Kimi K3.1 Pro vs GPT-6 Astra: En femtedel av priset – och två poäng i andra riktningen

GPT-6 Astra kostar fem gånger så mycket som Kimi K3.1 Pro på båda debiteringslinjerna: 10,00 USD per miljon indatatokens mot 2,00 USD, och 50,00 USD per miljon utdatatokens mot 10,00 USD. På det oberoende index där båda modellerna mäts ligger den billigare före – Artificial Analysis ger Kimi K3.1 Pro 55 och GPT-6 Astra 53. Men i den billigare modellens egen leverantörstabell är gapet inte enhetligt: Kimi vinner terminalagent-benchmarken med 7,5 poäng och förlorar CAD- och hallucineringsbenchmarken helt och hållet. Den ärliga versionen av den här jämförelsen är att du inte väljer mellan en bättre och en sämre modell. Du väljer hur mycket en poäng noggrannhet är värd för dig, och om du behöver äga vikterna.

Båda modellerna är aktuella flaggskepp med en miljon tokens i kontext, båda är på något sätt åtkomstbegränsade eller restriktiva, och båda är anropbara via OrcaRouter till deras publicerade listpriser. Skillnaderna som avgör en migrering är snävare än vad prismultipeln antyder, och tre av dem är mätbara.

De två prislistorna och vad de faktiskt debiterar

Indata – $2.00 per miljon tokens på Kimi K3.1 Pro mot $10.00 på GPT-6 Astra.

• Utdata — $10,00 mot $50,00. Utdata är där agentiskt arbete spenderar största delen av sina pengar, vilket gör detta till raden som betyder mest.

• Cache — båda leverantörerna tillämpar 90% cacherabatt; Artificial Analysis redovisar samma siffra för båda. En cacheträff är därför fem gånger billigare på Kimi i absoluta tal, eftersom den utgör 10% av en femtedel av priset.

• Kontext — 1 048 576 tokens på Kimi K3.1 Pro, 1 050 000 på GPT-6 Astra. I praktiken identiska.

• Maximal utdata – 943 718 token på Kimi K3.1 Pro jämfört med 128 000 på GPT-6 Astra. Detta är den minst diskuterade och mest avgörande skillnaden på kortet. En modell som kan skriva 900 000 token i ett svar kan slutföra en stor migrering, generera ett långt dokument eller föra en agent genom en obegränsad loop utan en klientsidig sammanfogningsstrategi. Astras 128K-tak är generöst enligt 2025 års standard och restriktivt jämfört med detta.

Priserna per token underskattar gapet och överskattar det samtidigt, vilket är därför utvärderarens siffra för kostnad per uppgift är den användbara. Artificial Analysis anger Kimi K3.1 Pro till $2,11 per uppgift i Intelligence Index och GPT-6 Astra till $3,26 – en besparing på 35 %, inte 80 %. Skillnaden är ordrikedom: Kimi K3.1 Pro genererade 150 miljoner utdatatokens under utvärderingen, mot Astra 60 miljoner. En billigare token som avges två och en halv gånger så ofta är bara något billigare.

För en blandad förfrågan är aritmetiken brutal. Ett anrop som läser en miljon indatatoken och skriver 200 000 utdatatoken kostar 2,00 USD plus 2,00 USD – 4,00 USD – på Kimi K3.1 Pro, och 10,00 USD plus 10,00 USD – 20,00 USD – på GPT-6 Astra. En agent som läser om ett cachat arkiv med 90 % träffsäkerhet minskar inmatningssidan till nästan ingenting för båda, och enbart utdatalinjen är fortfarande 10 USD mot 50 USD för samma 200 000 token.

Aktualitet är en andra, mindre uppenbar kostnad. Artificial Analysis anger GPT-6 Astras kunskapsgräns till den 30 april 2026, ungefär sex månader före den här jämförelsen. Kimi K3.1 Pro är en utgåva som bygger på efterträning av en modell vars förträningsdatum Moonshot inte har publicerat, så ingen av parterna ger dig en träningsgräns som du kan ange i ett regelefterlevnadsdokument – men bara en av de två har en gräns som utvärderaren överhuvudtaget kan verifiera.

Det oberoende indexet och leverantörens egen tabell är inte överens om ordningen

Artificial Analysis mäter Kimi K3.1 Pro till 55 (4:e av 215 modeller) och GPT-6 Astra till 53 (8:e av 215), på version 4.3.2 av sitt index. Det är en ledning på två poäng för modellen som kostar en femtedel så mycket. Det ligger också inom intervallet där inställningar för harness och effort kan kasta om ordningen, så betrakta det som "dessa är jämlikar" snarare än "den ena är bättre".

Moonshots lanseringstabell, körd i Moonshots harness, placerar de två modellerna mycket längre ifrån varandra på det benchmark som den lyfter fram — och närmare, eller inverterat, överallt annars:

• Terminal-Bench 4.0 — 65,7 % för Kimi K3.1 Pro mot 58,2 % för GPT-6 Astra. En ledning på 7,5 procentenheter, och det benchmark som valdes för toppen av tillkännagivandet.

• BenchCAD med verktyg — 92,7 % för Kimi K3.1 Pro mot 95,9 % för GPT-6 Astra. Astra vinner med 3,2 procentenheter på 3D-modelleringsbenchmarken som ligger mitt i Kimis egen pitch.

• Kimi Hallu Bench Hard — 8,3 % hallucinationer på påståendenivå för Kimi K3.1 Pro med verktyg mot 5,5 % för GPT-6 Astra; utan verktyg 5,4 % mot 4,2 %. Astra är den faktamässigt mer tillförlitliga modellen på denna uppsättning, med en marginal som spelar roll för forskning och dokumentarbete.

Det mönstret – en stor vinst, två mindre förluster – är hur en leverantörstabell ser ut när den är ärlig nog att ta med de rader den förlorar. Selektionseffekten ligger i rubriken, inte i data.

Åtkomst är också en specifikation

GPT-6 Astra är den första OpenAI-modellen som klassas som "kritisk" enligt företagets eget Preparedness Framework, eftersom den självständigt kan hitta nya säkerhetsbrister. Lanseringen skedde i etapper: först partner med tidig åtkomst, sedan prenumerationsnivåer och därefter API:et. Vissa funktioner begränsas av riskklassningen, och modellen säljs som en åtkomstbegränsad frontier-produkt snarare än som en allmännyttig tjänst.

Kimi K3.1 Pro väljer motsatt strategi och betalar ett annat pris för det. Moonshot tog bort cyberrelaterade data från mellanträningen och från förstärkningsinlärningen och publicerade sedan kostnaden: den levererade modellen får 81,0 % på xdev-bench-hard jämfört med 90,5 % för en checkpoint som tränats utan dessa åtgärder. Företagets uttalade princip är att inte släppa öppna vikter som utökar gränsen för offensiv cyberkapacitet, och det planerar att gradvis höja taket. De fullständiga vikterna utlovas till den 4 november 2026; fram till dess är modellen endast tillgänglig via API trots att den beskrivs som open-weight.

För en reglerad köpare är affären begriplig. Astra ger dig den starkaste åtkomstbegränsade kapaciteten och en godkännandeprocess. Kimi ger dig en nedladdningsbar modell inom elva dagar, en publicerad kapacitetsminskning och ingen annan åtkomstbegränsning än en standard-API-nyckel.

Latens, mätt på vår egen rutt

Under de senaste sju dagarna på OrcaRouter har GPT-6 Astra en median­tid till första token på 1,64 sekunder; Kimi K3.1 Pro, som lades till i katalogen den 24 oktober, har 7,15 sekunder. När det gäller utdatahastighet placerar den oberoende utvärderingen Kimi före – 73,5 token per sekund mot 58,1 – så de två modellerna skiljer sig till sin karaktär snarare än i övergripande lyhördhet: Astra börjar snabbare, Kimi skriver snabbare när den väl har börjat. För en interaktiv kodningssession dominerar den första siffran upplevelsen; för en lång generering är det den andra som gör det.

Vad som ska köras, och när

Båda modellerna kan idag anropas med en enda OrcaRouter-nyckel till leverantörens listpris utan påslag – $2.00 och $10.00 för Kimi K3.1 Pro, $10.00 och $50.00 för GPT-6 Astra – och båda exponerar samma tre förfrågningsformat, så en routningspolicy kan flytta trafik mellan dem utan att röra applikationskoden.

Uppdelningen som stöds av bevisen: skicka långsiktig terminal- och agentisk kodning till Kimi K3.1 Pro, där den leder på det benchmark som båda labben kör och där taket på 943 718 token i utdata tar bort en begränsning på klientsidan. Skicka forskning, dokumentverifiering och 3D- eller CAD-arbete till GPT-6 Astra, där hallucination- och BenchCAD-raderna talar för den. Vid en femfaldig prisskillnad minskar en arbetsbelastning som lägger 80 % av sina tokens på den första kategorin och 20 % på den andra fortfarande sin kostnad med ungefär två tredjedelar, med automatisk failover som täcker den sida som än stannar.

Det enda man inte ska göra är att migrera enbart utifrån en enda benchmarkrad. Leverantörens ledning på 7,5 punkter i Terminal-Bench är verklig, och det är också de två rader där den förlorar; det oberoende indexet säger att de två modellerna är jämbördiga, och kostnaden per uppgift säger att den jämbördiga modellen är 35 % billigare, inte 80 %. Det är ett starkt argument för uppgiftsbaserad routning – och ett svagt argument för ett genomgripande byte.