GPT-6 Sol vs Gemini 3.1 Pro: разрыв в цене меньше, чем признаёт любой из анонсов запуска

Обе модели стоят $2.00 за миллион входных токенов. GPT-6 Sol берёт $10.00 за миллион выходных; Gemini 3.1 Pro — $12.00. По заявленным тарифам GPT-6 Sol и шестимесячный Gemini 3.1 Pro различаются в пределах 20%, что делает это сравнение цен наименее драматичным в текущей линейке — и самым обманчивым, потому что ни одна модель на самом деле не выставляет счёт по заявленному тарифу при работе с длинным контекстом, а две границы тарифных уровней находятся в разных местах и меняют цену в разных направлениях.

Это сравнение, которое стоит провести как следует. GPT-6 Sol вышел 22 сентября 2026 года по цене $2/$10, что на 50% меньше, чем у GPT-5.6 Sol, с тарифным уровнем для длинного контекста свыше 272 000 входных токенов, который примерно удваивает стоимость ввода и увеличивает стоимость вывода в полтора раза. Gemini 3.1 Pro доступен с 19 февраля 2026 года по цене $2/$12, с порогом тарифа в 200 000 токенов, после которого цена становится $4/$18, и пакетной ставкой $1/$6. Та же наклейка, другая геометрия тарифной сетки, и именно арифметика ниже определяет, какой из них дешевле для вашего трафика.

Две тарифные карты, изображённые в масштабе

• Базовый ввод — GPT-6 Sol $2.00 за 1 млн против Gemini 3.1 Pro $2.00 за 1 млн

• Базовый вывод — GPT-6 Sol $10.00 за 1M против Gemini 3.1 Pro $12.00 за 1M

• Порог длинного контекста — GPT-6 Sol при вводе более 272K против Gemini 3.1 Pro при вводе более 200K

• Тариф для длинного контекста — GPT-6 Sol около $4.00 / $15.00 против Gemini 3.1 Pro $4.00 / $18.00

• Область пересчёта цен — GPT-6 Sol пересчитывает стоимость всего запроса, тогда как Gemini 3.1 Pro пересчитывает стоимость всего запроса

• Кэш — GPT-6 Sol примерно на 90% дешевле для кэшированного ввода по сравнению с Gemini 3.1 Pro; стоимость кэша не была повторно указана при запуске

• Пакетный режим — ставка пакетного режима GPT-6 Sol не опубликована, в отличие от Gemini 3.1 Pro $1.00 / $6.00

• Контекстное окно — GPT-6 Sol 872K по данным Artificial Analysis, заявлено 1,05M против 1M входных данных у Gemini 3.1 Pro

• Максимальный вывод — GPT-6 Sol 128K против Gemini 3.1 Pro примерно от 64K до 66K

• AA Intelligence Index (v4.3.2) — GPT-6 Sol 48 против Gemini 3.1 Pro 30

Из этого следуют два структурных момента. Во-первых, границы длинного контекста близки друг к другу, но не идентичны — 272K против 200K — и обе применяют повышенный тариф ко всему запросу, а не только к превышению. Запрос с 210K токенов стоит по премиум-тарифу в Gemini 3.1 Pro и по базовому тарифу в GPT-6 Sol. Именно в этом диапазоне в 72 000 токенов две модели сильнее всего расходятся по цене.

Во-вторых, лимит вывода несопоставим. GPT-6 Sol допускает 128K токенов вывода; Gemini 3.1 Pro останавливается примерно на 64K–66K. Если ваша рабочая нагрузка создаёт длинные артефакты — полные перезаписи файлов, длинные черновики, расширенные трассировки цепочки рассуждений, которые вы действительно сохраняете, — этот потолок важнее, чем разница в $2 в цене за вывод.

Разобранный пример, потому что заявленные ставки скрывают ответ

Возьмём реалистичную месячную нагрузку: 10 миллионов входных токенов и 2 миллиона выходных токенов, все с коротким контекстом.

• GPT-6 Sol — 10 млн входных токенов по $2.00 — это $20.00, 2 млн выходных токенов по $10.00 — это $20.00. Итого: $40.00

• Gemini 3.1 Pro — 10 млн входных данных по $2.00 — это $20.00, 2 млн выходных данных по $12.00 — это $24.00. Итого: $44.00

GPT-6 Sol дешевле на 9%. Это вся разница, и она настолько мала, что одно инженерное решение где-то ещё в стеке способно её стереть.

Теперь сделаем ту же нагрузку длинноконтекстной — агент, который при каждом вызове несёт 300 тыс. токенов рабочего состояния. Обе модели пересекают свои пороги.

• GPT-6 Sol — ввод по цене примерно $4.00 даёт $40.00, вывод по цене примерно $15.00 даёт $30.00. Итого: $70.00

• Gemini 3.1 Pro — при цене ввода $4,00 получается $40,00, при цене вывода $18,00 — $36,00. Итого: $76,00

Оба счёта почти удваиваются, и GPT-6 Sol остаётся впереди, но разрыв всё ещё меньше 10%. Длинный контекст не нарушает это противостояние; он лишь делает оба варианта дорогостоящими.

Интересный случай — это кэширование и пакетная обработка, где два поставщика сделали разные ставки. Если 80% вашего ввода — это стабильный префикс, то примерно 90%-я скидка на кэш GPT-6 Sol существенно меняет арифметику — 8 млн кэшированных токенов по цене около $0.20 за миллион — это $1.60, плюс 2 млн новых по $2.00 за $4.00, плюс $20.00 за вывод, итого около $25.60. Пакетный тариф Gemini 3.1 Pro выполняет ту же работу с другой стороны: при $1.00 за ввод и $6.00 за вывод та же нагрузка 10 млн/2 млн обходится в $10.00 плюс $12.00, или $22.00.

Итак, честное резюме таково: GPT-6 Sol выигрывает на интерактивном трафике и на рабочих нагрузках с кэшированным префиксом, Gemini 3.1 Pro выигрывает на всём, что можно пакетировать, а разница между двумя лучшими сценариями — несколько долларов на десять миллионов токенов. Это не решение о цене. Это решение о форме рабочей нагрузки.

Разрыв в возможностях — это и есть фактическое решение.

Пятьдесят один пункт Индекса разделяет эти модели в одном рейтинге: GPT-6 Sol — 48, Gemini 3.1 Pro — 30. Это совсем не близко, и именно поэтому ценовой паритет — скорее курьёз, чем конкурентная угроза.

Intelligence Index от Artificial Analysis — это составной показатель, а составные показатели могут льстить. Но разрыв такого масштаба выдерживает проверку на компонентных бенчмарках, публикуемых каждым вендором:

• Индекс интеллекта AA — GPT-6 Sol 48, 18-е место из 212 против Gemini 3.1 Pro 30, 81-е место из 212

• Скорость вывода — GPT-6 Sol 104,4 токена/с против Gemini 3.1 Pro 115,0 токенов/с

• Время до первого токена — GPT-6 Sol 107,18 с против 32,96 с у Gemini 3.1 Pro, при медиане по таблице 3,87 с

• GPQA Diamond — Gemini 3.1 Pro 94,3% (по данным Google)

• ARC-AGI-2 — Gemini 3.1 Pro 77,1% (по данным Google)

• HLE — Gemini 3.1 Pro 44,4% (по данным Google)

• SWE-bench Verified — Gemini 3.1 Pro 80,6 % (по данным Google)

• Terminal-Bench 2.0 — Gemini 3.1 Pro 68,5 % (по данным Google)

• LiveCodeBench Pro — Gemini 3.1 Pro 2887 Elo (по данным Google)

Внимательно изучите эти показатели Google, потому что они вовсе не слабые. 94,3% на GPQA Diamond и 77,1% на ARC-AGI-2 — это сильные результаты, и они были опубликованы в феврале. Причина, по которой Index всё ещё ставит Gemini 3.1 Pro на тридцать пунктов ниже, заключается в том, что Index придаёт большой вес агентным и долгосрочным задачам, и именно здесь проявляются шесть месяцев между этими двумя релизами. Gemini 3.1 Pro — сильная модель рассуждений. GPT-6 Sol — сильный агент.

Строка задержки — это то, где Gemini 3.1 Pro одерживает безоговорочную победу, и это не маленькая победа. Время до первого токена — 33 секунды — медленно в абсолютных значениях — медиана по таблице лидеров составляет 3,87 секунды — но это треть от 107 секунд у GPT-6 Sol. Для любой задачи, в которой человеку приходится ждать, Gemini 3.1 Pro — единственная из этих двух, которую вообще можно использовать. Время до первого токена у GPT-6 Sol — 107 секунд — это число, которое загубит больше всего пилотных проектов, и стоит отметить, что его пропускная способность после запуска превосходна: 104,4 токена в секунду не отстают сколько-нибудь существенно от 115,0 у Gemini. Модель не медленная. Она медленно стартует.

То, чего Gemini 3.1 Pro не избежал

Gemini 3.1 Pro находится в предварительной версии с февраля. Шесть месяцев — долгий срок, чтобы носить ярлык предварительной версии, а Google за это время выпустила модели 3.5, 3.6 и 3.8 Flash, так и не повысив статус 3.1 Pro до общей доступности. В OrcaRouter маршрутизируемый слаг по-прежнему gemini-3.1-pro-preview, а отдельный gemini-3.1-pro-preview-customtools вариант существует рядом с ним.

Для закупок это важно не так, как бенчмарки. Preview-эндпоинты могут меняться у вас под ногами, прекращать поддержку с коротким уведомлением и иметь другие лимиты запросов, чем GA-модель. Если сегодня вы строите на Gemini 3.1 Pro, вы строите на preview-версии, и вам следует соответствующим образом закладывать риск миграции в цену — особенно когда собственные более новые модели Flash от Google уже обошли её по ряду параметров.

У GPT-6 Sol нет этой проблемы, но есть другая: доступность на момент запуска была более ограниченной, чем следовало из анонса. Он есть в API, в ChatGPT Work и в Codex на платных тарифах — а администраторам Enterprise приходится включать его, прежде чем их пользователи смогут его увидеть. Его нет в ChatGPT Chat. Флагман, который пропускает потребительский сегмент, — это флагман, нацеленный на разработчиков.

Запуск дешёвого и хорошего вместе

Это редкое сравнение, где ответ очевидно «оба», и цены это подтверждают. Gemini 3.1 Pro — это модель, которую ставят перед человеком: быстрый первый токен, пакетные тарифы, делающие массовые задачи дешёвыми, высокие опубликованные оценки рассуждений. GPT-6 Sol — это модель, которую ставят за очередью: медленный старт, превосходная пропускная способность, лучше на пятьдесят один пункт Index и цена в пределах 20% от модели, которую она заменяет в интерактивной работе.

Gemini 3.1 Pro доступен на OrcaRouter по цене из прайс-листа Google, и при сквозной модели ценообразования это означает, что изменение цены Google вступает в силу на нашей стороне в тот же день, а не после того, как реселлер проведёт повторные переговоры. GPT-6 Sol на момент написания отсутствует в нашем каталоге — он доступен через собственный API OpenAI, — поэтому маршрут, охватывающий обе модели, означает один ключ для Gemini и прямую интеграцию с OpenAI в дополнение к нему. Маршрутизация между быстрой preview-моделью и более медленной передовой моделью — это ровно тот случай, для которого создавалось автоматическое переключение при сбое: когда preview-эндпоинт деградирует или объявляется устаревшим, маршрут переключается, и вы узнаёте об этом из строки лога, а не от своих пользователей.

Решающее правило

Выбирайте Gemini 3.1 Pro, когда человек ждёт ответа, когда работу можно выполнять пакетно или когда вывод остаётся коротким. Первый токен за 33 секунды — это нехорошо, но это в три раза лучше, чем у GPT-6 Sol, а пакетный тариф $1/$6 — самый дешёвый способ прогнать большой корпус через сильную модель рассуждений. Смиритесь с тем, что вы на preview-эндпоинте, и планируйте миграцию.

Выбирайте GPT-6 Sol, когда работа носит агентный характер, рассчитана на длительную перспективу и выполняется без присмотра, а также когда ваш контекст остаётся в пределах 272K токенов. Он набирает 48 против 30, выдаёт 128K выходных данных против примерно 64K, а цена за кэшированный префикс со скидкой 90% делает повторяющиеся агентные циклы необычайно дешёвыми. Его первый токен за 107 секунд — это особенность того, как он рассуждает, а не ошибка, и это становится проблемой только тогда, когда вы показываете его кому-то.

Не выбирайте, исходя из цены. На нагрузке с коротким контекстом эти две модели различаются в пределах 9%, а на нагрузке с длинным контекстом — в пределах 10%. Разница в девять долларов в месяц на книге объёмом в десять миллионов токенов — не причина выбирать любую из этих моделей, а разрыв в пятьдесят один пункт по Index — причина.