GPT-6 Sol vs Gemini 3.1 Pro: Prisgapet är mindre än vad något av lanseringsinläggen medger

Båda modellerna kostar 2,00 USD per miljon indatatoken. GPT-6 Sol tar 10,00 USD per miljon utdata; Gemini 3.1 Pro tar 12,00 USD. Sett till listpriserna ligger GPT-6 Sol och den sex månader gamla Gemini 3.1 Pro inom 20 % av varandra, vilket gör detta till den minst dramatiska prisjämförelsen i det nuvarande utbudet – och den mest vilseledande, eftersom ingen av modellerna faktiskt debiteras enligt sitt listpris för långkontextarbete, och de två nivågränserna ligger på olika ställen och prisändras i olika riktningar.

Det är jämförelsen som är värd att göra ordentligt. GPT-6 Sol släpptes den 22 september 2026 för $2/$10, en sänkning med 50 % från GPT-5.6 Sol, med en långkontextnivå över 272 000 indatatoken som ungefär fördubblar indata och höjer utdata med hälften. Gemini 3.1 Pro har varit tillgänglig sedan den 19 februari 2026 för $2/$12, med en nivågräns vid 200 000 token som tar den till $4/$18 och en batchtaxa på $1/$6. Samma prislapp, olika prislistegeometri, och aritmetiken nedan är det som avgör vilken som är billigare för din trafik.

Två prislistor, ritade i skala

• Basinmatning — GPT-6 Sol 2,00 $ per 1M vs Gemini 3.1 Pro 2,00 $ per 1M

• Basutdata — GPT-6 Sol $10.00 per 1 miljon vs Gemini 3.1 Pro $12.00 per 1 miljon

• Tröskelvärde för lång kontext — GPT-6 Sol över 272K indata jämfört med Gemini 3.1 Pro över 200K indata

• Pris för lång kontext — GPT-6 Sol cirka 4,00 $ / 15,00 $ jämfört med Gemini 3.1 Pro 4,00 $ / 18,00 $

• Omfattning av omprissättning — GPT-6 Sol omprissätter hela begäran vs Gemini 3.1 Pro omprissätter hela begäran

• Cache — GPT-6 Sol cirka 90 % rabatt på cachad indata jämfört med Gemini 3.1 Pro, vars cacheprissättning inte upprepades vid lanseringen

• Batch — GPT-6 Sol batchpris ej publicerat vs Gemini 3.1 Pro $1.00 / $6.00

• Kontextfönster — GPT-6 Sol 872K enligt Artificial Analysis, 1,05M uppgivet mot Gemini 3.1 Pro 1M indata

• Maximal utdata — GPT-6 Sol 128K vs Gemini 3.1 Pro ungefär 64K till 66K

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

Två strukturella punkter följer av detta. För det första ligger gränserna för lång kontext nära varandra men är inte identiska — 272K mot 200K — och båda tillämpar den högre taxan på hela förfrågan i stället för på den överskjutande delen. Ett anrop som omfattar 210K tokens kostar premiumtaxan för Gemini 3.1 Pro och bastaxan för GPT-6 Sol. Det bandet på 72 000 tokens är där de två modellerna skiljer sig mest åt i pris.

För det andra är utrymmet för utdata inte jämförbart. GPT-6 Sol tillåter 128K tokens utdata; Gemini 3.1 Pro stannar vid omkring 64K till 66K. Om din arbetsbelastning genererar långa artefakter – omskrivningar av hela filer, långformiga utkast, utökade tankekedjespår som du faktiskt behåller – spelar det taket större roll än $2-skillnaden i priset för utdata.

Ett genomräknat exempel, eftersom de annonserade räntorna döljer svaret

Ta en realistisk månadsarbetsbelastning: 10 miljoner indata-tokens och 2 miljoner utdata-tokens, allt i kort kontext.

• GPT-6 Sol — 10M indata till $2.00 är $20.00, 2M utdata till $10.00 är $20.00. Totalt: $40.00

• Gemini 3.1 Pro — 10M indata till $2.00 är $20.00, 2M utdata till $12.00 är $24.00. Totalt: $44.00

GPT-6 Sol är 9 % billigare. Det är hela skillnaden, och den är tillräckligt liten för att ett enda ingenjörsbeslut någon annanstans i stacken kan utplåna den.

Gör nu samma arbetsbelastning med lång kontext – en agent som bär 300K tokens av arbetstillstånd vid varje anrop. Båda modellerna passerar sina tröskelvärden.

• GPT-6 Sol — indata på cirka $4,00 ger $40,00, utdata på cirka $15,00 ger $30,00. Totalt: $70,00

• Gemini 3.1 Pro — indata för 4,00 $ ger 40,00 $, utdata för 18,00 $ ger 36,00 $. Totalt: 76,00 $

Båda räkningarna nästan fördubblas och GPT-6 Sol ligger fortfarande före, men gapet är fortfarande under 10 %. Lång kontext bryter inte den här matchningen; den gör bara båda alternativen dyra.

Det intressanta fallet är cachning och batchning, där de två leverantörerna gjorde olika satsningar. Om 80 % av din indata är ett stabilt prefix förändrar GPT-6 Sols ungefär 90-procentiga cacherabatt kalkylen avsevärt – 8M cachade tokens till omkring $0,20 per miljon är $1,60, plus 2M färska till $2,00 för $4,00, plus $20,00 i utdata, vilket ger en totalsumma nära $25,60. Gemini 3.1 Pros batchpris gör samma slags arbete från andra hållet: vid $1,00 i indata och $6,00 i utdata landar samma arbetsbelastning på 10M/2M på $10,00 plus $12,00, eller $22,00.

Så den ärliga sammanfattningen är: GPT-6 Sol vinner på interaktiv trafik och på arbetsbelastningar med cachade prefix, Gemini 3.1 Pro vinner på allt du kan batcha, och skillnaden mellan de två bästa fallen är några dollar per tio miljoner tokens. Det här är inte ett prisbeslut. Det är ett beslut om arbetsbelastningens form.

Kapacitetsgapet är det faktiska beslutet

Femtioen Index-poäng skiljer dessa modeller åt på samma resultattavla: GPT-6 Sol på 48, Gemini 3.1 Pro på 30. Det är inte nära, och det är anledningen till att prispariteten är en kuriositet snarare än ett konkurrenshot.

Artificial Analysis Intelligence Index är ett sammansatt mått, och sammansatta mått kan försköna. Men ett så stort gap håller i sig över de komponentbenchmarkar som varje leverantör publicerar:

• AA Intelligence Index — GPT-6 Sol 48, rankad 18:e av 212 mot Gemini 3.1 Pro 30, rankad 81:a av 212

• Utdatningshastighet — GPT-6 Sol 104,4 tokens/sek vs Gemini 3.1 Pro 115,0 tokens/sek

• Tid till första token — GPT-6 Sol 107,18s vs Gemini 3.1 Pro 32,96s, mot en brädmedian på 3,87s

• GPQA Diamond — Gemini 3.1 Pro 94,3 % (Google-rapporterad)

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

• HLE — Gemini 3.1 Pro 44,4 % (Google-rapporterat)

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

• Terminal-Bench 2.0 — Gemini 3.1 Pro 68,5 % (Googlerapporterat)

• LiveCodeBench Pro — Gemini 3.1 Pro 2887 Elo (enligt Google)

Läs de där Google-siffrorna noga, för de är inte svaga. 94,3 % på GPQA Diamond och 77,1 % på ARC-AGI-2 är starka resultat, och de publicerades i februari. Anledningen till att Index fortfarande placerar Gemini 3.1 Pro trettio punkter lägre är att Index viktar agentiska uppgifter och uppgifter med lång horisont tungt, och det är där de sex månaderna mellan dessa två lanseringar märks. Gemini 3.1 Pro är en stark resonemangsmodell. GPT-6 Sol är en stark agent.

Latensraden är där Gemini 3.1 Pro vinner ohotat, och det är inte en liten seger. En första token på 33 sekunder är långsam i absoluta tal — medianen på resultattavlan är 3,87 sekunder — men den är en tredjedel av GPT-6 Sols 107 sekunder. För allt som en person väntar på är Gemini 3.1 Pro den enda av dessa två som över huvud taget är användbar. GPT-6 Sols första token på 107 sekunder är siffran som kommer att döda flest pilotprojekt, och det är värt att notera att dess genomströmning när den väl startar är utmärkt: 104,4 tokens per sekund ligger inte nämnvärt efter Geminis 115,0. Modellen är inte långsam. Den är långsam att komma igång.

Det som Gemini 3.1 Pro inte har undkommit

Gemini 3.1 Pro har varit i förhandsversion sedan februari. Sex månader är en lång tid att bära etiketten förhandsversion, och Google har under tiden släppt Flash-modellerna 3.5, 3.6 och 3.8 utan att lyfta 3.1 Pro till allmän tillgänglighet. På OrcaRouter är den routbara sluggen fortfarande gemini-3.1-pro-preview, och en separat gemini-3.1-pro-preview-customtools variant finns vid sidan av den.

Det spelar roll för inköp på ett sätt som benchmarks inte gör. Endpoints för förhandsversion kan ändras under fötterna på dig, avvecklas med kort varsel och ha andra hastighetsbegränsningar än en GA-modell. Om du bygger på Gemini 3.1 Pro i dag bygger du på en förhandsversion, och du bör prissätta migreringsrisken därefter — särskilt när Googles egna nyare Flash-modeller redan har gått om den på flera punkter.

GPT-6 Sol har inte det problemet, men det har ett annat: tillgängligheten vid lanseringen var snävare än vad tillkännagivandet antydde. Den finns i API:et, i ChatGPT Work och i Codex på betalda planer — och Enterprise-administratörer måste aktivera den innan deras användare kan se den. Den finns inte i ChatGPT Chat. En flaggskeppsmodell som hoppar över konsumentytan är en flaggskeppsmodell som riktas mot utvecklare.

Att köra den billiga och den bra tillsammans

Det här är den sällsynta jämförelsen där svaret uppenbart är "båda", och prissättningen stöder det. Gemini 3.1 Pro är modellen du sätter framför en människa: snabb första token, batchpriser som gör bulkjobb billiga, starka publicerade resonemangspoäng. GPT-6 Sol är modellen du sätter bakom en kö: långsam att starta, utmärkt genomströmning, femtioen Indexpoäng bättre, och med ett pris inom 20 % av modellen den ersätter för interaktivt arbete.

Gemini 3.1 Pro finns på OrcaRouter till Googles listpris, under pass-through-modellen innebär det att en prisändring från Google är live hos oss samma dag i stället för att vänta på att en återförsäljare ska omförhandla. GPT-6 Sol finns inte i vår katalog i skrivande stund – den nås via OpenAIs eget API – så en rutt som omfattar båda innebär en nyckel för Gemini och en direkt OpenAI-integration vid sidan av. Routning mellan en snabb förhandsgranskningsmodell och en långsammare frontiermodell är precis det scenario som automatisk redundansväxling är byggd för: när förhandsgranskningsslutpunkten försämras eller fasas ut flyttas rutten, och du får reda på det av en loggrad i stället för av dina användare.

Beslutsregeln

Välj Gemini 3.1 Pro när en människa väntar, när arbetet kan batchas eller när utdata förblir kort. En första token på 33 sekunder är inte bra, men det är tre gånger bättre än GPT-6 Sols, och batchpriset på $1/$6 är det billigaste sättet att föra en stor korpus genom en stark resonemangsmodell. Acceptera att du är på en förhandsgranskningsslutpunkt och planera för migreringen.

Välj GPT-6 Sol när arbetet är agentiskt, långsiktigt och obevakat, och när din kontext håller sig under 272K tokens. Det får 48 mot 30, det producerar 128K utdata mot ungefär 64K, och prissättningen för cachade prefix med 90 % rabatt gör repetitiva agentiska loopar ovanligt billiga. Dess första token på 107 sekunder är en egenskap hos hur den resonerar, inte en bugg, och den blir bara ett problem när du sätter den framför någon.

Välj inte efter pris. De två skiljer sig åt med högst 9 % vid en arbetsbelastning med kort kontext och med högst 10 % vid en med lång kontext. Den månatliga skillnaden på nio dollar för en bok på tio miljoner token är inte ett skäl att välja endera modellen, men Index-gapet på femtioen punkter är det.