GPT-6 vs Grok 4.7: Utmatningskolumnen avgör det

GPT-6 Sol och Grok 4.7 tar samma pris för indatatoken — 2,00 dollar per miljon, båda — vilket gör indatakolumnen oanvändbar när man ska välja mellan dem. Avgörandet ligger en kolumn till höger. GPT-6 Sol debiterar 10,00 dollar per miljon utdatatoken; Grok 4.7 debiterar 6,00. Och de två modellerna är oense om hur mycket utdata man får producera i ett enda anrop, med en faktor på tre och ett halvt: GPT-6 Sol har ett tak på 128 000 token, medan Grok 4.7 — SpaceXAI:s flaggskepp, 21 september 2026 som efterträdare till Grok 4.7 — går upp till 450 000.

Allt annat i den här jämförelsen följer av dessa två fakta, plus ytterligare en: GPT-6 Sol har det större kontextfönstret, 1 050 000 tokens mot Grok 4.7:s 500 000. Så det här är inte en berättelse om att en modell är bättre. Det är en berättelse om två modeller med olika form, och om vilken form din arbetsbelastning har.

Se först till att din begäran har rätt utformning

Det användbara sättet att sortera ett beslut mellan GPT-6 och Grok 4.7 är utifrån vilken resurs ditt jobb faktiskt förbrukar. Tre fall täcker det mesta av produktionstrafiken.

Lång inmatning, kort utmatning. Du matar in ett stort dokument, en kodbas eller en lång agenttranskription och får tillbaka en sammanfattning, en diff eller ett beslut. Här är kontextfönstret den begränsande faktorn, och GPT-6 Sols 1 050 000 token är ungefär dubbelt så många som Grok 4.7:s 500 000. Men lägg märke till nivågränsen på båda korten: Grok 4.7:s pris på $2.00 gäller upp till 200 000 indata-token och stiger till $4.00 därutöver, medan GPT-6 Sols pris på $2.00 gäller upp till 272 000 och stiger till $4.00 efter det. Vid 200 001 token har Grok redan fått ett nytt pris medan GPT-6 Sol inte har det, så ett dokument på 250 000 token kostar $4.00 per miljon med Grok 4.7 och $2.00 per miljon med GPT-6 Sol — dubbelt, innan man ens räknar utmatningen.

Kort indata, lång utdata. Du genererar: ett långformat dokument, en stor kodfil, en strukturerad artefakt eller en kedja av verktygsanrop vars resultat modellen måste skriva ut. Det här är fallet som Grok 4.7 är byggd för. Ett utdatatak på 450 000 token är mer än en tiopotens över vad de flesta modeller tillåter, och till $6.00 per miljon utdata jämfört med $10.00 betalar du 40 % mindre för vart och ett av dessa token. Om din generering rutinmässigt går över 128 000 utdatatoken kan GPT-6 Sol inte hantera begäran alls i ett anrop, medan Grok 4.7 kan.

Balanserad och tung på båda.Indata och lång utdata är det fall där de två korten interagerar. En indata på 400 000 token med en utdata på 200 000 token prissätts som $4.00 in och $12.00 ut på Grok 4.7 (båda över dess tröskelvärde) och $4.00 in och $15.00 ut på GPT-6 Sol. Det är den enda konfigurationen där GPT-6 Sol är den dyrare modellen per token, och det är värt att kontrollera dina genomsnitt mot den innan du antar ChatGPT-erans standard.

Vad OpenAI ändrade, och varför det spelar roll här

GPT-6 är en modellfamilj med tre modeller, och den 7 oktober 2026 presenterade OpenAI den mellersta för allmänheten. GPT-6 i ChatGPT – utrullningen av Intelligent UI – drivs av GPT-6 Sol för Plus, Pro, Business och Enterprise, och av GPT-6 Luna för Free och Go, och når de över 1,2 miljarder människor som använder ChatGPT varje vecka. Det är ett faktum om distribution snarare än om förmåga, och det förändrar vad "GPT-6" betyder i en jämförelse: när någon säger att GPT-6 slog eller förlorade mot en annan modell i något benchmark, menar de vanligtvis specifikt GPT-6 Sol, eller flaggskeppet GPT-6 Astra för $10.00 / $50.00.

För den här matchningen spelar ChatGPT-utrullningen roll på ett konkret sätt. Grok 4.7 släpptes den 21 september 2026, fyra dagar före GPT-6 Sol, och det är en ren API- och appmodell utan en motsvarande förvald konsumentprodukt med en miljard användare. SpaceXAI:s egen beskrivning av den är snäv och specifik: en flaggskeppsmodell för långvarig mjukvaruutveckling, agentiska arbetsflöden med verktygsanvändning och självverifiering samt kunskapsarbete. Det är ett uttalande om output-tungt arbete, vilket är exakt den form där Groks kort är starkare.

Resultattavlan, ärligt märkt

Oberoende utvärdering av dessa två kommer från Artificial Analysis, och sammanfattningen är att de ligger nära varandra på det sammansatta indexet och skiljer sig åt i de enskilda testerna på ett sätt som matchar produkterna.

• AA Intelligence Index: Grok 4.7 46,4 (plats 16 av de modeller den utvärderar), GPT-6 Sol 47,6 — GPT-6 Sol före med omkring en poäng
• Humanity's Last Exam: Grok 4.7 43,1 %, GPT-6 Sol 47,9 %
• SciCode: Grok 4.7 57,4 %, GPT-6 Sol 57,6 % — i praktiken jämnt
• Långkontextåterkallning: Grok 4.7 76,7 %, GPT-6 Sol 83,7 % — GPT-6 Sol före, i linje med det större fönstret
• Terminal-Bench (v4.0 på Groks kort): Grok 4.7 25,8 %, GPT-6 Sol 43,9 % i samma harness-familj
• Kodning: Grok 4.7 hamnar i den högsta decilen av kodningsindexet, i sällskap med de starkaste modellerna på listan

Två förbehåll, och de är inte dekorativa. Indexvärdena för de två modellerna utvärderades vid olika datum, så detta är inte en direkt jämförelse samma dag, och en poängs skillnad ligger inom den rörelse som en revidering ger upphov till. Och varje Grok 4.7-siffra ovan är leverantörens eget publicerade nummer såsom det återges i katalogen, inte en poäng vi körde om — den ärliga tolkningen är att Grok 4.7 är en kodningsmodell i toppdecilen som ligger en poäng eller så bakom GPT-6 Sol på ett sammansatt mått för allmänt resonemang, och att gapet i terminal-bench är den enskilt största signalen i uppsättningen.

Latens och tillförlitlighet, som databladet döljer

Både publicerade prislistor och benchmarktabeller utelämnar det som avgör tjänstens produktionskvalitet, så det är värt att titta på de uppmätta siffrorna i stället för marknadsföringssiffrorna.

Enligt OrcaRouters egna playground-mätningar under den första veckan i oktober 2026 returnerade Grok 4.7 en medianlatens för första token på 3 825 ms och producerade utdata med ungefär 147 tokens per sekund, med en felfrekvens på omkring 8 %. GPT-6 Sols uppmätta medianlatens i samma fönster var högre – 6 363 ms – med en mycket högre felfrekvens. Detta är playground-observationer på en delad rutt, inte ett leverantörs-SLA, och en felfrekvens på 39 % på en modells rutt är ett routingproblem snarare än ett modellproblem; det är precis den typ av gap som failover finns för att täcka. Poängen med en jämförelse är att en Grok 4.7-rutt framstod som väsentligt mer responsiv och mer tillförlitlig än en GPT-6 Sol-rutt i just det fönstret, och att ingen av leverantörernas publicerade modellkort skulle ha sagt det.

Att köra båda utan att binda sig för någon av dem

Frestelsen i en matchning så här jämn är att välja en i förväg baserat på pris och sedan upptäcka tre månader senare att din trafikprofil har förändrats. Det är problemet som routning löser. På OrcaRouter är både grok/grok-4.7 och GPT-6 Sol live-rutter i samma katalog bakom ett API, till leverantörens listpris med 0% påslag — så när SpaceXAI eller OpenAI ändrar en taxa, är ändringen live samma dag i stället för vid nästa fakturaavstämning. Automatisk failover över leverantörer täcker fallet där en rutt försämras, vilket är direkt relevant med tanke på spridningen i felkvoten ovan. Och routnings-DSL låter dig dela upp trafik efter förfrågningsform snarare än efter modellpreferens: skicka arbete med lång inmatning och kort utmatning till modellen med det större fönstret, skicka generering med lång utmatning till den med 450K-taket och den billigare utmatningstaxan, och låt ett predikat för förfrågningsstorlek göra valet i stället för en människa.

Att välja

Om ditt arbete är analys av långa dokument, resonemang över stora kontexter eller något som ligger över 200 000 indatatokens, är GPT-6 Sol det bättre kortet: dubbelt så stor kontext, ett högre oberoende index och en tröskel som ligger 72 000 tokens längre ut. Om ditt arbete är generering – långa kodartefakter, långformsskrivande, långa kedjor av verktygsanrop där modellen måste skriva ut vad den hittat – är Grok 4.7 det bättre kortet: ett utdatatak på 450 000 tokens som GPT-6 Sol inte kan nå, 40 % billigare utdatatokens och en kodningsprofil i toppdecilen att matcha. Om du verkligen gör båda är svaret inte en modell. Det är en rutt.