GPT-6 Astra vs Solar Pro 4: Tolv indexpoäng och ett prisförhållande som ändras på söndag

I de två oberoende genomförda utvärderingar som paret har gemensamt, GPT-6 Astra leder Solar Pro 4 med bred marginal när det gäller allmänkunskap och en snävare marginal där modellerna faktiskt används. Artificial Analysis placerar GPT-6 Astra på 54,7 i sitt Intelligence Index och 96,1 på GPQA Diamond; samma utvärderare placerar Solar Pro 4 på 42 och 86,8. Inom agentiskt arbete krymper gapet till elva respektive sex punkter på Terminal-Bench 2.1 och τ²-Banking. Samtidigt bär prisberättelsen på en tidsfrist som nästan ingen kopplade till den: Solar Pro 4:s nuvarande kampanj slutar kl. 00:00 UTC på söndagen den 11 oktober 2026, då modellen går från $0,09 till $0,15 per miljon indata-tokens och från $0,36 till $0,60 per miljon utdata-tokens. Så frågan den här jämförelsen måste besvara är inte vilken modell som är bättre. Det är huruvida ett gap i förmåga på ungefär tolv och en halv punkt motiverar mellan 42 och 139 gånger utdata-priset, och svaret är en egenskap hos din arbetsbelastning snarare än hos någon av modellerna.

Taxekorten, inklusive det som ändras i helgen

Listpriset för Solar Pro 4 är 0,30 $ för indata, 0,06 $ för cachad indata och 1,20 $ för utdata per miljon tokens, och Upstage har kontinuerligt legat under listpriset sedan lanseringen. Schemat på Upstages egen prissida är tydligt, så det finns ingen anledning att gissa vilket nummer man ska budgetera mot:

• Upstage-kampanj till och med den 11 oktober 2026, 00:00 UTC — 0,09 USD indata, 0,018 USD cachad, 0,36 USD utdata per 1 miljon tokensbr /> • Upstage-kampanj från och med den 11 oktober 2026 — 0,15 USD indata, 0,03 USD cachad, 0,60 USD utdata per 1 miljon tokens, anges utan slutdatum, vilket innebär att man bör budgetera för detbr /> • Upstage-listpris — 0,30 USD indata, 0,06 USD cachad, 1,20 USD utdata per 1 miljon tokensbr /> • GPT-6 Astra upp till 272 000 indatatokens — 10,00 USD indata, 1,00 USD cachad, 12,50 USD cacheskrivning, 50,00 USD utdata per 1 miljon tokensbr /> • GPT-6 Astra över 272 000 indatatokens — 20,00 USD indata, 2,00 USD cachad, 25,00 USD cacheskrivning, 75,00 USD utdata per 1 miljon tokens, tillämpas på hela begäran när tröskelvärdet har passerats

Läst som förhållanden är det 11× på input och 5,6× på output vid Solar Pro 4:s priser efter kampanjen, 33× och 42× mot dess listpris, och 111× och 139× om de två modellerna mäts med dagens kampanjpriser. Spridningen är så stor eftersom båda sidorna av bråket rör sig: Astras kort är marknadens topp och Solar Pro 4 ligger för närvarande nära botten av den.

Reglerna för lång kontext är den andra raden som är värd att läsa två gånger, eftersom de inte är symmetriska. Astras tröskel ligger på 272 000 tokens och dess regel är en omprissättning av hela förfrågan – varje token i en lång förfrågan debiteras med dubbel input och 1,5× output, inte bara token efter gränsen. Upstages priskort innehåller inget motsvarande steg, så en Solar Pro 4-förfrågan på 400 000 tokens debiteras till exakt samma per-token-taxa som en på 4 000 tokens. Om dina prompts rutinmässigt passerar en kvarts miljon tokens är Astras effektiva input-taxa 20,00 $ i stället för 10,00 $, och gapet du betalar vidgas i exakt den arbetsbelastning där en 512K-kontextmodell konkurrerar.

Varifrån tolvpoängsglappet kommer

Båda modellerna har siffror från tredje part, vilket gör detta till en enklare jämförelse än de flesta i den här nivån. Mönstret dem emellan är konsekvent: Solar Pro 4:s vinster gentemot sin egen föregångare var koncentrerade till agentiska uppgifter, och det är där den ligger närmast Astra.

• Intelligence Index — GPT-6 Astra 54,7, Solar Pro 4 42br /> • GPQA Diamond, naturvetenskap på forskarnivå — Astra 96,1, Solar Pro 4 86,8br /> • Terminal-Bench 2.1, att styra en riktig terminal — Astra 88,4, Solar Pro 4 75,1br /> • τ²-Banking, verktygsanvändning mot policy — Astra 41,4, Solar Pro 4 35,0br /> • Återkallelse med lång kontext, AA-LCR — Astra 80,7, Solar Pro 4 71br /> • Kostnad för att köra den genomsnittliga utvärderingsuppgiften — Astra $0,0516, Solar Pro 4 mellan $0,0039 och $0,0155br /> • Väggklockstid per utvärderingsuppgift — Astra ungefär 8,6 minuter, på en modell som returnerar omkring 70 tokens per sekund

Raden om kostnaden per uppgift är den som sätter argumentet i ett nytt ljus. Att köra en enda svår utvärderingsuppgift på Solar Pro 4 kostar mellan fyra och tretton cent beroende på vilken nivå av kampanjen som gäller, mot fem cent på Astra enligt standardpriser. ”42 gånger priset för utdata” och ”13 gånger kostnaden per uppgift” är båda sanna påståenden om samma modellpar, och den andra är siffran som hamnar på en faktura. Skillnaden är att Astra, enligt mätningar från Artificial Analysis, når sitt svar med färre tokens än Solar Pro 4:s föregångare gjorde — 43 000 utdatatokens per uppgift — och den är fortfarande den dyrare modellen att slutföra en uppgift med, men inte i närheten av 42× dyrare.

Två förbehåll om Solar Pro 4-kolumnen. Den är långsammare än Astra i väggklockstid per uppgift trots att den använder färre tokens, och dess publicerade agentiska poäng har en detalj som är värd att känna till: i utvärderingen av dess föregångare förbättrade den sin ärlighetspoäng till stor del genom att avstå från att svara – den försökte besvara 41 % av frågorna mot Pro 3:s 92 %. För en agent som måste agera är en vägran ofta bättre än ett självsäkert fel svar – men det förändrar hur man tolkar varje jämförelse av godkännandegrad.

Jämförelsen som ingendera leverantörens kort ger dig

Benchmark-raderna ovan är matchade: båda sidor körde samma utvärdering. De rader som saknas är de intressanta, eftersom de två leverantörerna inte är överens om vad som ska publiceras.

• Resoneringsansträngning — Astra exponerar fem namngivna nivåer (låg, medel, hög, xhigh, max); Solar Pro 4 dokumenterar en reasoning_effort-parameter med åtminstone en medelinställning, och Upstages material om stegen är tuntbr /> • Arkitektur — Astras parameterantal är inte offentliggjort; Solar Pro 4:s parameterantal är inte heller offentliggjort, så ingen av sidorna erbjuder den serveringsekonomiska öppenhet som deras billigare syskon görbr /> • Beteende vid lång kontext under belastning — Astra publicerar en kostnadströskel och en dokumenterad recall-poäng; Upstage publicerar fönstret och ingen egen recall-utvärderingbr /> • Indatayta — Astra tar text, bild och fil; Solar Pro 4 är en textmodellbr /> • Modalitetstak — 128 000 maximala utdatatoken på båda sidor, vilket är en ovanlig punkt för en billig modell att nå paritet på och är den enskilt mest användbara specifikationen på Solar Pro 4:s datablad för långgenereringsarbete

Posten för resonemangsansträngning har större betydelse än den verkar. En modell som låter dig sänka tankebudgeten är en modell vars effektiva pris per enkla förfrågan ligger långt under dess annonserade pris, eftersom du betalar för färre resonemangstokens för arbete som inte behöver dem. Båda leverantörerna exponerar parametern; ingen av dem publicerar vad nivåerna kostar i tokens, vilket innebär att det enda sättet att hitta den verkliga multipeln mellan dessa två modeller är att mäta den på din egen trafik.

Nollpunkten, uttryckt i klartext

Bortse från indexpoäng ett ögonblick och håll arbetsbelastningen konstant. Om din applikation är extraktion, klassificering, sammanfattning eller strukturerad utdata över dokument på upp till en halv miljon tokens gör Solar Pro 4 jobbet i en takt som Astra inte kan närma sig, och den behöver inte resonemangstrappan alls — ingen rimlig kvalitetsskillnad i en JSON-extraktionsuppgift är värd 42× på utdata. Om din applikation är en agent med lång horisont som planerar, anropar verktyg, återhämtar sig från ett misslyckat steg och måste slutföra, är gapet på elva punkter i Terminal-Bench och gapet på sex punkter i τ²-Banking siffrorna som förutsäger om den slutför, och en misslyckad agentkörning kostar hela priset för körningen plus omförsöket.

Det verkligt svåra fallet är mellanläget: korta, svåra resonemangsuppgifter med ett enda försök, där Astras GPQA-försprång är stort och kostnaden per uppgift fortfarande bara är några cent. Där är den avgörande faktorn inte prislistan utan tokenantalet – och det enda mått som besvarar den frågan är att köra dina egna prompter genom båda modellerna och läsa av användningen. Det är också fallet där en prissänkning slår hårdast, eftersom den billigare modellen är den som testas mot den dyra, och en rörelse på 67 % i den billigare modellens pris ändrar kalkylen för testet mellan i måndags och i dag.

Varför detta är ett dirigeringsbeslut snarare än en inköpsorder

GPT-6 Astra finns i OrcaRouters katalog som openai/gpt-6-astra till OpenAIs egna listpriser, vidarebefordrade med 0 % påslag, vilket är hela anledningen till att en jämförelse som den här landar i en regel i stället för ett avtal. Upstages Solar-familj är ett annat fall, och det ärliga beskedet är det vi alltid ger: OrcaRouter dirigerar inte någon Upstage-modell, så Solar Pro 4 finns inte tillgänglig här — den kommer från Upstages eget API och från flera tredjepartsplattformar, och prisschemat ovan är deras och inte vårt.

Vad en router faktiskt är till för i den här kombinationen är nivåuppdelningen. Den billiga modellen och den dyra modellen sitter bakom en OpenAI-kompatibel slutpunkt, en routingregel skickar extraheringstrafiken till den nivå som är rätt för den, och automatisk failover befordrar ett anrop till den starkare modellen när den billigare får fel eller returnerar utdata som din parser avvisar. Den sista mekanismen är det praktiska svaret på den felroutningsrisk som denna jämförelse skapar: det dyra felfallet är inte att välja fel modell, det är att välja fel modell och betala för det två gånger.

Vad man ska göra innan

Om Solar Pro 4 är en kandidat för din stack är det här den billigaste veckan du kommer att kunna testa den. Kampanjpriset gäller till 00:00 UTC den 11 oktober, priserna efter kampanjen på $0.15 och $0.60 ligger redan en tredjedel under listpriset, och modellens egna publicerade bevis – siffrorna från Terminal-Bench och τ²-Banking – beskriver arbete som du kan reproducera på din egen uppsättning uppgifter på en eftermiddag. Kör båda modellerna på samma prompter, håll resonemangsinställningarna oförändrade och registrera tokens per slutförd uppgift i stället för tokens per anrop. Siffran som kommer ut är den enda multipel som spelar roll, och den kommer inte att vara 42×. Bestäm dig sedan, med vetskapen att om den billigare sidan vinner, går priset du testade den till ut på söndag – och om den dyrare sidan vinner, är det de tolv och en halv indexpoängen du betalar för.

GPT-6 Astra finns i OrcaRouter-katalogen som openai/gpt-6-astra till OpenAIs egna listpriser, vidarebefordrade med 0 % påslag.