GPT-6 Astra против Gemini 3.1 Pro: Новый флагман против полугодовалого выгодного предложения

Вот всё сравнение в двух цифрах, до всяких нюансов: Gemini 3.1 Pro от Google стоит $2.00 за миллион входных токенов и $12.00 за миллион выходных для запросов до 200K токенов, а GPT-6 Astra от OpenAI — $10.00 и $50.00 фиксированно. По календарю более дешёвая модель оказывается и значительно более старой: Gemini 3.1 Pro вышел 19 февраля 2026 года, а GPT-6 Astra — 3 сентября 2026 года. Это делает сравнение необычным и в обратную сторону: обычно устоявшаяся модель дороже, а новичок сбивает цену. Здесь же новичок стоит в пять раз дороже по входным токенам, и вопрос в том, действительно ли GPT-6 Astra в пять раз лучше, чем Gemini 3.1 Pro, который остаётся сильным и спустя шесть с половиной месяцев без обновления Pro-уровня от Google.

Обе модели занимают верхнюю строчку в продуктовых линейках своих создателей, но управляются они совершенно по-разному. Gemini 3.1 Pro — нынешний Pro-флагман Google: выпущенный в предварительной версии в феврале, он и сегодня носит маркировку «preview» и ни разу не обновлялся, пока Google выпускала релизы линейки Flash один за другим и заговорила о «Gemini 4». GPT-6 Astra — новейший флагман OpenAI и её первая модель с рейтингом «Critical» согласно внутренней Preparedness Framework; она выходит поэтапно, с опцией для корпоративных клиентов и с заявленными результатами бенчмарков, которые создатель называет скачком между поколениями. Одна из этих моделей полгода оставалась неизменной и недорогой. Другой — всего два дня от роду, и цена у неё такая, будто граница возможностей сдвинулась. Для разработчика, выбирающего между ними, настоящий вопрос — какое из этих двух состояний лучше подходит под его нагрузку, потому что на бумаге они ближе друг к другу, чем можно предположить по разнице в цене.

Две таблицы цен, две теории длины

Google тарифицирует Gemini 3.1 Pro по длине промпта: $2 за входные и $12 за выходные токены — до 200K входных токенов; выше этого порога цена ступенчато повышается до $4 за входные и $18 за выходные. Чтение из кэша стоит $0.20–$0.40, а пакетная обработка — вдвое дешевле. Сигнал такой: короткие промпты дёшевы, длинные стоят дороже — модель ценообразования, заточенная под поисковые сценарии с привязкой к источникам, которые, по ожиданиям Google, и дадут основной трафик. OpenAI тарифицирует GPT-6 Astra по плоской ставке $10 за входные и $50 за выходные токены, с кэшированным вводом по $1.00, а затем облагает очень длинные промпты штрафом иного рода: всё, что превышает примерно 272K входных токенов, переоценивается по тарифу 2x за вход и 1.5x за выход — фактически $20 за вход и $75 за выход. Эти две модели штрафуют длинный контекст в противоположных точках: Gemini дёшев до 200K и затем умеренно дорожает, Astra держит плоскую цену до 272K и затем резко дорожает. Поэтому задача на 300K токенов на GPT-6 Astra обходится значительно дороже, чем на Gemini 3.1 Pro, а задача на 50K токенов в четыре-пять раз дешевле на Gemini. Для нагрузок, которые жмутся к нижней границе диапазона контекста, цену Astra трудно оправдать; для нагрузок, которым действительно нужна его верхняя граница, оба вендора берут надбавку, и у OpenAI она выше.

Где Gemini 3.1 Pro действительно впереди

Флагман Google имеет три преимущества, которых нет ни у одной модели OpenAI, и их легко не заметить, потому что шум вокруг запуска Astra слишком громкий. Первое — модальности ввода: Gemini 3.1 Pro принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF в одном запросе; GPT-6 Astra поддерживает только текст и изображения, с выводом текста — тот же набор модальностей, что и у предшественника. Второе — нативная привязка к источникам: Gemini поставляется со встроенными в API Google Search, Maps и исполнением кода, что является настоящим различием в возможностях для агентных исследований и любых задач, требующих свежей, проверенной информации, а не параметрического воспроизведения. Третье — цена на всё, что укладывается в 200K токенов, включая пакетную обработку по $1/$6 — это самый дешёвый способ выполнить большую офлайн-задачу на любой из этих моделей с большим отрывом. Ни одно из этих преимуществ не отражается в бенчмарках на рассуждения, и именно поэтому они теряются в сравнении «флагман против флагмана», где цитируются только баллы.

Спецификации бок о бок

• Выпущено — GPT-6 Astra: 3 сентября 2026 года. Gemini 3.1 Pro: 19 февраля 2026 года (всё ещё «превью»).

• Цена (промпт до 200K) — GPT-6 Astra: $10.00 / $50.00 за 1M токенов (фиксированная ставка). Gemini 3.1 Pro: $2.00 / $12.00 за 1M.

• Цена (длинный промпт) — GPT-6 Astra: ~$20.00 / $75.00 за 1 млн токенов при входном контексте свыше 272K. Gemini 3.1 Pro: $4.00 / $18.00 за 1 млн токенов при входном контексте свыше 200K.

• Контекст / предел вывода — GPT-6 Astra: ~1.05M входных токенов, 128K выходных. Gemini 3.1 Pro: 1M входных, ~65K выходных.

• Входные данные — GPT-6 Astra: текст + изображение. Gemini 3.1 Pro: текст, изображение, аудио, видео, PDF.

• Привязка к источникам / инструменты — GPT-6 Astra: веб-поиск, поиск файлов, выполнение кода. Gemini 3.1 Pro: встроенный поиск Google, Google Карты, выполнение кода, вызов функций.

• Управление рассуждением — GPT-6 Astra: усилие от низкого до максимального. Gemini 3.1 Pro: регулируемое усилие рассуждения.

Где видны шесть месяцев

Gemini 3.1 Pro возглавила Artificial Analysis Intelligence Index, когда вышла на рынок, но больше не возглавляет: флагманы конца лета — Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, а теперь и GPT-6 Astra — все имеют более высокие показатели по текущей шкале индекса, а Google так и не выпустила модель уровня Pro. Самый разительный разрыв наблюдается на ARC-AGI-3, бенчмарке, созданном так, чтобы его нельзя было решить обычной цепочкой рассуждений. OpenAI сообщает о 99,9% для Astra на собственном стенде, а независимый прогон стандартного стенда ARC Prize показал 62,7% — тогда как независимые прогоны оценивают Gemini 3.1 Pro ниже одного процента, в том же почти нулевом диапазоне, что и остальной фронтир до Astra. На оригинальном ARC-AGI-2 собственный показатель Google для Gemini 3.1 Pro составлял уверенные 77,1% на момент запуска; бенчмарк-преемник — это уже другой режим, и именно здесь новая парадигма OpenAI действительно оставляет позади модель, выпущенную всего шесть месяцев назад.

Более тонкая регрессия — это надёжность при длинном контексте. Независимое multi-needle тестирование (MRCR v2) показывает, что Gemini 3.1 Pro точно извлекает информацию на 128K, но резко деградирует ближе к верхней границе своего окна в 1M — паттерн коллапса, который Google не полностью исправила за шесть месяцев с момента запуска. Контекст Astra в 1,05M — новый и непроверенный в масштабе, но именно эту область OpenAI наиболее агрессивно заявляет как собственную инженерную разработку, включая потолок вывода в 128K, который позволяет одному ответу нести гораздо более крупный сгенерированный артефакт, чем ~65K у Gemini. Если ваша рабочая нагрузка — это один огромный контекст, который необходимо достоверно прочитать от начала до конца, выбор стоит между моделью с измеренным спадом и моделью, чьё поведение у верхней границы окна ещё никто не подвергал стресс-тестированию. Это не комфортный выбор ни в одну сторону.

Практическое решение

Для подавляющего большинства производственных сценариев — RAG по документам, исследовательские задачи с серьёзной опорой на источники, мультимодальный ввод, всё, что укладывается в 200 тыс. токенов, — Gemini 3.1 Pro сегодня является экономически рациональным выбором, и отрыв велик: у Gemini ввод в пять раз дешевле и преимущество по модальностям и привязке к источникам, тогда как GPT-6 Astra платит огромную премию за запас прочности в рассуждениях, который таким сценариям никогда не понадобится. Для агентной разработки кода, длительных сессий работы с компьютером и задач, которым действительно нужен сгенерированный результат на 128K токенов или надёжный контекст почти в миллион токенов, стоит оценивать GPT-6 Astra — с честной оговоркой, что громкие показатели в заголовках — это цифры OpenAI, а независимая оценка первого дня, сильная в эффективности использования токенов, показывает меньший разрыв в возможностях, чем маркетинг. Решающий контекст здесь — шестимесячная заморозка Gemini: вы выбираете между дешёвой, способной и зрелой моделью, которую Google перестал улучшать, и дорогой, только что вышедшей, которую OpenAI активно развивает.

Поскольку обе модели размещены и обе стоит держать под рукой, практический ответ — маршрутизировать, а не заменять. Gemini 3.1 Pro доступен на OrcaRouter по прейскурантной цене Google и проходит через него без наценки, поэтому его экономика $2/$12 сохраняется при контакте с роутером — а DSL маршрутизации делает выбор между контекстами до 200K и длинными промптами правилом, а не ручным решением: короткие запросы с опорой на источники отправляются в Gemini, а GPT-6 Astra приберегается для задач, оправдывающих её тариф. GPT-6 Astra на момент написания ещё нет на OrcaRouter; когда провайдер начнёт обслуживать gpt-6-astra, на странице модели в тот же день появится прейскурантная цена OpenAI, и то самое правило переключения при сбоях, которое уже сейчас не даёт нагрузке упасть при смене провайдеров, — это тот же механизм, который позволяет внедрить Astra на ограниченной доле трафика, не ставя весь пайплайн на модель, которой всего два дня.

Вердикт

GPT-6 Astra против Gemini 3.1 Pro — это противостояние модели, которую Google не трогал шесть месяцев, и модели, которую OpenAI выпустил два дня назад. И разрыв в цене по большей части отражает именно эту асимметрию, а не сопоставимый разрыв в возможностях. Если вам нужны недорогие мультимодальные рассуждения с опорой на факты в масштабе — Gemini 3.1 Pro выигрывает это сравнение безоговорочно и делает это уже несколько месяцев. Если вам нужны рассуждения новой парадигмы, большой потолок вывода или серьёзный шанс на надёжный контекст в начале окна — GPT-6 Astra оправдывает свою наценку на тех нагрузках, где эти качества задействованы. Мерой должны быть ваши собственные задачи, а не презентационные таблицы OpenAI. Ошибкой было бы относиться к полугодовалой бюджетной модели и двухдневному флагману так, будто разница в возрасте не имеет значения — ни в ту, ни в другую сторону. В этом вся суть.