mesmo da escada de raciocínio — nenhuma diferença plausível de qualidade numa tarefa de extração JSON vale 42× na saída. Se a sua aplicação for um agente de horizonte longo que planeia, chama ferramentas, recupera de um passo falhado e tem de terminar, a diferença de onze pontos no Terminal-Bench e a diferença de seis pontos no τ²-Banking são os números que preveem se ele termina, e uma execução de agente falhada custa o preço total da execução mais a nova tentativa.

O caso genuinamente difícil é o intermediário: tarefas de raciocínio curtas, difíceis e de uma única tentativa, em que a vantagem da Astra no GPQA é grande e seu custo por tarefa ainda é de apenas alguns centavos. Aí, o fator decisivo não é a tabela de preços, mas a contagem de tokens — e a única medição que responde a isso é executar seus próprios prompts nos dois modelos e ler o uso. Esse também é o caso em que um corte de preço tem o maior impacto, porque o modelo mais barato é o que está sendo testado contra o mais caro, e uma variação de 67% na tarifa do modelo mais barato muda a aritmética do teste entre segunda-feira e hoje.

Por que isto é uma decisão de encaminhamento e não uma ordem de compra

O GPT-6 Astra está no catálogo do OrcaRouter como openai/gpt-6-astra aos preços de tabela do próprio OpenAI, repassados com 0% de margem, e é exatamente por isso que uma comparação como esta se resolve em uma regra, e não em um contrato. A família Solar, da Upstage, é um caso diferente, e a resposta honesta é a que sempre damos: o OrcaRouter não roteia nenhum modelo da Upstage, portanto o Solar Pro 4 não está disponível aqui — ele vem da própria API da Upstage e de diversas plataformas de terceiros, e a tabela de preços acima é delas, não nossa.

A verdadeira função de um roteador neste emparelhamento é a divisão por níveis. O modelo barato e o modelo caro ficam atrás de um único endpoint compatível com OpenAI, uma regra de roteamento envia o tráfego de extração para o nível adequado, e o failover automático promove uma chamada para o modelo mais forte quando o mais barato dá erro ou devolve uma saída que o seu parser rejeita. Esse último mecanismo é a resposta prática ao risco de roteamento incorreto que esta comparação cria: o modo de falha caro não é escolher o modelo errado, é escolher o modelo errado e pagar por ele duas vezes.

O que fazer antes de domingo

Se o Solar Pro 4 for um candidato para a sua stack, esta é a semana mais barata que você terá para testá-lo. O preço promocional é válido até 00:00 UTC de 11 de outubro, o preço pós-promoção de $0.15 e $0.60 já está um terço abaixo do preço de tabela, e as evidências publicadas do próprio modelo — os números do Terminal-Bench e do τ²-Banking — descrevem um trabalho que você pode reproduzir no seu próprio conjunto de tarefas em uma tarde. Execute os dois modelos com os mesmos prompts, mantenha as configurações de raciocínio constantes e registre tokens por tarefa concluída em vez de tokens por chamada. O número que sair é o único múltiplo que importa, e não será 42×. Então decida, sabendo que, se o lado mais barato vencer, o preço pelo qual você o estava testando expira no domingo — e, se o lado mais caro vencer, é por esses doze pontos e meio de índice que você está pagando.

O GPT-6 Astra está no catálogo do OrcaRouter como openai/gpt-6-astraaos preços de tabela da própria OpenAI, repassados com 0% de margem.