Guides & Insights

GPT-6 กับ Gemini 4 Argon: ความสูสีระดับเกือบเสมอ ระหว่างโมเดลที่อยู่ในรายการราคากับอีกโมเดลที่อยู่ในรายการรอ

ผู้เขียน

Elias Hawthorne

วันที่เผยแพร่

Oct 8, 2026

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →

เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

คู่โมเดลที่ห่างกันน้อยที่สุดบนกระดาน frontier ปัจจุบันไม่ใช่คู่ที่คุณซื้อได้ Gemini 4 Argon ได้คะแนน 52.6 บน Intelligence Index v4.3.2 ของ Artificial Analysis GPT-6 Astra ซึ่งเป็นเรือธงของ OpenAI ได้คะแนน 52.7 นั่นคือช่องว่างเพียงหนึ่งในสิบของจุดจากการประเมินสิบครั้ง และตัวเลขทั้งสองมาจากรีวิชันเดียวกันของชุดเดียวกัน มันเป็นการจับคู่ที่แน่นที่สุดบนหัวตารางในชุดนี้

มีความสมมาตรในตัวเลขนั้น และไม่มีความสมมาตรเลยในเรื่องความพร้อมใช้งาน Google ประกาศเปิดตัว Gemini 4 Argon เมื่อวันที่ 30 กันยายน 2026 ในราคาแนะนำเริ่มต้นที่ 2.00 ดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ 10.00 ดอลลาร์ต่อโทเคนเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคน โดยเริ่มเปิดให้กลุ่มผู้ป้องกันไซเบอร์ที่ระบุชื่อเป็นกลุ่มแรกผ่านโปรแกรมที่ Google เรียกว่า Fairwind มันไม่มีตัวระบุโมเดล API ที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ ไม่มีวันที่พร้อมใช้งานทั่วไป และไม่มีเอนด์พอยต์ที่ลูกค้าสามารถเรียกใช้ได้ในวันนี้ GPT-6 Astra สามารถซื้อได้ตั้งแต่วันที่ 3 กันยายน 2026 และ ณ วันที่ 7 ตุลาคม 2026 ตระกูล GPT-6 ก็ยังเป็นสิ่งที่ ChatGPT ใช้ส่งผู้ใช้รายสัปดาห์มากกว่า 1.2 พันล้านคนไปให้ — โดย GPT-6 Sol ไม่ใช่ Astra ที่ขับเคลื่อนระดับบริการแบบชำระเงินของการเปิดตัวนั้น

ดังนั้นการเปรียบเทียบนี้เป็นของจริง แต่ไม่สมมาตรในแบบที่เปลี่ยนวิธีที่ควรอ่านมัน ตัวเลขของ Argon อธิบายโมเดลในสภาพการทยอยเปิดตัวแบบควบคุม ตัวเลขของ GPT-6 อธิบายผลิตภัณฑ์ที่มีตารางราคา ทุกอย่างด้านล่างนี้อยู่ภายใต้เงื่อนไข "ถ้าคุณซื้อมันได้" และไม่มีอะไรด้านล่างนี้ตอบคำถามว่า "คุณควรเปลี่ยนไปใช้หรือไม่" เพราะยังไม่มีอะไรให้เปลี่ยนไปใช้

มีอะไรบ้างที่เป็นที่รู้กันจริง ๆ เกี่ยวกับคู่ภาคีที่มีอยู่

เริ่มจากฝั่งที่มีอยู่จริงก่อน เพราะการเปรียบเทียบนี้มีแค่ครึ่งเดียวที่ลงมือทำได้จริง GPT-6 เปิดตัวมาในสามระดับ และมีเพียงสองระดับเท่านั้นที่สำคัญตรงนี้

• GPT-6 Astra — รุ่นเรือธง, รหัสโมเดล gpt-6-astra, เปิดตัวเมื่อ 3 กันยายน 2026, คอนเท็กซ์ 1,050,000 โทเคน, เอาต์พุต 128,000 โทเคน, อินพุตข้อความ/รูปภาพ/ไฟล์, ระดับ effort ตั้งแต่ low ถึง max, $10.00 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $50.00 เอาต์พุต, ปรับราคาเป็น $20.00/$75.00 สำหรับคำขอทั้งหมดที่เกิน 272,000 โทเคนอินพุต
• GPT-6 Sol — ระดับกลาง, เปิดตัวเมื่อ 22 กันยายน 2026, เพดานคอนเท็กซ์และเอาต์พุตเดียวกัน, $2.00/$10.00 พร้อมขั้นบันได long-context ที่ $4.00/$15.00, และเป็นโมเดลที่ OpenAI ใส่ไว้ใน ChatGPT Plus, Pro, Business และ Enterprise เมื่อ 7 ตุลาคม 2026
• GPT-6 Luna — ระดับประหยัดที่ $0.10/$0.50, ให้บริการ ChatGPT Free และ Go

ส่วนของ Argon ในรายการนั้นมีความยาวเพียงบรรทัดเดียว ประกาศของ Google ได้ให้ราคาแนะนำ การวางกรอบความสามารถ — การเขียนโค้ดในโลกจริง งานความรู้ระดับองค์กร และการป้องกันไซเบอร์ — และแผนการเปิดตัว มันไม่ได้ให้สตริงโมเดล หน้าต่างบริบท เอาต์พุตสูงสุด อัตราอินพุตที่แคชไว้ กำหนดการเลิกใช้ หรือวันที่สำหรับการเข้าถึงที่กว้างขึ้น การไม่มีตัวระบุโมเดลเป็นเรื่องที่สำคัญในทางปฏิบัติ: ตัวอย่างโค้ดใดๆ ที่คุณเห็นออนไลน์ที่อ้างสตริงโมเดล Gemini 4 Argon นั้นเป็นการเดา เพราะไม่มีสตริงให้อ้าง

การวัดเพียงหนึ่งเดียวที่เปรียบเทียบได้อย่างสมบูรณ์ และสิ่งที่มันปกปิดไว้

ตัวชี้วัดหนึ่งตัวช่วยให้คุณเปรียบเทียบ Argon กับโมเดล GPT-6 ได้โดยไม่มี "ถ้า" ใด ๆ มาต่อท้าย เพราะ Artificial Analysis ทดสอบทั้งคู่ไว้แล้ว: ต้นทุนในการสร้างคำตอบที่สมบูรณ์บนชุดการประเมิน

• ต้นทุนต่องานจัดทำดัชนีที่เสร็จสมบูรณ์ — Gemini 4 Argon $1.99 เทียบกับ GPT-6 Astra $3.26 ต่างกัน 1.6 เท่า โดยเอนไปทาง Argon
• โทเคนเอาต์พุตที่สร้างขึ้นทั่วทั้งชุดทดสอบ — Gemini 4 Argon 112.8M เทียบกับ GPT-6 Astra 108.8M อยู่ในระดับพอๆ กัน
• Intelligence Index เวอร์ชัน 4.3.2 — Gemini 4 Argon 52.6 เทียบกับ GPT-6 Astra 52.7 สูสีกันอย่างแท้จริง
• ราคาที่ระบุไว้ — $2.00 ขาเข้า และ $10.00 ขาออก ต่อ 1M สำหรับ Argon ในฐานะราคาช่วงแนะนำ เมื่อเทียบกับราคาปกติของ Astra ที่ $10.00/$50.00
• หน้าต่างบริบท — GPT-6 Astra 1,050,000 โทเคน เทียบกับ Argon ที่ไม่ได้เปิดเผย

อ่านบรรทัดแรกนั่นอีกครั้ง เพราะมันเป็นสิ่งเดียวที่น่าประหลาดใจในหน้านี้ อัตราราคาที่ประกาศของ Argon คิดเป็นหนึ่งในห้าของ Astra และต้นทุนต่องานของมันบนชุดทดสอบเดียวกันต่ำกว่า 39% โมเดลที่ทำคะแนนได้เท่ากับเรือธง ด้วยอัตราอินพุตเพียงหนึ่งในห้า คงเป็นเรื่องใหญ่ประจำไตรมาส ถ้าเรียกแบบนั้นได้

A two-column comparison scoreboard for GPT-6 Astra and Gemini 4 Argon, showing GPT-6 Astra at an Intelligence Index of 52.7, $3.26 per index task and a 1,050,000-token context window, against Gemini 4 Argon at 52.6, $1.99 and dimensions marked not published, with prices of $10.00/$50.00 against a stated introductory $2.00/$10.00 and an availability row reading phased rollout only. A footer reads "Index figures per Artificial Analysis v4.3.2; Argon figures vendor-stated, no purchase path."

บรรทัดที่สองคือเหตุผลที่บรรทัดแรกดูไม่หวือหวาเท่าที่เห็น และมันชี้ไปในทางตรงกันข้ามกับข้อโต้แย้งเรื่องความเยิ่นเย้อตามปกติ Argon และ Astra เขียนโทเค็นจำนวนเกือบเท่ากันเป๊ะเพื่อสร้างคะแนนที่เกือบเท่ากันเป๊ะ ไม่มีช่องว่างความเยิ่นเย้อใด ๆ ที่จะอธิบายส่วนต่างของค่าใช้จ่ายได้ — ความแตกต่าง 1.27 ดอลลาร์นั้นมาจากเรตการ์ด ไม่ใช่มาจากการที่โมเดลหนึ่งพร่ำเพรื่อ นั่นทำให้มันเป็นการเปรียบเทียบที่สะอาดกว่าส่วนใหญ่ในชุดนี้ และมันทำให้ความพร้อมใช้งานที่ขาดหายไปเป็นสิ่งเดียวที่ขวาง Argon ไว้จากการได้รับคำแนะนำที่ตรงไปตรงมา

ตารางของ Google เองไม่ใช่ตารางที่เป็นอิสระ

Google เผยแพร่ตารางการเปิดตัวสำหรับ Argon โดยเปรียบเทียบกับ GPT-6 Astra ในสิบเก้า หากคุณอ่านเฉพาะตารางนั้น Argon ชนะสิบสี่ Astra ชนะสี่ และหนึ่งเสมอ นั่นเป็นผลลัพธ์ที่น่าทึ่งและควรจัดการอย่างระมัดระวัง: ตัวเลขทุกตัวในนั้นมาจาก Google ซึ่งถูกเลือกและจัดลำดับโดย Google และไม่มีส่วนใดที่ได้รับการทำซ้ำอย่างเป็นอิสระ มันเป็นข้อโต้แย้งของ Google สำหรับ Argon ซึ่งเป็นจุดประสงค์ของตารางการเปิดตัว และมันควรอยู่ในบทเปรียบเทียบในฐานะข้อมูลจากผู้ขายที่ติดป้ายกำกับ มากกว่าเป็นหลักฐาน

เมื่อเทียบกับการรันที่เป็นอิสระ ภาพก็เปลี่ยนลักษณะไป ในชุดทดสอบของ Artificial Analysis ทั้งสองอยู่ที่ระดับ 52.6 และ 52.7 — เป็นความได้เปรียบที่น้อยกว่าที่การกวาด 14 ต่อ 4 บ่งชี้มาก และอยู่บนชุดทดสอบที่ไม่มีผู้ขายรายใดประกอบขึ้นเอง บทสรุปที่ตรงไปตรงมาคือ Argon อาจเทียบเท่า Astra และอาจดีกว่าในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ว่าตารางของผู้ขายเองวาดภาพช่องว่างที่กว้างกว่าที่การทดสอบอิสระพบ และว่าจนกว่าจะมีคนนอก Google นำไปรันบนสิ่งอื่นที่ไม่ใช่งานของ Google ทั้งหมดนี้ก็ยังไม่ยุติ

A screenshot of the top of the Artificial Analysis leaderboard table under the Model, Context Window, Creator, Intelligence Index, Cost per Task, Tokens/s, First Chunk and Response headings, showing Claude Opus 5.5 (max with fallback) at 58 and $5.98, Claude Sonnet 5.5 at 56, Claude Fable 5.1 at 53, then GPT-6 Astra (max) at 53 and $3.26 on the row immediately above Gemini 4 Argon (high) at 53 and $1.99, with GPT-6 Astra (xhigh) and GPT-6.1 Sol (max) at 52 below them - the near-tie rendered as adjacent rows at the same index.

ทำไมโมเดลที่ยังไม่เปิดตัวถึงยังคุ้มค่าที่จะมีส่วนหนึ่งอยู่ดี

เพราะรูปแบบการทยอยเปิดตัวของ Google นั้นเป็นข้อมูลในตัวเอง และมันชี้ไปยังจุดที่การเปิดตัวระดับ Pro ครั้งต่อไปกำลังจะมุ่งไป Google ใช้ปี 2026 ไปกับการส่งมอบโมเดลระดับ Flash — สาย Flash 3.5, 3.6 และ 3.8, ตัวแปร Lite, 3.8 Flash ที่ปรับแต่งสำหรับความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ — ขณะที่ระดับ Pro ยังคงอยู่กับ Gemini 3.1 Pro Preview ซึ่งเป็นโมเดลที่อยู่ในสถานะพรีวิวตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ 2026 โดยไม่มีการยืนยันว่าจะเปิดให้ใช้งานทั่วไปและไม่มีกำหนดวันปิดให้บริการ Argon คือการเคลื่อนไหวครั้งแรกที่จุดสูงสุดของสายผลิตภัณฑ์ในรอบเจ็ดเดือน และมันออกให้กับฝ่ายป้องกันก่อน ไม่ใช่กับนักพัฒนา

การจัดลำดับเช่นนั้นเป็นทางเลือกที่สอดคล้องกันดี — ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์เป็นภาระงานที่โมเดลระดับแนวหน้าที่ใช้เครื่องมือแบบเอเจนต์และมีความเป็นอิสระในระยะยาวมีคุณค่าชัดเจนและวัดผลได้มากที่สุด และยังเป็นภาระงานที่ผู้ขายต้องการกลุ่มผู้ใช้แบบควบคุมก่อนการเปิดตัวทั่วไปด้วย นี่ไม่ใช่หลักฐานว่าโมเดลยังไม่พร้อม หากเป็นหลักฐานว่า Google กำลังมองการเปิดให้ใช้ทั่วไปเป็นเรื่องที่ค่อยตัดสินใจกันในภายหลัง มากกว่าจะเป็นเรื่องที่ต้องพร้อมในวันเปิดตัว ซึ่งก็คือสิ่งที่ตัวระบุโมเดลที่หายไปและวันที่ที่หายไปกำลังบอกในอีกทางหนึ่งนั่นเอง

สำหรับนักพัฒนา ผลลัพธ์นั้นตรงไปตรงมา: คุณไม่สามารถวางแผนโดยอิงกับ Argon ได้ คุณวางแผนโดยอิงกับ GPT-6 Astra หรือ GPT-6 Sol ได้ เพราะทั้งสองมีตัวระบุ มีเอนด์พอยต์ มีอัตราค่าบริการ และมีผู้ขายที่ประกาศนโยบายการเลิกใช้งานสำหรับสายผลิตภัณฑ์นี้แล้ว โมเดลที่ไม่มีตัวระบุคือโมเดลที่คุณเขียนอะแดปเตอร์ให้ไม่ได้

อะไรจะเปลี่ยนการเปรียบเทียบนี้

สามสิ่ง และเพียงสิ่งใดสิ่งหนึ่งในนั้นก็เปลี่ยนบทความข้างต้นให้กลายเป็นเรื่องที่ได้ข้อยุติแล้ว สิ่งแรกคือตัวระบุโมเดล — สตริงจริงที่ให้บริการจาก API ของ Google เพราะนั่นคือจุดที่อะแดปเตอร์สามารถเขียนได้ และการประเมินการผสานรวมจึงเป็นสิ่งที่มีความหมาย สิ่งที่สองคือวันที่เปิดให้ใช้งานทั่วไป ซึ่งเป็นสิ่งที่แยกพรีวิวออกจากผลิตภัณฑ์ และเป็นวันที่เพียงหนึ่งเดียวที่ประกาศของ Argon ไม่ได้ระบุไว้เลย สิ่งที่สามคือการวัดประสิทธิภาพอย่างอิสระบนงานที่ Google ไม่ได้เลือก ชุดทดสอบที่ผู้ขายประกอบขึ้นเองเป็นข้ออ้าง ส่วนชุดทดสอบที่ผู้อื่นประกอบขึ้นคือการวัด

จนกว่าทั้งสามจะพร้อมใช้งาน บทบาทของ Argon ในการเปรียบเทียบก็เป็นเหมือนเพดานมากกว่าจะเป็นตัวเลือก ตัวเลขของมันบอกให้รู้ว่า Gemini Pro tier กำลังมุ่งหน้าไปทางไหน และทำให้พอเห็นว่า Google มีช่องว่างด้านราคาเหลืออยู่แค่ไหนที่ระดับบนสุดของไลน์ผลิตภัณฑ์ แต่ตัวเลขเหล่านั้นไม่ได้บอกคุณว่าควรสร้างอะไรต่อยอดจากมัน

ทำอะไรดีในระหว่างที่ Argon รอ

หากเหตุผลที่คุณมาที่นี่คือตัวเลขของ Argon ดูดี สิ่งที่มีประโยชน์คือการทดสอบภาระงานประเภทเดียวกันกับโมเดลที่คุณเรียกใช้ได้จริงในวันนี้ และสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์และงานเอเจนต์ระยะยาว นั่นหมายถึง GPT-6 Astra มันอยู่ในแค็ตตาล็อกของ OrcaRouter ด้วยรูปแบบการคิดราคาแบบส่งผ่านต้นทุนแบบเดียวกับที่ Google ใช้เอง — อัตราของผู้ให้บริการที่ $10.00/$50.00 พร้อมระดับบริบทแบบยาวที่ $20.00/$75.00 โดยบวกเพิ่ม 0% ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงอัตราของผู้ให้บริการจะมาถึงคุณในวันเดียวกัน แทนที่จะเป็นรอบบิลถัดไป GPT-6 Sol ที่ $2.00/$10.00 ก็มีอยู่เช่นกัน และสำหรับภาระงานส่วนใหญ่ มันเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่ากว่าในการซื้อ: มันได้คะแนน 47.6 เทียบกับ 52.7 ของ Astra และมีค่าใช้จ่ายประมาณหนึ่งในสามต่องานที่ทำเสร็จ

เลเยอร์การกำหนดเส้นทางคือสิ่งที่ทำให้ตารางการเปิดตัวของผู้ให้บริการรายหนึ่งอยู่รอดได้ เมื่อ Argon ได้รับตัวระบุจริง มันไม่จำเป็นต้องกลายเป็นโครงการย้ายระบบ: กฎการกำหนดเส้นทางสามารถส่งส่วนหนึ่งของทราฟฟิกของคุณไปยังมัน หรือใช้การตั้งค่าการหลอมรวมโมเดลเพื่อรันคณะผู้ตรวจและเปรียบเทียบคำตอบ ขณะที่ GPT-6 Astra หรือ Sol ยังคงเป็นค่าเริ่มต้นอยู่เบื้องหลังการสลับสำรองอัตโนมัติครอบคลุมกรณีที่สำคัญที่สุดในที่นี้ — โมเดลที่อยู่ในการเปิดตัวแบบควบคุมเป็นเส้นทางประเภทที่อาจถูกจำกัดอัตราหรือถอดออกได้โดยไม่มีการแจ้งเตือนพอดี และเส้นทางสำรองหมายความว่ากรณีนั้นกลายเป็นคำขอที่เชื่องช้าแทนที่จะเป็นการหยุดให้บริการ

A screenshot of the OrcaRouter model page for openai/gpt-6-astra, showing the OpenAI vendor label, a 2026-09-04 release date, a 1,050,000-token context window, a 128K-token maximum output, text, image and file input, and pricing of $10.00 per million input tokens and $50.00 per million output tokens.

สิ่งที่ไม่ควรทำคือเริ่มแผนการโยกย้ายโดยอิงจากตารางเปิดตัวสำหรับโมเดลที่ไม่มีเอนด์พอยต์ ช่องว่างเมื่อเทียบกับ GPT-6 Astra อยู่ที่หนึ่งในสิบของจุด และส่วนต่างราคานั้นมีอยู่จริง แต่ทั้งสองอย่างก็ไม่คุ้มค่าที่จะสร้างการผสานรวมใหม่สำหรับสิ่งที่คุณไม่สามารถส่งคำขอไปถึงได้

การเปรียบเทียบในบทความนี้1

OpenAI: GPT-6 AstraปะทะOpenAI: GPT-6 Sol53ความฉลาด4877การเขียนโค้ด—$10.00ต่อ 1 ล้านโทเคนขาเข้า$2.00เปรียบเทียบ กล่าวถึงร่วมกัน

ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

GPT-6 กับ Gemini 4 Argon: ความสูสีระดับเกือบเสมอ ระหว่างโมเดลที่อยู่ในรายการราคากับอีกโมเดลที่อยู่ในรายการรอ

มีอะไรบ้างที่เป็นที่รู้กันจริง ๆ เกี่ยวกับคู่ภาคีที่มีอยู่

การวัดเพียงหนึ่งเดียวที่เปรียบเทียบได้อย่างสมบูรณ์ และสิ่งที่มันปกปิดไว้

ตารางของ Google เองไม่ใช่ตารางที่เป็นอิสระ

ทำไมโมเดลที่ยังไม่เปิดตัวถึงยังคุ้มค่าที่จะมีส่วนหนึ่งอยู่ดี

อะไรจะเปลี่ยนการเปรียบเทียบนี้

ทำอะไรดีในระหว่างที่ Argon รอ

การเปรียบเทียบในบทความนี้1

ผลิตภัณฑ์

ทรัพยากร

สำหรับผู้ให้บริการ

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

จากบล็อก

ผู้ให้บริการโมเดล