GPT-6 Sol Pro vs GPT-6 Astra: Prismultipeln som alla citerar är fel

GPT-6 Sol Pro och GPT-6 Astra är samma leverantörs billiga nivå och flaggskepp, och den multipel som den mesta bevakningen kopplar till gapet är 2,5×. Det är inte 2,5×. GPT-6 Sol – leverantörens modell som konfigurationen gpt-6-sol-pro kör, allmänt tillgänglig sedan den 22 september 2026 till $2,00 per miljon indatatoken och $10,00 per miljon utdatatoken – är prissatt i förhållande till GPT-6 Astra, flaggskeppet som blev allmänt tillgängligt den 3 september 2026, till $10,00 och $50,00. Det är fem gånger på indata och fem gånger på utdata. Siffran 2,5× hör till en annan jämförelse: Astra mätt mot GPT-5.6 Sol, den tidigare generationen, som kostade $4,00 och $20,00.

Sammanblandningen är värd att rätta till först av allt, eftersom den förändrar beslutet. Ett prispåslag på 2,5× för flaggskeppet är ett avrundningsfel i en projektbudget. Ett prispåslag på 5× är den största enskilda budgetposten i de flesta inferensplaner, och det är talet som avgör om flaggskeppet är standard eller ett undantag.

Varifrån den felaktiga multipeln kom

När Astra lanserades den 3 september var jämförelsen som OpenAI och de flesta medier gjorde mot GPT-5.6 Sol, som var den då aktuella mellanklassmodellen. Astra kostade 2,5× den modellen. Nitton dagar senare släppte OpenAI GPT-6 Sol och halverade priset för mellanklassen, från $4,00 och $20,00 till $2,00 och $10,00, och beskrev de nya siffrorna som permanenta snarare än kampanjpriser. Varje "vs"-sida i toppresultaten för denna matchning skrevs under den nitton dagar långa perioden och jämför Astra med den modell som inte längre har den platsen.

Ingenting med Astra förändrades. Nivån under den flyttades, och multipeln fördubblades.

De två prislistorna, rad för rad

Båda är OpenAI:s egna publicerade siffror, som förs vidare oförändrade av plattformarna som hostar dem.

• Indata — GPT-6 Sol $2.00 per miljon tokens mot GPT-6 Astra $10.00 per miljon tokens

• Utdata — GPT-6 Sol $10.00 per miljon tokens vs GPT-6 Astra $50.00 per miljon tokens

• Cachad indata — GPT-6 Sol $0,20 per miljon tokens mot GPT-6 Astra $1,00 per miljon tokens; båda en platt 10 % av den ocachade taxan

• Cache-skrivning — GPT-6 Sol $2,50 per miljon tokens mot GPT-6 Astra $12,50 per miljon tokens, båda till 1,25× hastigheten för icke-cachad indata

• Långkontexthantering – GPT-6 Sol omprissätter en begäran över dess indatatröskel till dubbla indata- och cachepriserna och 1,5× utdatapriset, för hela begäran; GPT-6 Astra gör samma sak över 272 000 indatatokens, till $20.00, $2.00, $25.00 och $75.00

• Batch — GPT-6 Sol till halva standardpriset jämfört med GPT-6 Astra till halva dess standardpris, 5,00 $ och 25,00 $, vilket bevarar 5×-förhållandet exakt

• Kontextfönster — 1 050 000 tokens för båda

• Maximal utdata — 128 000 tokens för båda

• Indatamodaliteter – text och bild för båda, där GPT-6 Astra även accepterar filinmatning

• Kunskapsgräns — GPT-6 Sol 20 april 2026 vs GPT-6 Astra 30 april 2026, med tio dagars mellanrum

De två korten är inte bara lika till sin struktur; de har samma struktur med en femfaldig multiplikator tillämpad på varje rad, inklusive batch-nivån och long-context-nivån. Det är en medveten produktdesign, och det innebär att valet mellan dem verkligen är ett beslut om kapacitet snarare än ett beslut om prissättningsstrategi. Det finns ingen rabatt att hitta genom att ändra formen på din begäran.

Ansträngningsratten är den asymmetri som ingen skriver om

Båda modellerna exponerar en parameter för resonemangsansträngning. De två skalorna är inte identiska, och skillnaden har konsekvenser för migrering.

GPT-6 Sols dokumenterade uppsättning är none, low, medium, high, xhigh och max, med medium som standard. GPT-6 Astras är low, medium, high, xhigh och max – det finns inget none. Du kan inte stänga av resonemanget på flaggskeppet. Om din pipeline har ett latenskänsligt klassificeringssteg som för närvarande körs med effort-inställningen none, går det steget inte att porta till Astra oförändrat; det måste justeras om, flyttas till en annan modell eller accepteras med ett högre latensgolv.

Det här är en liten sak som kostar en verklig mängd ingenjörstid, och den saknas på varje jämförelsesida i den här matchningen eftersom de sidorna skrevs utifrån pristabeller snarare än utifrån API-dokumentationen.

De oberoende numren, med indexversionen bifogad

Artificial Analysis har reviderat sitt Intelligence Index flera gånger under 2026, och det är i den här jämförelsen som det spelar störst roll, eftersom den mest upprepade Astra-poängen har tagits ur bruk.

Astra fick 61 poäng på indexversion v4.1.1 vid lanseringen — lika med GPT-5.6 Sol, vilket är anledningen till att så mycket av lanseringsbevakningen beskrev flaggskeppet som ett blygsamt steg. Den siffran 61 är verklig och kommer från ett index som inte längre finns. På den aktuella resultattavlan får Astra 53 poäng vid maximal ansträngning till 3,26 dollar per indexuppgift, och 51 poäng vid hög ansträngning till 1,73 dollar. GPT-6 Sol får 48 poäng vid maximal ansträngning till 1,06 dollar per indexuppgift, och 43 poäng vid hög ansträngning för 0,37 dollar.

Läs de fyra raderna tillsammans och beslutets form framträder.

• Astras fördel gentemot Sol i toppen av båda mätarna är fem indexpoäng, till ungefär tre gånger kostnaden per slutförd uppgift.

• Astra vid hög ansträngning kostar $1,73 per uppgift. Sol vid maximal ansträngning kostar $1,06. Flaggskeppet som körs med sin standardinställning för ansträngning är dyrare än den billiga nivån som körs för fullt, och indexpoängen är 51 och 48.

• Kostnadsskillnaden per uppgift – ungefär 3× – är mindre än prisgapet på 5×, eftersom Sol är den mer tokenkrävande av de två per uppgift. Det är en genuin fördel för Astra, och det är den enda delen av "2,5×"-ramningen som överlever mötet med data.

Två ärlighetsförbehåll bör bifogas. Detta är olika sidor i samma indexfamilj snarare än en enda publicerad direktjämförande körning, och Astras egna latenssiffror är ansträngningsberoende i en grad som gör att ett enskilt tal är missvisande — samma modell rapporterar en tid till första token mätt i tiotals sekunder vid en ansträngningsnivå och flera minuter vid en annan. Citera inte en latenssiffra för Astra utan att ange inställningen.

Vad flaggskeppet köper vid 5×

Kapacitetsskillnaderna är verkliga och de är koncentrerade till agentiskt och multimodalt arbete snarare än till allmänt resonemang.

• Index för kodningsagenter — GPT-6 Astra 62 i Codex-testramen mot GPT-6 Sol 57, till $7.09 respektive $2.99 per uppgift. Flaggskeppet använder ungefär en tredjedel av tokens per uppgift, vilket är varför gapet per uppgift är mindre än prisgapet.

• Terminal-Bench 4.0 — 59 % för Astra mot 43 % för Sol på samma oberoende board, en separation på sexton punkter som är det största enskilda kapacitetsgapet mellan de två.

• Leverantörsrapporterade agentiska rader – OpenAI:s egen lanseringstabell visar att Astra ligger före på OSWorld 2.0, ScreenSpot-Pro, AutomationBench och Agents' Last Exam, alla körda av leverantören och ingen av dem oberoende replikerad. Den visar också att Sol ligger före på FrontierMath T1–3 och BrowseComp, vilket är värt att notera för den som är benägen att tolka leverantörstabellen som en fullständig seger.

• Säkerhetsläge — Astra var den första OpenAI-modellen som utsågs till Critical-nivån för cybersäkerhet enligt företagets Preparedness Framework, och dess avancerade offensiva cyberförmågor är spärrade bakom ett separat åtkomstprogram. Den spärren har en produktionskonsekvens utöver behörigheter: en monitor för missanpassning körs på förfrågningar som använder verktyg, och i API:et stannar en flaggad uppgift i stället för att pausa för granskning, vilket den gör i konsumentklienterna.

Den korta versionen: Astra är bättre på det som är svårt att ersätta – långa agentiska loopar, terminalarbete, datoranvändning – och ungefär i nivå med Sol på det som är lätt att ersätta. Fem indexpoäng i allmän resonemangsförmåga är inte värt 5×. Sexton poäng i Terminal-Bench och ett gap på fem för kodningsagenter, i arbete där en misslyckad körning kostar en människa en timme att städa upp, är det ibland värt det.

Där ett routningslager ändrar matematiken

GPT-6 Astra finns i OrcaRouters katalog för $10,00 i indata och $50,00 i utdata per miljon tokens under en indatatröskel på 272 000 tokens, med långkontextnivån på $20,00 och $75,00 över den, ett kontextfönster på 1 050 000 tokens, en utdatagräns på 128 000 tokens och en p50-tid till första token på 7,82 sekunder mätt på vår egen modellsida. Leverantörens listpriser förs vidare utan något påslag ovanpå.

GPT-6 Sol är inte en av våra rutter, så inget här är ett påstående om dess pris via oss.

Ett prisförhållande på 5× är det tydligaste fallet som finns för routning i stället för att välja. Det korrekta svaret för de flesta team är inte "flaggskeppet" eller "den billiga nivån" – det är båda, med beslutet fattat per anrop snarare än per kvartal. Det arbete som behöver Astra går att identifiera vid anropsplatsen: det är den agentiska körningen, terminaluppgiften, steget för datoranvändning. Det arbete som inte behöver Astra är allt annat. Att sätta båda bakom en enda nyckel med automatisk failover gör det till en routningsregel i stället för en migrering, och det innebär att den dyra modellen bara anropas där den är det man betalar för.

Beslutsregeln

• Textgenerering, extrahering, klassificering och sammanfattning i hög volym — GPT-6 Sol. Fem gånger billigare per rad, tre indexpunkter efter på allmän resonemangsförmåga, och det korrekta standardvalet.

• Agentisk kodning, terminalarbete och datoranvändning — GPT-6 Astra. Sexton poäng på Terminal-Bench och fem på coding-agent-indexet, inom arbete där en misslyckad körning mäts i mänskliga timmar.

• Pipelines som för närvarande kör ett steg med reasoning effort none — inte heller, utan en omtrimning. Astra har ingen none-inställning, och det steget kommer inte att porteras oförändrat.

• Arbete som kräver filinmatning tillsammans med bilder — GPT-6 Astra, som är den enda av de två som accepterar en fil.

• Alla som läste att flaggskeppet har en prispremie på 2,5× — gör om uträkningen vid 5×. Det är samma modell till samma pris; nivån under den har förskjutits, och beslutet är ett annat vid den korrigerade siffran.