GPT-6 Astra เทียบกับ Gemini 3.1 Pro: เรือธงรุ่นใหม่ ปะทะ รุ่นคุ้มค่าเก่าแก่หกเดือน

นี่คือภาพรวมการเปรียบเทียบทั้งหมดในตัวเลขสองค่าก่อนจะพูดถึงรายละเอียดปลีกย่อย: Gemini 3.1 Pro ของ Google คิดเงิน $2.00 ต่ออินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ $12.00 ต่อเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคนสำหรับพรอมต์ที่ยาวไม่เกิน 200K โทเคน ส่วน GPT-6 Astra ของ OpenAI คิด $10.00 และ $50.00 แบบอัตราคงที่ ตามปฏิทินแล้ว โมเดลที่ถูกกว่าก็เป็นรุ่นที่เก่ากว่าอย่างมากเช่นกัน — Gemini 3.1 Pro เปิดตัวเมื่อวันที่ 19 กุมภาพันธ์ 2026 ขณะที่ GPT-6 Astra เปิดตัวเมื่อวันที่ 3 กันยายน 2026 — ซึ่งทำให้การเปรียบเทียบนี้ผิดปกติในอีกทิศทางหนึ่งด้วย เพราะปกติผู้เล่นรายเดิมมักเป็นฝ่ายแพง ส่วนผู้มาใหม่เป็นฝ่ายตัดราคา แต่ที่นี่ผู้มาใหม่แพงกว่าถึงห้าเท่าในส่วนอินพุต และคำถามคือ GPT-6 Astra จะดีกว่าเป็นห้าเท่าของโมเดลที่ Gemini 3.1 Pro ยังคงเป็นอยู่หลังผ่านไปหกเดือนครึ่งโดยไม่มีการรีเฟรชรุ่น Pro จาก Google หรือไม่

ทั้งคู่เป็นรุ่นท็อปของไลน์ผลิตภัณฑ์ของแต่ละค่าย แต่บริหารจัดการภายใต้แนวทางที่ต่างกันมาก Gemini 3.1 Pro คือเรือธง Pro รุ่นปัจจุบันของ Google — เปิดตัวในรูปแบบพรีวิวเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ ยังติดป้าย "preview" อยู่จนถึงวันนี้ และไม่เคยได้รับการรีเฟรชเลย ขณะที่ Google ปรับปรุงไลน์ Flash ไปถึงสามรุ่นและเริ่มพูดถึง "Gemini 4" ส่วน GPT-6 Astra คืองานเรือธงล่าสุดของ OpenAI และเป็นโมเดลแรกที่ได้เรต "Critical" ภายใต้กรอบ Preparedness Framework ภายในของบริษัท ซึ่งมาพร้อมการเปิดตัวแบบแบ่งเฟส ให้องค์กรเลือกใช้ได้โดยสมัครใจ และเคลมผล benchmark ที่บริษัทเองรายงานว่าเป็นการก้าวกระโดดข้ามรุ่น หนึ่งในสองโมเดลนี้อยู่นิ่งและราคาถูกมานานครึ่งปี อีกตัวเพิ่งออกมาได้สองวันและตั้งราคาราวกับว่าขอบเขตของ frontier เพิ่งขยับไปไกล สำหรับนักพัฒนาที่ต้องเลือกระหว่างสองตัวนี้ คำถามจริงคือสถานะแบบไหนในสองแบบนั้นเหมาะกับ workload มากกว่า — เพราะบนกระดาษแล้ว พวกมันใกล้กันมากกว่าที่ช่องว่างของราคาจะบอก

ตารางราคาสองแบบ ทฤษฎีความยาวสองทฤษฎี

Google กำหนดราคา Gemini 3.1 Pro ตามความยาวของ prompt: $2 ต่อ input / $12 ต่อ output สำหรับ input สูงสุด 200K tokens จากนั้นขยับเป็น $4 ต่อ input / $18 ต่อ output สำหรับส่วนที่เกิน โดยการอ่าน cache อยู่ที่ $0.20–$0.40 และ batch ราคาครึ่งหนึ่ง สาระสำคัญคือ prompt สั้นราคาถูกและ prompt ยาวแพงกว่า — โมเดลราคาที่ปรับมาสำหรับงานค้นหาและ grounding ซึ่ง Google คาดว่าจะเป็นปริมาณการใช้งานส่วนใหญ่ OpenAI ตั้งราคา GPT-6 Astra แบบ flat ที่ $10/$50 โดย cached input อยู่ที่ $1.00 แล้วลงโทษ prompt ที่ยาวมากด้วยการปรับแบบอีกแบบ: ส่วนที่เกินประมาณ 272K input tokens จะถูกคิดราคาใหม่ที่ input 2 เท่า และ output 1.5 เท่า — กลายเป็น $20 ใน / $75 ออก โมเดลทั้งสองลงโทษ context ยาวในคนละจุด Gemini ราคาถูกจนถึง 200K แล้วแพงขึ้นปานกลาง ส่วน Astra ราคาคงที่จนถึง 272K แล้วแพงขึ้นอย่างรวดเร็ว งานที่ใช้ 300K tokens จึงแพงกว่าบน GPT-6 Astra มากกว่าบน Gemini 3.1 Pro ขณะที่งานที่ใช้ 50K tokens ถูกกว่าบน Gemini สี่ถึงห้าเท่า สำหรับงานที่อยู่ช่วงล่างของ context ราคา Astra นั้นอธิบายได้ยาก ส่วนงานที่ต้องใช้ช่วงบนจริงๆ ทั้งสองเจ้าคิดค่าธรรมเนียมเพิ่ม และ OpenAI คิดชันกว่า

ที่ที่ Gemini 3.1 Pro เหนือกว่าอย่างแท้จริง

โมเดลเรือธงของ Google มีข้อได้เปรียบสามประการที่ไม่มีโมเดล OpenAI ใดเทียบได้ และข้อเหล่านี้มองข้ามได้ง่ายเพราะเสียงรอบการเปิดตัว Astra ดังมาก ประการแรก รูปแบบอินพุต: Gemini 3.1 Pro รองรับข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF ในพรอมป์เดียว ในขณะที่ GPT-6 Astra รองรับเฉพาะข้อความและรูปภาพ และให้ผลลัพธ์เป็นข้อความ — ขอบเขตโมดาลิตี้เดียวกันกับรุ่นก่อนหน้า ประการที่สอง การเข้าถึงแหล่งข้อมูลภายนอกแบบเนทีฟ: Gemini มาพร้อมกับ Google Search, Maps และการรันโค้ดที่เชื่อมไว้ใน API ซึ่งเป็นข้อแตกต่างด้านความสามารถที่แท้จริงสำหรับงานวิจัยแบบเอเจนต์และงานใดก็ตามที่ต้องการข้อมูลที่สดใหม่และตรวจสอบได้ มากกว่าการจำจากพารามิเตอร์ ประการที่สาม ราคาสำหรับทุกอย่างที่อยู่ในช่วงไม่เกิน 200K โทเคน รวมถึงโหมดแบตช์ที่ $1/$6 — เป็นวิธีที่ถูกที่สุดในการรันงานออฟไลน์ขนาดใหญ่บนโมเดลตัวใดตัวหนึ่ง โดยมีส่วนต่างที่กว้างมาก ไม่มีข้อได้เปรียบเหล่านี้ปรากฏบนเบนช์มาร์กด้านการให้เหตุผล และนั่นคือเหตุผลที่ทำให้ข้อเหล่านี้หายไปในการเปรียบเทียบแบบเรือธงต่อเรือธงที่ระบุเพียงคะแนน

เอกสารข้อมูลจำเพาะแบบเคียงข้างกัน

• เปิดตัวแล้ว — GPT-6 Astra: 3 กันยายน 2026. Gemini 3.1 Pro: 19 กุมภาพันธ์ 2026 (ยังเป็น "พรีวิว")

• ราคา (พร้อมท์ ≤200K) — GPT-6 Astra: $10.00 / $50.00 ต่อ 1M (อัตราคงที่). Gemini 3.1 Pro: $2.00 / $12.00 ต่อ 1M.

• ราคา (พรอมต์ยาว) — GPT-6 Astra: ~$20.00 / $75.00 ต่อ 1M สำหรับอินพุตที่มากกว่า 272K. Gemini 3.1 Pro: $4.00 / $18.00 ต่อ 1M สำหรับอินพุตที่มากกว่า 200K.

• บริบท / เพดานเอาต์พุต — GPT-6 Astra: อินพุต ~1.05M, เอาต์พุต 128K. Gemini 3.1 Pro: อินพุต 1M, เอาต์พุต ~65K.

• อินพุต — GPT-6 Astra: ข้อความ + รูปภาพ. Gemini 3.1 Pro: ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ, PDF.

• การยึดโยง / เครื่องมือ — GPT-6 Astra: การค้นหาเว็บ, การค้นหาไฟล์, การเรียกใช้โค้ด. Gemini 3.1 Pro: Google Search ในตัว, Maps, การเรียกใช้โค้ด, การเรียกใช้ฟังก์ชัน.

• ตัวควบคุมการใช้เหตุผล — GPT-6 Astra: ระดับความพยายาม ต่ำ–สูงสุด Gemini 3.1 Pro: ปรับระดับการใช้เหตุผลได้

ที่ซึ่งหกเดือนแสดง

Gemini 3.1 Pro นำดัชนี Artificial Analysis Intelligence Index เมื่อเปิดตัว และตอนนี้ก็ไม่เป็นเช่นนั้นอีกต่อไป: เรือธงช่วงปลายฤดูร้อน — Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol และตอนนี้ GPT-6 Astra — ทั้งหมดวัดค่าได้สูงกว่ารุ่นดังกล่าวในระดับดัชนีปัจจุบัน และ Google ยังไม่ได้ส่งโมเดลระดับ Pro ออกมา ช่องว่างที่ชัดเจนที่สุดคือบน ARC-AGI-3 ซึ่งเป็นเกณฑ์ชี้วัดที่ถูกสร้างขึ้นให้ไม่สามารถแก้ได้ด้วยการคิดแบบ chain-of-thought ธรรมดา OpenAI รายงานผล Astra ที่ 99.9% บนแฮร์เนสของตนเอง ขณะที่การรันแฮร์เนสมาตรฐานโดย ARC Prize อย่างอิสระวัดได้ 62.7% — ในขณะที่การรันอย่างอิสระทำให้ Gemini 3.1 Pro อยู่ต่ำกว่าหนึ่งเปอร์เซ็นต์ ซึ่งอยู่ในช่วงเกือบศูนย์เดียวกันกับส่วนที่เหลือของแฟรนเทียร์ยุคก่อน Astra บน ARC-AGI-2 ดั้งเดิม ตัวเลขของ Google สำหรับ Gemini 3.1 Pro อยู่ที่ 77.1% ซึ่งถือว่าแข็งแกร่งในตอนเปิดตัว; เกณฑ์ชี้วัดรุ่นถัดมาเป็นระบบที่แตกต่าง และมันคือจุดเดียวที่กระบวนทัศน์ใหม่ของ OpenAI ทิ้งโมเดลอายุหกเดือนไว้ข้างหลังอย่างแท้จริง

การถดถอยที่ละเอียดอ่อนกว่าคือความน่าเชื่อถือของบริบทระยะยาว การทดสอบ multi-needle แบบอิสระ (MRCR v2) แสดงให้เห็นว่า Gemini 3.1 Pro ดึงข้อมูลได้อย่างแม่นยำที่ 128K และเสื่อมคุณภาพลงอย่างรวดเร็วเมื่อเข้าสู่ช่วงบนของหน้าต่าง 1M ซึ่งเป็นรูปแบบการพังทลายที่ Google ยังไม่ได้แก้ไขอย่างสมบูรณ์ในหกเดือนนับตั้งแต่เปิดตัว หน้าต่างบริบท 1.05M ของ Astra ยังใหม่และไม่ได้รับการพิสูจน์ในระดับการใช้งานจริง แต่เป็นด้านที่ OpenAI อ้างว่าตนได้พัฒนาอย่างจริงจังที่สุด รวมถึงเพดานเอาต์พุต 128K ซึ่งทำให้การตอบสนองเพียงครั้งเดียวสามารถบรรทุกชิ้นงานที่สร้างขึ้นซึ่งมีขนาดใหญ่กว่าประมาณ 65K ของ Gemini ได้อย่างมาก หากปริมาณงานของคุณคือบริบทขนาดมหึมาหนึ่งชุดที่ต้องอ่านอย่างเที่ยงตรงตั้งแต่ต้นจนจบ ทางเลือกที่อยู่ตรงหน้าคือระหว่างโมเดลที่วัดการลดลงของประสิทธิภาพได้จริง กับโมเดลที่พฤติกรรมบริเวณขีดสูงสุดของหน้าต่างบริบทยังไม่มีใครทดสอบอย่างเข้มข้นถึงขีดจำกัด นั่นไม่ใช่ทางเลือกที่ทำให้รู้สึกสบายใจไม่ว่าจะเลือกไปทางใด

การตัดสินใจเชิงปฏิบัติ

สำหรับ workloads การผลิตส่วนใหญ่—ไม่ว่าจะเป็น RAG บนเอกสาร งานวิจัยที่ต้องอาศัย grounding อย่างหนัก อินพุตแบบมัลติโมดัล หรืออะไรก็ตามที่อยู่ในช่วงไม่เกิน 200K tokens—Gemini 3.1 Pro คือตัวเลือกที่สมเหตุสมผลในเชิงเศรษฐกิจในวันนี้ และช่องว่างนั้นไม่ได้สูสีเลย ด้วยอินพุตที่ถูกกว่าห้าเท่าและความได้เปรียบด้าน modality และ grounding GPT-6 Astra กำลังจ่ายต้นทุนส่วนเพิ่มมหาศาลเพื่อพื้นที่สำรองด้านการให้เหตุผลที่ workloads เหล่านั้นจะไม่มีวันใช้ สำหรับ agentic coding การใช้งานคอมพิวเตอร์ระยะยาว และปัญหาที่จำเป็นต้องมี artifact ที่สร้างขึ้นขนาด 128K หรือ context ที่ใกล้ 1M อย่างน่าเชื่อถือ GPT-6 Astra คือโมเดลที่ควรนำมาประเมิน—พร้อมข้อแม้ที่ตรงไปตรงมาว่าตัวเลขโฆษณาเป็นของ OpenAI และการประเมินอิสระในวันแรกถึงแม้จะแข็งแกร่งในเรื่องประสิทธิภาพการใช้ token ก็เผยช่องว่างด้านความสามารถที่เล็กกว่าที่การตลาดอ้าง การที่ Gemini หยุดนิ่งมาเป็นเวลาหกเดือนคือบริบทชี้ขาด คุณกำลังเลือกสรรระหว่างโมเดลที่ถูก เก่ง และเติบโตเต็มที่ซึ่ง Google หยุดปรับปรุงแล้ว กับโมเดลที่แพง เพิ่งเปิดตัว และ OpenAI กำลังเร่งพัฒนาไปข้างหน้าอย่างแข็งขัน

เนื่องจากทั้งสองเป็นบริการโฮสต์ และทั้งคู่ก็คุ้มค่าที่จะเก็บไว้ใช้ได้ คำตอบในเชิงปฏิบัติจึงเป็นการจัดเส้นทาง (routing) มากกว่าการแทนที่ Gemini 3.1 Pro อยู่บน OrcaRouter ในราคารายการของ Google โดยส่งผ่านแบบไม่มีส่วนเพิ่ม โครงสร้างราคา $2/$12 จึงยังคงอยู่เมื่อต้องผ่านเราเตอร์ — และ DSL สำหรับจัดเส้นทางทำให้การแบ่งระหว่างพรอมป์ต์ที่ต่ำกว่า 200K กับพรอมป์ต์ยาวเป็นกฎเกณฑ์แทนที่จะเป็นการตัดสินใจด้วยมือ โดยส่งคำสั่งสั้น ๆ ที่อ้างอิงข้อมูลไปให้ Gemini และกัน GPT-6 Astra ไว้สำหรับงานที่คุ้มค่ากับอัตราค่าบริการ GPT-6 Astra ยังไม่อยู่บน OrcaRouter ในขณะเขียนบทความนี้ เมื่อใดที่ผู้ให้บริการเริ่มให้บริการ gpt-6-astra หน้ารุ่นจะแสดงราคารายการของ OpenAI ในวันเดียวกัน และกฎ failover ที่ช่วยให้เวิร์กโหลดทำงานต่อเนื่องข้ามผู้ให้บริการอยู่แล้ว ก็เป็นกลไกเดียวกับที่ช่วยให้คุณนำ Astra มาใช้กับทราฟฟิกในสัดส่วนที่ควบคุมได้ โดยไม่ต้องเสี่ยงให้ทั้งไปป์ไลน์ต้องพึ่งพาโมเดลที่เพิ่งเปิดตัวได้เพียงสองวัน

คำตัดสิน

GPT-6 Astra เทียบกับ Gemini 3.1 Pro คือการแข่งขันระหว่างโมเดลที่ Google ปล่อยทิ้งไว้หกเดือน กับโมเดลที่ OpenAI เปิดตัวเมื่อสองวันก่อน — และช่องว่างด้านราคาส่วนใหญ่สะท้อนความไม่สมมาตรนั้น ไม่ใช่ช่องว่างด้านความสามารถในขนาดที่เท่ากัน หากคุณต้องการระบบ reasoning แบบอิงบริบทที่ถูกต้อง ใช้ได้หลายรูปแบบ และราคาถูกในระดับใหญ่ Gemini 3.1 Pro ชนะการเปรียบเทียบนี้อย่างขาดลอย และเป็นเช่นนั้นมาหลายเดือนแล้ว หากคุณต้องการ reasoning แบบกระบวนทัศน์ใหม่ เพดานเอาต์พุตที่สูง หรือโอกาสจริงจังที่จะใช้บริบทช่วงต้นหน้าต่างได้อย่างน่าเชื่อถือ GPT-6 Astra ก็คุ้มค่ากับราคาพรีเมียมสำหรับงานที่ใช้สิ่งเหล่านั้น — วัดจากงานของคุณเอง ไม่ใช่วัดจากตารางเปิดตัวของ OpenAI ข้อผิดพลาดคือการปฏิบัติต่อของถูกที่อายุหกเดือน กับเรือธงที่เพิ่งมาสองวัน ราวกับว่าความแตกต่างของวัยไม่ได้มีความหมาย ไม่ว่าจะมองในทิศทางไหน มันคือเรื่องทั้งหมดเลย