Kimi K3.1 Pro vs GPT-6 Astra: giá bằng một phần năm, và hai điểm theo chiều ngược lại

GPT-6 Astra có chi phí gấp năm lần Kimi K3.1 Pro trên cả hai dòng tính phí: 10,00 USD mỗi triệu token đầu vào so với 2,00 USD, và 50,00 USD mỗi triệu token đầu ra so với 10,00 USD. Trên chỉ số độc lập mà cả hai mô hình được đo, mô hình rẻ hơn đang dẫn trước — Artificial Analysis cho Kimi K3.1 Pro 55 điểm và GPT-6 Astra 53 điểm. Tuy nhiên, trên bảng của chính nhà cung cấp mô hình rẻ hơn, khoảng cách không đồng đều: Kimi thắng benchmark tác nhân đầu cuối với cách biệt 7,5 điểm và thua hoàn toàn ở các benchmark CAD và ảo giác. Phiên bản trung thực của so sánh này là bạn không chọn giữa một mô hình tốt hơn và một mô hình kém hơn. Bạn đang chọn xem một điểm độ chính xác đáng giá bao nhiêu với bạn, và liệu bạn có cần sở hữu trọng số hay không.

Cả hai mô hình đều là những mẫu flagship hiện tại với ngữ cảnh một triệu token, cả hai đều bị giới hạn hoặc hạn chế theo cách nào đó, và cả hai đều có thể gọi qua OrcaRouter với mức giá niêm yết công bố của chúng. Những khác biệt quyết định việc chuyển đổi hẹp hơn so với mức chênh lệch giá gợi ý, và ba trong số đó có thể đo lường được.

Hai bảng giá và những gì chúng thực sự tính phí

• Đầu vào — 2,00 USD mỗi triệu token trên Kimi K3.1 Pro so với 10,00 USD trên GPT-6 Astra.

• Đầu ra — 10,00 USD so với 50,00 USD. Đầu ra là nơi công việc tác tử tiêu tốn phần lớn tiền nhất, khiến đây trở thành hạng mục quan trọng nhất.

• Bộ nhớ đệm — cả hai nhà cung cấp đều áp dụng mức giảm giá 90% cho bộ nhớ đệm; Artificial Analysis ghi nhận cùng một con số cho cả hai. Do đó, xét theo giá trị tuyệt đối, một lần truy cập bộ nhớ đệm thành công rẻ hơn năm lần trên Kimi, vì nó chỉ bằng 10% của một phần năm mức giá.

• Ngữ cảnh — 1.048.576 token trên Kimi K3.1 Pro, 1.050.000 trên GPT-6 Astra. Thực tế là tương đương nhau.

• Đầu ra tối đa — 943,718 token trên Kimi K3.1 Pro so với 128,000 trên GPT-6 Astra. Đây là khác biệt ít được bàn đến nhất và có hệ quả lớn nhất trên thẻ. Một mô hình có thể viết 900,000 token trong một phản hồi có thể hoàn thành một đợt di chuyển lớn, tạo một tài liệu dài, hoặc dẫn dắt một agent qua một vòng lặp không giới hạn mà không cần chiến lược nối ghép phía máy khách. Mức trần 128K của Astra là hào phóng theo tiêu chuẩn năm 2025 và hạn chế bên cạnh mức này.

Giá trên mỗi token vừa đánh giá thấp khoảng cách vừa phóng đại khoảng cách đó cùng lúc, đó là lý do con số chi phí mỗi tác vụ của bên đánh giá mới là con số hữu ích. Artificial Analysis xếp Kimi K3.1 Pro ở mức 2,11 đô la mỗi tác vụ Intelligence Index và GPT-6 Astra ở mức 3,26 đô la — tiết kiệm 35%, chứ không phải 80%. Khác biệt nằm ở độ dài nội dung sinh ra: Kimi K3.1 Pro tạo ra 150 triệu token đầu ra trong quá trình đánh giá, so với 60 triệu của Astra. Một token rẻ hơn mà lại được phát ra thường xuyên gấp hai lần rưỡi thì chỉ rẻ hơn được phần nào thôi.

Với một yêu cầu hỗn hợp, phép tính rất rõ ràng. Một lần gọi đọc một triệu token đầu vào và ghi 200,000 token đầu ra tốn $2.00 cộng $2.00 — $4.00 — trên Kimi K3.1 Pro, và $10.00 cộng $10.00 — $20.00 — trên GPT-6 Astra. Một agent đọc lại một repository đã được cache với tỷ lệ trúng 90% sẽ thu hẹp phía đầu vào xuống gần như bằng không ở cả hai, và chỉ riêng phần đầu ra vẫn là $10 so với $50 cho cùng 200,000 token.

Độ mới là chi phí thứ hai, kém hiển nhiên hơn. Artificial Analysis ghi nhận ngưỡng cắt kiến thức của GPT-6 Astra là ngày 30 tháng 4 năm 2026, khoảng sáu tháng trước thời điểm so sánh này. Kimi K3.1 Pro là một bản phát hành sau huấn luyện trên một mô hình mà Moonshot chưa công bố ngày tiền huấn luyện, vì vậy cả hai bên đều không cung cấp cho bạn một ngưỡng cắt huấn luyện để đưa vào tài liệu tuân thủ — nhưng chỉ một trong hai có ngưỡng cắt mà người đánh giá có thể xác minh được.

Chỉ số độc lập và bảng của chính nhà cung cấp mâu thuẫn với nhau về thứ tự.

Artificial Analysis đo {{1}}Kimi K3.1 Pro{{/1}} ở mức 55 (thứ 4 trong số 215 mô hình) và {{2}}GPT-6 Astra{{/2}} ở mức 53 (thứ 8 trong số 215), trên phiên bản 4.3.2 của chỉ số này. Đó là mức dẫn trước hai điểm dành cho mô hình có giá chỉ bằng một phần năm. Điều này cũng nằm trong phạm vi mà các thiết lập harness và effort có thể đảo ngược thứ tự, nên hãy coi đó là "hai mô hình ngang tầm" chứ không phải "một mô hình tốt hơn".

Bảng công bố ra mắt của Moonshot, được chạy trên harness của Moonshot, khiến hai mô hình cách xa nhau hơn nhiều trên benchmark được nêu bật — và gần nhau hơn, hoặc đảo ngược, ở mọi nơi khác:

• Terminal-Bench 4.0 — 65,7% cho Kimi K3.1 Pro so với 58,2% của GPT-6 Astra. Lợi thế dẫn trước 7,5 điểm, và là benchmark được chọn để đặt lên đầu thông báo.

• BenchCAD với các công cụ — 92,7% cho Kimi K3.1 Pro so với 95,9% của GPT-6 Astra. Astra thắng 3,2 điểm trên bộ đánh giá mô hình hóa 3D vốn nằm ngay giữa bài thuyết trình giới thiệu của chính Kimi.

• Kimi Hallu Bench Hard — tỷ lệ ảo giác ở cấp độ nhận định là 8.3% đối với Kimi K3.1 Pro khi dùng công cụ, so với 5.5% của GPT-6 Astra; khi không dùng công cụ là 5.4% so với 4.2%. Astra là mô hình đáng tin cậy hơn về mặt dữ kiện trên bộ này, với khoảng cách đủ lớn để có ý nghĩa đối với công việc nghiên cứu và xử lý tài liệu.

Mẫu đó — một thắng lợi lớn, hai thất bại nhỏ hơn — chính là diện mạo của một bảng nhà cung cấp khi nó đủ trung thực để đưa vào cả những hàng mà mình thua. Hiệu ứng lựa chọn nằm ở tiêu đề, không nằm trong dữ liệu.

Truy cập cũng là một đặc tả

GPT-6 Astra là mô hình đầu tiên của OpenAI được xếp hạng "critical" theo chính Khung Chuẩn bị của công ty, vì nó có thể tự phát hiện các lỗ hổng bảo mật mới. Việc triển khai được thực hiện theo từng giai đoạn: trước tiên là các đối tác truy cập sớm, sau đó là các gói đăng ký, rồi đến API. Một số năng lực bị hạn chế theo xếp hạng rủi ro, và mô hình được bán như một sản phẩm tiên phong được kiểm soát thay vì một tiện ích.

Kimi K3.1 Pro đi theo hướng tiếp cận ngược lại và phải trả một cái giá khác. Moonshot đã loại bỏ dữ liệu liên quan đến không gian mạng khỏi quá trình mid-training và khỏi học tăng cường, sau đó công bố cái giá phải trả: mô hình phát hành đạt 81,0% trên xdev-bench-hard, so với 90,5% của một checkpoint được huấn luyện mà không có các biện pháp đó. Nguyên tắc được công ty nêu rõ là không phát hành trọng số mở nhằm mở rộng biên giới năng lực không gian mạng tấn công, và công ty có kế hoạch nâng dần giới hạn này. Trọng số đầy đủ được hứa hẹn vào ngày 4 tháng 11 năm 2026; cho đến lúc đó, mô hình chỉ có qua API dù được mô tả là trọng số mở.

Đối với một người mua chịu sự quản lý của quy định, thương vụ này rất minh bạch. Astra mang đến cho bạn năng lực được kiểm soát mạnh nhất và một quy trình phê duyệt. Kimi mang đến cho bạn một mô hình có thể tải xuống trong mười một ngày, một mức giảm năng lực đã được công bố, và không có giới hạn kiểm soát nào ngoài một khóa API tiêu chuẩn.

Độ trễ, được đo trên tuyến của chính chúng tôi

Trong bảy ngày qua trên OrcaRouter, GPT-6 Astra có thời gian trung vị đến token đầu tiên là 1,64 giây; Kimi K3.1 Pro, được thêm vào danh mục ngày 24 tháng 10, có 7,15 giây. Về tốc độ đầu ra, đánh giá độc lập đặt Kimi lên trước — 73,5 token mỗi giây so với 58,1 — nên hai mô hình khác nhau về đặc tính thay vì về mức độ phản hồi tổng thể: Astra khởi đầu nhanh hơn, Kimi ghi nhanh hơn sau khi bắt đầu. Với một phiên lập trình tương tác, con số đầu tiên chi phối trải nghiệm; với một lần tạo sinh dài, con số thứ hai lại quyết định.

Chạy gì và khi nào

Cả hai mô hình hiện đều có thể gọi bằng một khóa OrcaRouter theo giá niêm yết của nhà cung cấp mà không cộng thêm phụ phí — 2,00 USD và 10,00 USD cho Kimi K3.1 Pro, 10,00 USD và 50,00 USD cho GPT-6 Astra — và cả hai đều hỗ trợ cùng ba định dạng yêu cầu, nên chính sách định tuyến có thể chuyển lưu lượng giữa chúng mà không cần động đến mã ứng dụng.

Cách phân chia phù hợp với bằng chứng: chuyển các tác vụ terminal tầm xa và lập trình agentic sang Kimi K3.1 Pro, nơi nó dẫn đầu trên benchmark mà cả hai phòng thí nghiệm cùng chạy và nơi mức trần đầu ra 943,718 token loại bỏ một ràng buộc phía máy khách. Chuyển nghiên cứu, xác minh tài liệu và công việc 3D hoặc CAD sang GPT-6 Astra, nơi các mục hallucination và BenchCAD có lợi cho nó. Với mức chênh lệch giá gấp năm lần, một khối lượng công việc dành 80% token cho hạng mục đầu tiên và 20% cho hạng mục thứ hai vẫn giảm hóa đơn khoảng hai phần ba, với cơ chế chuyển đổi dự phòng tự động bao phủ bên nào bị ngưng trệ.

Điều duy nhất không nên làm là chuyển đổi chỉ dựa vào một dòng benchmark duy nhất. Lợi thế 7,5 điểm của nhà cung cấp trên Terminal-Bench là có thật, và hai dòng mà nó thua cũng vậy; chỉ số độc lập cho thấy hai mô hình ngang ngửa nhau, còn chi phí theo từng tác vụ cho thấy mô hình ngang ngửa đó rẻ hơn 35%, không phải 80%. Đó là luận cứ mạnh mẽ để định tuyến theo tác vụ — và là luận cứ yếu để chuyển đổi toàn bộ.