Gemini 4 与 GPT-6 Astra：指数上难分伯仲，账单上却相差 5 倍

两个前沿模型，一个独立指数，一个完全相同的分数。Artificial Analysis 让 Gemini 4 Argon 以高推理强度、GPT-6 Astra 以最高推理强度运行，二者在 Intelligence Index v4.3.2 上均得 53 分，而该指数是评估方在 v4.3.2 修订版上运行的十项评估的综合结果。随后，它为每个分数背后的这次运行标了价：Gemini 4 Argon 每项指数任务的按 token 计费成本为 1.99 美元，而 GPT-6 Astra 为 3.26 美元。这不是平局。

这才是这场对比中有用的分析框架，因为主价目表让差距看起来比实际更大，而每任务数字又让它看起来更小。Gemini 4 Argon 标价为每百万输入 $2.00、每百万输出 $10.00，采用的是推介费率，该费率将于 2026-12-01 翻倍。GPT-6 Astra 标价为每百万输入 $10.00、缓存输入 $1.00、每百万输出 $50.00。两者得分相同；价目表在输出上相差五倍，而每任务账单相差 1.6 倍。

这些模型：Gemini 4 Argon 是 Google Gemini 4 系列中唯一具名的成员，于 2026-09-30 宣布，并自 2026-10-13 起在 Google 的付费层级全面可用。GPT-6 Astra 是 OpenAI 的旗舰模型，于 2026-09-03 发布，并在受限访问计划下推出。两者同属相同的 100 万 token 上下文类别，且都是具有可配置推理强度的推理模型。

为什么五倍的费率可能只带来1.6倍的账单

对账的关键在于 token 数量。Astra 的每 token 定价偏高，但实际回答所用的 token 数比价目表所暗示的更少；而 Argon 虽然每 token 便宜，但按任务计的用量并未精简到让这一优势累积成五倍。按评估者自己的核算，Argon 每个索引任务的成本为 1.99 美元，Astra 为 3.26 美元——每百万 token 的价格差被压缩，因为该测试框架所衡量的绝大部分内容，是两个模型都在大量消耗 token 的推理工作。

同一评估方将 Argon 的混合成本列为每百万 token 1.47 美元，而 Astra 在标准的 7:2:1 缓存命中/输入/输出配比下为 7.70 美元。这种混合算法对 Argon 有利，而这一点值得说明：该配比假设缓存命中占比非常高，而 Astra 每百万缓存输入 1.00 美元的费率是 Argon 0.10 美元的十倍。如果你的工作负载主要是缓存命中，而不是大部分为全新输出，那么这两者之间的实际差距会比价目表或这种混合估算所显示的更小。

Astra 唯一没有作出让步的地方是访问控制姿态。它是 OpenAI 在其自有的 Preparedness Framework 下交付的首个跨越关键级网络安全能力阈值的模型，其推出方式也由此而来：先向有限数量的组织开放；企业访问默认关闭，直到管理员根据适用的费率卡和协议启用；为浏览和上传提供专门的管理员控制；并计划通过 Daybreak 计划逐步扩大范围。对于 Gemini 4 Argon，则没有记录任何同等安排；它在 Google 的付费层级上普遍可用，任何有计费关系的人都能使用。对于需要采购文书的团队来说，这种差异就是决定因素；对于今天下午就需要一个能靠密钥调用的模型的团队来说，它则指向相反的方向。

输出上限、层级和工作量设置

两个模型均具备 100 万 token 的上下文窗口。已公布的最大解码上限则各有不同：Google 为 Argon 公布 1,000,000 个 token 的输出，而 Argon 被记录为单一模型，分为四个服务层级——Standard 为 $2/$10，Priority 为 $3.60/$18，Flex 与 Batch 为 $1/$5。Astra 被记录为采用单一价目表的一个模型，并设有半价批处理层级，其差异化访问是基于组织的，而非一种计费选项。

Effort 是这一比较中最没有定论的地方。上方的指数得分是 Argon 在 high、Astra 在 maximum 下的结果，而这在任何有意义的层面上都并非对等的设置——评估器是按每个模型各自的默认值来标注的。Ars Technica 十月关于 Argon 上线的报道指出，该模型可供付费订阅者使用；而 Google 自己的发布材料则将其描述为一个为解决最棘手问题而打造的模型；两家厂商都没有公布能让读者将两者归一化的 effort 曲线。在匹配设置下的正面对比并不存在的地方，本页面不会凭空制造一个。

在独立可用性方面，这两者中，一个只需一通电话，另一个只需一个密钥。GPT-6 Astra 已按提供商标价、加价 0% 列入我们的目录，因此供应商的价格变动当天就会传到您的发票上，而不是经过一个重新定价周期之后；而且跨提供商的自动故障转移意味着，仍在趋于稳定的上线部署不必成为生产路径上的单点故障。截至 2026-10-14，Gemini 4 Argon 不在该目录中；它可以通过 G​oogle 自己的 API 以及若干第三方平台访问，而想要两者共用一个密钥的读者，目前在这里还无法实现。

请勿将此页面与 Pro 层级的对比混淆

这种对决的一个版本已经以“Gemini 4 Pro vs GPT-6 Astra”的形式流传，围绕一项单一结果的测试展开。那是关于一款 Google 尚未发布的模型的不同问题，也是我们已经写过的页面。本页比较的是两条产品线实际存在的情况：一款 Gemini 4 模型对一款 OpenAI 旗舰模型。

该规则

如果交付物是海量长篇幅输出，或者是一个一次性撰写大型产物的智能体，{{1}}Gemini 4 Argon 的按 token 计费经济性和 100 万 token 解码上限正是选择它的理由{{/1}}——{{2}}前提是你把 2026-12-01 的费率调整预先纳入预算，而不是事后才发现{{/2}}。如果工作是长周期的专业产出，其中在困难推理上更强的答案值得为之付费，或者你需要企业级管理、审计，以及拥有有据可查的访问控制框架的供应商，那么 {{3}}GPT-6 Astra 是更完整的产品{{/3}}，而且{{4}}它是你今天就能在这里调用的那一个{{/4}}。

这两个模型都值得放在路由器后面运行，而不是只挂在单一供应商那里，而这并不是在为某一家厂商的这两款模型中的任何一款做推销：这是对一条仍在落定的推广路径给出的通用答案。Astra 的接入条款直到 9 月仍在变动，而 Argon 的价目表里还带着一个有明确日期的分档，所以这两者都不是那种可以接进一条毫无兜底路径的模型。

最常决定这一点的一个事实是：索引显示这些是同一个模型，而账单显示它们并不是。如果你的工作负载成本主要由新产生的输出 token 而非缓存输入主导，那么 Argon 的优势就更接近费率卡比率，而不是每任务比率——先测量，再标准化。

这两个，一个端点

GPT-6 Astra 通过 OrcaRouter 以 OpenAI 的目录价提供服务，加价幅度为 0%，而且由于该产品目录会在同款模型的多个提供商之间进行路由，一次仍在逐步稳定的发布不必成为单点故障。截至 2026-10-14，Gemini 4 Argon 尚未收录于该目录——它可通过 Google 自家的 API 以及若干第三方平台访问。

Astra 下面一档的价格只有其价目表的五分之一。GPT-6.1 Sol两者共用同一个密钥，所以替换不过是一个模型字符串的事，而非走一轮采购流程。

选择模型，同样取决于此前究竟出过什么问题：这类模型有据可查的 AI 事故与智能体失效案例，都收录在OrcaRouter AI 事故档案库中，其中每一条记录都附带各自的来源、严重程度、置信度评级以及争议标记。