Astra for Law против GPT-6 Astra: те же веса, один дополнительный поисковый индекс

Astra for Law и GPT-6 Astra — это не две модели, и первое, что нужно правильно понять, — это то, что выбор между ними не стоит представлять как очную ставку. Astra for Law — это GPT-6 Astra с подключённым к её пути извлечения индексом правового поиска по Соединённым Штатам, с наложенным сверху набором инструкций по составлению юридических документов и прикреплёнными юридическими инструментами. Веса идентичны. Так что настоящий вопрос не в том, какая модель умнее, — а в том, стоит ли переплачивать за индекс правового поиска, и, судя по имеющимся на данный момент данным, ответ почти полностью зависит от того, связана ли ваша работа с поиском судебной практики или с проверкой документов.

Это важно, потому что OpenAI не опубликовала цену для юридической конфигурации, API для неё не открыт, а единственное прямое сравнение с базовой моделью исходит от самой OpenAI на закрытом валидационном наборе. Эта страница разбирает, что действительно известно, что говорят независимые числа и к какой стороне сравнения относится та или иная юридическая рабочая нагрузка.

Что именно их разделяет?

Были добавлены три вещи, и их неодинаково сложно воспроизвести.

• Legal Search Index — поиск по прецедентному праву США, статутам, нормативным актам, судебным правилам и административным решениям, более 230 миллионов URL-адресов, источники добавляются ежедневно. Это та часть, которую нельзя построить из промпта.

• Corpus — создан на базе CourtListener, библиотеки Free Law Project, охватывающей более 99,9% опубликованной прецедентной судебной практики США, и дополнен лицензионным контентом от поставщиков, включая Thomson Reuters. Общедоступная половина бесплатна, а лицензионную половину и ежедневное обновление отдельная фирма воспроизвести не может.

• Инструкции и настройки — инструкции по юридическому анализу и юридическому письму, а также настройки, такие как длина ответа. Они относятся к уровню промпта и уровню конфигурации. Компетентная команда по юридической инженерии уже сегодня может воспроизвести значительную часть из них на базовой модели.

Только у GPT-6 Astra извлечение информации идёт через общий веб-поиск. В этом и состоит всё различие в пути исследования, и именно эту ось измеряет каждое число ниже.

Единственное прямое сравнение, которое существует

OpenAI протестировала обе системы на 200 вопросах по юридическим исследованиям в США из приватного валидационного набора Legal Research Bench от Vals AI. При максимальном уровне усилий рассуждения Astra for Law прошла общую проверку корректности на 54,0% вопросов против 38,7% у GPT-6 Astra с веб-поиском — 15,3 пункта, что описывается как относительное улучшение на 40%. Подкрепляющие показатели из того же запуска: на 24% больше референсных дел найдено в вопросах по судебной практике, до 54% больше релевантных фрагментов извлечено из правильных судебных решений при равном уровне усилий рассуждения, а ответы в среднем примерно вдвое длиннее.

К этим цифрам следует добавить три оговорки, и ни одна из них не даёт оснований их отбрасывать. Во-первых, они принадлежат OpenAI и получены на разбиении, которое OpenAI держит у себя, а ничто независимое их не воспроизвело. Во-вторых, удвоенную длину ответа стоит рассматривать рядом с составной оценкой, потому что проверку правильности, которая поощряет охват, легче пройти с более длинным ответом — показатели извлечения (на 24% больше случаев, на 54% больше отрывков) являются более чистым свидетельством того, что индекс действительно добавляет. В-третьих, публичная версия того же бенчмарка не показывает скачка: на собственной странице сравнения Vals AI указано, что GPT-6 Astra набирает 39.42% ±3.40 на Legal Research Bench, а Gemini 3.8 Flash — 38.94% ±3.39. Это базовая модель, без индекса, оказывающаяся практически там же, где находится базовый уровень OpenAI.

Две независимые интерпретации ещё больше усложняют картину. Legora провела сверку финансовой отчётности по 41 документу за один проход и обнаружила все четыре заложенные ошибки, включая расхождение на £500 000 в примечании к выручке, добавив примерно пятьдесят проверок, которые пропустила более ранняя модель, — улучшение примерно на 40% в этом рабочем процессе. Однако в целом по Benchmark for Agentic Reasoning от Legora среднее улучшение по всем задачам составило около 3%. Тем временем тест HAQQ из 41 вопроса по 20 областям практики определил преимущество Astra по юридическому содержанию в 17,63 из 20 — менее чем на балл опережая более дешёвые модели, при $0,2622 за ответ. Если читать это вместе, честный вывод таков: преимущество данной конфигурации велико и воспроизводимо в работе с судебной практикой США, требующей интенсивного извлечения информации, незначительно в общем юридическом рассуждении и в значительной степени не проверено на праве за пределами США, — где тот же тест показал, что все три модели ссылаются на правильную норму, но искажают её содержание.

Во сколько на самом деле обходится каждой стороне один юридический ответ

У Astra for Law нет опубликованной цены. Прайс-лист GPT-6 Astra открыт, и именно на этой цифре должно строиться сравнение, поскольку юридическая конфигурация — это та же модель плюс поиск, и она, по всей вероятности, не может стоить меньше модели, которую оборачивает.

• Стандартный — $10.00 за миллион входных токенов, $50.00 за миллион выходных токенов.

• Кэшированный ввод — 1,00 доллара США за миллион, скидка 90 %, и наиболее важный рычаг для фирмы, повторно использующей постоянные инструкции и типовые формулировки из прецедентов.

• Записи в кэш — 12,50 $ за миллион, тарифицируется по ставке в 1,25× от стоимости некэшированного ввода; кэширование окупается начиная со второго повторного использования.

• Свыше 272 000 входных токенов — 2× тарифы на вход и кэш и 1,5× на выход, применяемые ко всему запросу, а не только к токенам, превышающим порог. На практике это означает $20.00 за вход и $75.00 за выход за миллион для любого длинного запроса.

• Пакетный режим — 50 % от Standard. Быстрый режим — в 2 раза быстрее Standard и недоступен для GPT-6 Astra с размещением данных в ЕС.

Этот порог в 272K — не сноска для данного сравнения; это его суть. Сверка по 41 документу, полный комплект стенограмм допросов или файл сделки за несколько лет регулярно превышают 272 000 токенов, а значит, реалистичная ставка для юридических задач — это строка для длинного контекста — $20.00 за вход и $75.00 за выход, — а не заявленные $10/$50. Для фирмы, оценивающей масштаб пилотного проекта, разница между этими двумя строками — это разница между проектом, который укладывается в бюджет, и тем, который не укладывается, и это повод измерить фактический объём токенов на одно дело до принятия обязательств, а не после.

Ещё две заметки о стоимости из независимого тестирования. HAQQ показал $0,2622 за ответ на Astra — примерно в одиннадцать раз больше стоимости за ответ, чем GPT-5.6 Luna Pro, при менее чем одном пункте прироста композитного показателя, — но также отметили, что этот разрыв частично объясняется тем, что Astra пишет примерно в 3,5 раза меньше токенов, чем Claude Opus 5, что делает её дешевле за ответ, чем Opus 5, для этой рабочей нагрузки. И тот же тест обнаружил, что регулятор усилия рассуждений ведёт себя как рычаг стоимости, а не качества: переход с низкого на высокий увеличил стоимость примерно в 1,5 раза, а задержку — примерно в 1,8 раза, тогда как оценённое качество упало на 0,17 пункта. Зафиксируйте настройку усилия; не оставляйте её по умолчанию на максимуме.

Когда базовая модель — более выгодная покупка

Аргумент в пользу одной лишь GPT-6 Astra сильнее, чем предполагает подача запуска, и опирается на три наблюдения.

• Ваша работа — не поиск судебной практики США. Индекс охватывает только США. Для составления договоров, реструктуризации условий, первичного приёма, построения хронологии или обобщения документов, которые уже у вас на руках, то, что привносит Astra for Law, по большей части неэффективно.

• Вы уже платите за исследование первичных источников права. Фирма с подписками на Westlaw или LexisNexis дважды покупает один и тот же охват прецедентов, если она также платит надбавку за слой извлечения, который не может проверить.

• Вы хотите, чтобы путь извлечения контролировали вы. Если подать в базовую GPT-6 Astra подобранный набор документов, вы получите проверяемое происхождение цитат и независимость от обновления индекса вендора.

Есть стороннее подтверждение того, что базовая модель не является слабым звеном. В таблице лидеров APEX-Agents для корпоративных юристов от Mercor конфигурация GPT-6 Astra набрала 73,4% Pass@1 на 160 задачах — сторонний результат на рабочей нагрузке юридического агента, соседствующий со средним приростом в 3%, который Legora измерила в собственном наборе бенчмарков. Ни одна из этих цифр не касается поискового индекса, и обе указывают на то, что лежащая в основе модель уже выполняет большую часть юридической работы.

Когда конфигурация оправдывает свою премиальную цену

Аргумент в пользу Astra for Law более узок и, там где он применим, носит решающий характер. Если ваша работа состоит в поиске и применении источников права США — составлении списка судебных дел для брифа, проверке того, выдерживает ли позиция серию решений, проведении обзора регулирования по всем пятидесяти штатам, — то на 24% больше справочных судебных дел и до 54% больше релевантных фрагментов — это не незначительное улучшение, а разница между ассистентом, который упускает источники права, и тем, который их не упускает. Сверка Legora — лучшая из доступных иллюстраций того же эффекта применительно к документам, а не к судебной практике: перекрёстное сопоставление 41 файла за один проход — это именно та работа по сравнению с длинным контекстом и большим объёмом, где больший объём извлечённого контекста даёт накопительный эффект.

Честная оговорка по обоим: цены не раскрываются, доступ ограничен для фирм из Am Law 200 через программу Trusted Access, и ни одна независимая лаборатория не повторяла прямое сравнение. Вас просят согласиться на надбавку, опираясь на бенчмарк поставщика и тест рабочего процесса, проведённый одним из партнёров.

Запуск обоих через один эндпоинт

Вопрос маршрутизации здесь — это скорее проблема очерёдности, чем выбора. gpt-6-astra-law пока нет ни в одном API, включая наш, — OpenAI заявила о скором выходе и не назвала дату, — так что сегодня единственная половина этого сравнения, которую вы действительно можете вызвать, — это базовая модель. Сейчас доступно openai/gpt-6-astra на OrcaRouter с наценкой 0%, при этом прайс-лист провайдера передаётся без изменений, поэтому строки $10/$50 и $20/$75 выше — это то, что вы платите, а изменение цены поставщиком вступает в силу в тот же день. Более 200 моделей доступны через один ключ, с автоматическим переключением при сбое между провайдерами.

DSL маршрутизации — это компонент, который отображается на это конкретное решение. Поскольку разница между двумя продуктами заключается в этапе извлечения, вы можете скомпоновать это самостоятельно — направьте базовую модель с вашим собственным поиском по документам в одном вызове и сравните вывод с тем же вопросом, отправленным только с веб-поиском. Это дешёвый способ измерить, какую часть разрыва между 54,0% и 38,7% воспроизводит ваш собственный корпус, прежде чем вы решитесь на закрытый премиальный продукт. Объединение моделей, которое запускает панель моделей на одном запросе, покрывает другую половину: если вас беспокоит, что одна модель неверно истолкует положение, как HAQQ обнаружил на неамериканском законодательстве, панель выявляет разногласие вместо того, чтобы скрывать его. Поскольку маршрутизация сохраняет обе стороны на одном ключе, переключение идентификатора модели, когда откроется gpt-6-astra-law, — это изменение конфигурации, а не повторная интеграция.

Об одной оговорке стоит сказать прямо, а не умалчивать: маршрутизированный запрос не покрывается автоматически одобрением Zero Data Retention от OpenAI, которое выдаётся каждой организации отдельно, поэтому фирме, которой нужен ZDR, следует убедиться, что покрытие действует на используемом ею маршруте. А маршрутизатор — это ещё один хоп в пути данных, реальная цена для материалов, защищённых привилегией, даже когда он обеспечивает отказоустойчивость.

Куда это приведёт

Если вы выбираете сегодня, выбирайте базовую модель. Astra for Law пока нельзя купить, её премиальная цена неизвестна, а независимые данные говорят, что GPT-6 Astra уже показывает высокий уровень на рабочих нагрузках юридических агентов без индекса. Стройте на openai/gpt-6-astra уже сейчас, измерьте собственный разрыв в извлечении и позвольте учёту токенов сказать вам, достаточно ли часто вы пересекаете 272K, чтобы вас волновала строка длинного контекста.

Тогда вернитесь к этому, когда станут известны три вещи: цена gpt-6-astra-law, структура его условий API и независимый повторный прогон очного сравнения на 200 вопросов на разбиении, которое контролирует кто-то, кроме OpenAI. Если цена окажется близкой к базовой ставке, а преимущества в поиске сохранятся за пределами валидационного набора OpenAI, эта конфигурация станет очевидным выбором по умолчанию для работы в США с большим объёмом исследований, а базовая модель останется подходящей для всего остального. До тех пор защитимое утверждение — узкое: индекс судебной практики США плюс юридические инструкции обеспечивают существенно более качественный поиск, чем общий веб-поиск, по юридическим вопросам США. За это стоит что-то заплатить. Сколько — всё ещё открытый вопрос.