Gemini 4 vs GPT-6 Astra: Dött lopp i indexet, en 5x skillnad på fakturan

Två frontlinjemodeller, ett oberoende index, en identisk poäng. Artificial Analysis placerar Gemini 4 Argon på hög ansträngning och GPT-6 Astra på maximal ansträngning på 53 vardera på Intelligence Index v4.3.2, sammansättningen av tio utvärderingar som utvärderaren kör på revision v4.3.2. Sedan prissätter den körningen bakom varje poäng: $1.99 i kostnad per token per indexuppgift för Gemini 4 Argon mot $3.26 för GPT-6 Astra. Inte oavgjort.

Det är den användbara ramen för den här matchningen, eftersom priserna i rubrikerna får klyftan att verka ännu större än den är och siffrorna per uppgift får den att verka mindre. Gemini 4 Argon listas till $2.00 per miljon indata och $10.00 per miljon utdata enligt en introduktionstaxa som fördubblas den 2026-12-01. GPT-6 Astra listas till $10.00 per miljon indata, $1.00 för cachad indata och $50.00 per miljon utdata. Båda poängen är lika; prislistorna skiljer sig med en faktor fem för utdata och kostnaden per uppgift med en faktor 1,6.

Modellerna: Gemini 4 Argon är den enda namngivna medlemmen i Googles Gemini 4-linje, tillkännagavs 2026-09-30 och är allmänt tillgänglig på Googles betalnivå sedan 2026-10-13. GPT-6 Astra är OpenAI:s flaggskepp, publicerades 2026-09-03 och rullades ut inom ramen för ett program med begränsad åtkomst. Båda tillhör samma 1M-token-kontextklass och båda är resonemangsmodeller med konfigurerbar ansträngning.

Varför en femfaldig taxa kan bli en 1,6 gånger så hög räkning

Avstämningen ligger i antalet tokens. Astra har ett premiumpris per token och svarar med färre tokens än vad prislistan antyder, medan Argon är billig per token men inte så snål per uppgift att fördelen växer till femfaldig. Enligt utvärderarens egen beräkning landar Argons kostnad per indexuppgift på 1,99 dollar och Astras på 3,26 dollar — skillnaden i pris per miljon krymper eftersom det mesta som utvärderingsramverket mäter är resonemangsarbete som båda modellerna bränner tokens på.

Samma utvärderare anger Argons sammanvägda kostnad till 1,47 USD per miljon tokens mot Astras 7,70 USD vid standardmixen 7:2:1 för cacheträffar/indata/utdata. Den sammanvägningen smickrar Argon, och det är värt att säga: mixen förutsätter en mycket hög andel cacheträffar, och Astras pris på 1,00 USD per miljon cachad indata är tio gånger Argons 0,10 USD. Om din arbetsbelastning mestadels består av cacheträffar snarare än mestadels färsk utdata, är den effektiva skillnaden mellan dessa två mindre än vad antingen prislistan eller sammanvägningen antyder.

Där Astra inte gör avkall på något är åtkomstmodellen. Det är den första modellen OpenAI har släppt som passerar tröskeln för Critical cybersäkerhetskapacitet enligt sitt eget Preparedness Framework, och utrullningen följer av det: begränsade organisationer först, företagsåtkomst avstängd som standard tills en administratör aktiverar den enligt gällande prislista och avtal, särskilda administratörskontroller för surfning och uppladdningar, samt en planerad utökning via Daybreak-programmet. Inget motsvarande dokumenteras för Gemini 4 Argon, som är allmänt tillgänglig på Googles betalnivå för alla med en faktureringsrelation. För ett team som behöver upphandlingsunderlag är den skillnaden avgörandet; för ett team som behöver en modell med en nyckel i eftermiddag pekar den åt andra hållet.

Utdatatak, nivåer och ansträngningsinställningar

Båda modellerna har ett kontextfönster på 1 M tokens. De publicerade taken för avkodning skiljer sig: Google publicerar 1 000 000 tokens utdata för Argon, och Argon dokumenteras som en enda modell med fyra servicenivåer – Standard till $2/$10, Priority till $3.60/$18, Flex och Batch till $1/$5. Astra dokumenteras som en modell på ett enda prisschema med en batch-nivå till halv taxa, och dess differentierade åtkomst är organisatorisk snarare än ett faktureringsalternativ.

Ansträngning är den del av den här jämförelsen som är minst fastställd. Indexpoängen ovan gäller Argon på hög och Astra på maximal, och det är inte matchade inställningar i någon meningsfull bemärkelse – utvärderaren etiketterar varje modell med dess egen standardinställning. Ars Technicas oktoberrapportering om Argon-lanseringen noterar att modellen är tillgänglig för betalande prenumeranter, och Googles eget lanseringsmaterial beskriver en modell byggd för dess svåraste problem; ingen av leverantörerna publicerar den ansträngningskurva som skulle göra det möjligt för en läsare att normalisera de två. Där en direkt jämförelse vid matchade inställningar inte finns kommer den här sidan inte att fabricera en.

När det gäller oberoende tillgänglighet är en av dessa två ett telefonsamtal bort och den andra en nyckel bort. GPT-6 Astra finns i vår katalog till leverantörens listpris med 0 % påslag, så en leverantörsprisändring når din faktura samma dag i stället för efter en omprissättningscykel, och automatisk failover mellan leverantörer innebär att en utrullning som fortfarande håller på att stabiliseras inte behöver vara en enda felpunkt på en produktionsväg. Gemini 4 Argon finns inte i den katalogen per 2026-10-14; den nås via G​oogle's egen API och flera tredjepartsplattformar, och en läsare som vill ha båda bakom en och samma nyckel kan inte få det här ännu.

Förväxla inte den här sidan med jämförelsen för Pro-nivån

En version av den här matchningen cirkulerar redan i form av "Gemini 4 Pro vs GPT-6 Astra", uppbyggd kring ett test med ett enda utfall. Det är en annan fråga om en modell som Google inte har lanserat, och det är en sida vi redan har skrivit. Den här sidan jämför de två produktlinjerna så som de faktiskt ser ut: en Gemini 4-modell mot ett OpenAI-flaggskepp.

Regeln

Om det som ska levereras är long-form-utdata i stor volym, eller en agent som skriver stora artefakter i en enda körning, är Gemini 4 Argons per-token-ekonomi och avkodningstak på 1M token anledningen att välja det – förutsatt att du planerar in prissteget 2026-12-01 i budgeten i stället för att upptäcka det. Om arbetet är professionell output med lång tidshorisont där ett starkare svar på svåra resonemang är värt att betala för, eller om du behöver företagsadministration, granskning och en leverantör med ett dokumenterat ramverk för åtkomstkontroll, är GPT-6 Astra den mer kompletta produkten, och det är den du kan anropa här i dag.

Båda modellerna är värda att köra bakom en router snarare än hos en enda leverantör, och det är inte ett säljargument för att en enda leverantör ska räcka för någon av dem: det är det generella svaret på en utrullning som fortfarande håller på att sätta sig. Astras åtkomstvillkor förändrades fortfarande under september och Argons prislista har ett tidsatt steg i sig, så ingen av dem är modellen att koppla in i en väg utan fallback.

Det faktum som oftast avgör saken: indexet säger att dessa är samma modell, och räkningen säger att de inte är det. Om kostnaden för din arbetsbelastning domineras av nya utdatatokens snarare än cachad indata, ligger Argons fördel närmare prislisteförhållandet än per-uppgiftsförhållandet — mät innan du standardiserar.

Båda dessa, en slutpunkt

GPT-6 Astra tillhandahålls via OrcaRouter till OpenAI:s listpris med 0 % påslag, och eftersom katalogen dirigerar trafik mellan leverantörer av samma modell behöver en utrullning som fortfarande håller på att stabiliseras inte vara en enda felpunkt. Gemini 4 Argon finns inte i den katalogen per 2026-10-14 — den är nåbar via Googles eget API och flera tredjepartsplattformar.

Nivån under Astra ligger på en femtedel av dess prislista. GPT-6.1 Sol Båda ligger på en och samma nyckel, så bytet är en modellsträng snarare än en upphandlingscykel.

Ett modellval är också en fråga om vad som har gått fel tidigare: de dokumenterade AI-incidenterna och agentfelen för modeller av den här klassen samlas i OrcaRouter AI Incident Archive , där varje post har sina egna källor, allvarlighetsgrad, konfidensgrad och flagga för omstridd status.