GPT-6 Luna против Grok 4.6: разрыв в цене — двадцатикратный, а настоящая разница — в окне

Поставьте GPT-6 Luna и Grok 4.6на одну страницу — и первое сравнение напрашивается само. Luna стоит $0.10 за миллион входных токенов и $0.50 за миллион выходных. Grok 4.6 стоит $2.00 и $6.00 при $0.50 за чтение из кэша. В двадцать раз больше на входе, в двенадцать раз на выходе, а ставка за кэшированный ввод у модели вендора в пятьдесят раз выше. Таков ценник, и по ценнику ответ не близок.

Причина, по которой стоит написать остаток этой статьи, состоит в том, что две модели расходятся в чём-то более структурном, чем цена. Grok 4.6 имеет контекстное окно в 500 000 токенов и пересчитывает стоимость всего запроса, как только промпт превышает 200 000 токенов. GPT-6 Luna имеет 1 050 000 токенов и пересчитывает стоимость при 272 000. Оба порога — это обрывы, а не предельные ставки: переступите один, и весь запрос тарифицируется по более высокой цифре, а не его часть выше линии. То, где расположены эти два обрыва, и что происходит с рабочей нагрузкой длинного контекста на неверной стороне каждого из них, решает в этом сравнении больше, чем двадцатикратный заголовок.

Две модели, две совершенно разные позы

Grok 4.6 — это модель xAI от 12 августа 2026 года, и это фронтирный релиз общего назначения: текст на входе, текст на выходе, окно в 500 000 токенов, опубликованная стоимость за задачу $1.86 на независимом табло при высоком уровне усилий и измеренная скорость 57.7 выходных токенов в секунду. Это та модель, которую команда берёт на вооружение, потому что она хороша во многих вещах, а поставщик быстро выпускает новые версии.

GPT-6 Luna — противоположный подход. OpenAI выпустила её 22 сентября 2026 года как массовый уровень семейства GPT-6, ниже GPT-6 Sol за $2.00/$10.00 и флагманской GPT-6 Astra за $10.00/$50.00. На входе текст и изображения, на выходе текст, окно в 1 050 000 токенов при максимальном входе в 922 000 токенов, ограничении выхода в 128 000 токенов и лестнице режимов рассуждения от none через low, medium, high, xhigh и max, где medium используется по умолчанию. Это не модель, которую кто-либо выбирает за её широту. Это модель, которую ставят под рабочую нагрузку.

Итак, честная постановка вопроса — не «что из этого лучше». Она такая: «цена какого из этих вариантов рассчитана под ваш формат работы», и эти два формата действительно разные.

Карточки, строка за строкой

По одной строке на каждое измерение, обе стороны — на каждом:

• Ввод за 1 млн — GPT-6 Luna $0.10 против Grok 4.6 $2.00

• Вывод за 1 млн — GPT-6 Luna $0.50 против Grok 4.6 $6.00

Кэшированный ввод за 1 млн токенов — GPT-6 Luna $0.01 против Grok 4.6 $0.50: одна десятая собственной ставки за ввод против четверти ставки xAI.

• Порог длинного контекста — 272 000 входных токенов у GPT-6 Luna против 200 000 токенов промпта у Grok 4.6

• Тарифы на длинный контекст — GPT-6 Luna пересчитывает стоимость всего запроса до $0.20 за вход, $0.75 за выход, $0.02 за кэш, тогда как Grok 4.6 пересчитывает стоимость всего запроса до $4.00 за вход, $12.00 за выход, $1.00 за кэш

• Контекстное окно — GPT-6 Luna 1 050 000 токенов против Grok 4.6 500 000 токенов

• Максимальный объём вывода — GPT-6 Luna 128 000 токенов против Grok 4.6, у которого отдельный потолок на карточке не указан

• Intelligence Index, независимый — GPT-6 Luna 37 при максимальных усилиях против Grok 4.6 44 при высоких усилиях в редакции индекса v4.3.2

• Оценка при усилии по умолчанию — GPT-6 Luna 29 на его стандартном среднем против Grok 4.6 43 на среднем, где таблица также измеряет его

• Независимая стоимость одной задачи Index — GPT-6 Luna около $0,07 против Grok 4.6 $1,86 при высоком уровне усилий

• Токены вывода на индексном прогоне — GPT-6 Luna 150M против Grok 4.6 94M, по сравнению с медианой по лидерборду 88M

• Скорость вывода, независимо — GPT-6 Luna 153,9 токенов/сек против Grok 4.6 57,7 токенов/сек при высоком

• Время до первого токена, независимо — Grok 4.6 38,63 с, сквозное 47,31 с; GPT-6 Luna возвращает первый токен за время, позволяющее пользователю дождаться

• Киберспособности, независимая оценка — Grok 4.6 набирает 57 баллов в кибероценке совета; сопоставимый показатель GPT-6 Luna не опубликован

• В OrcaRouter — GPT-6 Luna нет в нашем каталоге, в отличие от Grok 4.6, доступного для маршрутизации по прейскурантной цене xAI

200 000 против 272 000 — вот и весь аргумент.

Прочитайте два порога рядом с двумя окнами — и сравнение само перестраивается.

У Grok 4.6 обрыв находится на отметке 200 000 токенов внутри окна в 500 000 токенов — это 40 % от начала. У GPT-6 Luna он находится на 272 000 внутри 1 050 000 — это 26 % от начала. Так что более дешёвая модель не только начинает пересчитывать цену позже, но и имеет более чем вдвое больше запаса после порога, прежде чем у неё вообще закончится окно.

Конкретно: запрос на 450 000 токенов укладывается в обе модели. В GPT-6 Luna он тарифицируется по тарифу длинного контекста — $0.20 и $0.75. В Grok 4.6 он тарифицируется по $4.00 и $12.00. Это в двадцать раз больше на входе и в шестнадцать раз больше на выходе для одного и того же промпта — и это запрос, который Grok 4.6 способен обслужить, так что выбор реальный, а не теоретический.

Обратный случай — именно тот, который застаёт людей врасплох. Запрос на 190 000 токенов находится ниже обоих порогов и тарифицируется по стандартным ставкам в обоих случаях: $0.10/$0.50 против $2.00/$6.00 — ровно двадцатикратная и двенадцатикратная разница. Запрос на 210 000 токенов находится выше порога Grok 4.6 и ниже порога GPT-6 Luna. Он тарифицируется по $4.00/$12.00 на Grok 4.6 и по $0.10/$0.50 на Luna — разрыв в сорок и двадцать четыре раза, целиком обусловленный разницей в 20 000 токенов в длине промпта, притом что ни одна из моделей не изменилась.

Это не причина избегать Grok 4.6. Это причина знать, куда на самом деле попадают ваши промпты, потому что рабочая нагрузка, которая в среднем составляет 180 000 токенов и подскакивает до 220 000, платит по двум разным тарифным сеткам и в первый же месяц, когда это произойдёт, будет выглядеть как ошибка в выставлении счетов.

Что даёт разница в цене на независимой плате

Grok 4.6 набирает 44 балла в Индексе интеллекта Artificial Analysis при высоком уровне усилий. GPT-6 Luna набирает 37 при максимальном уровне усилий. Семь баллов — в композитном показателе, где один балл находится в пределах шума при повторном прогоне, — а по стоимости за выполненную задачу две модели различаются примерно в двадцать шесть раз: $1,86 против примерно $0,07.

В той паре чисел есть два момента, которые стоит разграничивать.

Первое — это значение усилия по умолчанию. 37 у GPT-6 Luna — это показатель при максимальном усилии, а по умолчанию у неё средний уровень, где она набирает 29. 44 у Grok 4.6 — это показатель при высоком усилии, и в таблице она также измеряется на среднем, где набирает 43. Так что сопоставимое сравнение при настройках по умолчанию — 29 против 43: четырнадцать пунктов, а не семь, и именно вариант с четырнадцатью пунктами реально ощутит команда, которая развернёт обе модели и ничего не изменит. Grok 4.6 теряет один пункт при переходе с высокого на средний. GPT-6 Luna теряет восемь. Настройка усилия обходится дешёвой модели гораздо дороже, чем дорогой, и эта асимметрия не видна в основных цифрах индекса.

Второе — это многословность, и здесь направление противоположно тому, что предполагает соотношение цен. GPT-6 Luna сгенерировала 150 миллионов выходных токенов, завершая индекс; Grok 4.6 сгенерировала 94 миллиона. Модель, которая стоит в двенадцать раз меньше за выходной токен, потратила на 60% больше токенов, получив более низкую оценку. На карточке с ценой за выходные токены это разница между двадцатишестикратным разрывом в стоимости за задачу и меньшим, и именно поэтому любое сравнение, построенное только на заявленных ценах, будет преувеличивать аргументы в пользу дешёвого уровня.

Grok 4.6 также публикует оценку киберспособностей в 57 баллов в том же рейтинге. Сопоставимого показателя GPT-6 Luna нет, так что у этого измерения есть только одна сторона — но это тот показатель, который важен, если ваша рабочая нагрузка связана с инструментами безопасности, а его отсутствие у более дешёвой модели — это информация, а не пробел, который нужно заполнять предположениями.

Задержка, когда эти две величины не близки и не однонаправлены.

Независимые показатели задержки Grok 4.6 составляют 38,63 секунды до первого токена и 47,31 секунды от начала до конца при высоком уровне усилий. Это показатель модели, которая выполняет серьёзные рассуждения, прежде чем выдать ответ, и он несовместим с ситуацией, когда человек наблюдает за курсором. В нашей собственной карточке этой модели указаны p50 времени до первого токена — 6,71 секунды и p95 — 10,00 секунды за семидневный период, что измеряет другую точку в ответе и несопоставимо с независимым показателем — эти два числа не противоречат друг другу, они отвечают на разные вопросы.

GPT-6 Luna выдаёт 153,9 токена вывода в секунду и возвращает первый токен достаточно быстро, чтобы стоять за интерактивным интерфейсом. При высоком уровне усилий её пропускная способность почти в три раза превышает показатель Grok 4.6. Для пакетной задачи эта разница — лишь удобство с точки зрения времени выполнения. Для всего, чего ждёт пользователь, это разница между продуктом и прототипом.

Сочетание необычное, и его стоит назвать прямо: дешёвая модель — быстрая, дорогая модель — медленная, и при сопоставимых усилиях дорогая модель опережает её на семь пунктов по композитному показателю. Это профиль модели, созданной, чтобы один раз как следует подумать, и модели, созданной, чтобы быстро отвечать великое множество раз. Если ваша рабочая нагрузка — один вызов на задачу, задержка Grok 4.6 приемлема. Если это тысяча вызовов на задачу — нет.

Что вы на самом деле покупаете на стороне xAI

Grok 4.6 стоит примерно в двадцать шесть раз дороже за выполненную задачу, чем GPT-6 Luna, и опережает её на семь пунктов индекса при сопоставимых затратах усилий. Это невыгодный обменный курс для универсальной рабочей нагрузки и разумный — для определённого класса задач.

В пользу этого говорят три вещи. Кибероценка 57 — это возможность, аналога которой GPT-6 Luna не публикует. Индексный прогон на 94 миллиона токенов против 150 миллионов у Luna — это реальное преимущество в лаконичности для любой задачи, где результат потребляет человек, а не парсер. И модель находится в продакшене с 12 августа — на шесть недель дольше, чем GPT-6 Luna вообще существует; это не бенчмарк, но это послужной список, а для команды, которая уже построила своё решение на её основе, стоимость миграции при уходе — часть цены ухода.

В противовес этому, козырь GPT-6 Luna состоит в первую очередь не в двадцатикратной ставке. Он заключается в пороге в 272 000 токенов внутри окна на миллион токенов, в возможности получить команду полностью прекратить рассуждение, в ставке за кэшированный ввод в один цент за миллион и в показателе пропускной способности, который делает его пригодным для использования в качестве компонента, а не конечной точки. Это структурные свойства дешёвого уровня, и никакое преимущество в индексах на другой стороне их не заменит.

Запуск одного из них или обоих

Grok 4.6 доступен на OrcaRouter по цене из прайс-листа xAI, при сквозном ценообразовании, которое переносит изменение тарифа вендора на нашу сторону в тот же день, а не заставляет ждать, пока реселлер пересмотрит условия. Автоматическое переключение при сбое — это то, что оправдывает своё место именно для этой модели: окно в 500 000 токенов с обрывом на отметке 200 000 токенов — это нагрузка, в которой запрос иногда оказывается по другую сторону черты, а маршрут, переключающийся между апстримами без развёртывания, стоит больше, чем доля цента за токен.

GPT-6 Luna на момент написания этого текста отсутствует в нашем каталоге, и доступ к ней осуществляется через собственный API OpenAI. Поэтому команда, которой нужны обе модели, использует один ключ для Grok 4.6 наряду с тем, что уже применяет для OpenAI. DSL маршрутизации — это тот компонент, который подходит для такой связки: правило, которое отправляет промпты, размер которых превышает порог в токенах, той модели, чей порог они преодолевают, а всё, что ниже, — модели, цена которой в двенадцать раз ниже, можно выразить как конфигурацию, а не как ветвление в вашем приложении — что важно, когда пороги так близки к обычным размерам промптов, как у этих двух.

Какой именно, и когда

Выбирайте GPT-6 Luna, если ваша нагрузка — это большие объёмы, потребление программами и короткие запросы. Классификация, извлечение, маршрутизация, массовая суммаризация, внутренний цикл агента. При $0.10/$0.50 и одном центе за чтение из кэша против модели, которая при сопоставимом усилии обходится в двадцать шесть раз дороже за выполненную задачу ради семи пунктов индекса, арифметика даже близко не в пользу последней. Задавайте параметр effort явно — по умолчанию используется medium, а заявленные 37 — это число для максимального усилия — и держите длинные вызовы в пределах 272 000 токенов.

Берите Grok 4.6, если вам нужны кибервозможности, если ваш вывод читает человек и его лаконичность стоит того, чтобы за неё платить, или если у вас рабочая нагрузка в 300 000–500 000 токенов, которую GPT-6 Luna может обслужить, но где вы предпочли бы не быть первой командой, которая выясняет, как она ведёт себя на такой длине. Явно закладывайте в бюджет обрыв на отметке 200 000 токенов и не ставьте его за интерактивную поверхность при высоком уровне усилий — 38 секунд до первого токена это не показатель задержки, это заявление о том, для чего предназначена модель.

Ошибка, к которой подталкивает это сравнение, — считать двадцатикратную ставку решением. Для одной формы рабочей нагрузки это и есть решение. Для другой решение принимается при 200 000 и 272 000 токенов, а соотношение цен — это деталь, которую вы читаете уже после.