GPT-6 Astra 对比 Gemini 3.1 Pro：新旗舰对阵推出六个月的实惠之选

在细说之前，先用两个数字概括一下这场对垒：Google 的 Gemini 3.1 Pro 对不超过 200K token 的提示按每百万输入 token 2.00 美元、每百万输出 token 12.00 美元收费；OpenAI 的 GPT-6 Astra 则固定为每百万输入 10.00 美元、每百万输出 50.00 美元。按日期看，更便宜的那个模型同时也是发布早得多的那一款——Gemini 3.1 Pro 于 2026 年 2 月 19 日发布，GPT-6 Astra 于 2026 年 9 月 3 日发布——这使本次对比在反方向上也颇不寻常：通常是在位者贵、新来者用低价挑战。而这次新来者输入价格是对方的五倍，于是问题就变成了：在 Gemini 3.1 Pro 已六个半月没有迎来 Google 的 Pro 级更新之后，GPT-6 Astra 的模型能力是否真比它高出五倍？

两者都位居各自厂商产品线的顶端，但所处的管理境遇截然不同。Gemini 3.1 Pro 是 Google 目前的 Pro 旗舰——于 2 月以预览版形式发布，至今仍带有 "preview" 标签，而在 Google 将其 Flash 系列迭代了三个版本并开始谈论 "Gemini 4" 的整个过程中，它始终未获更新。GPT-6 Astra 是 OpenAI 的最新旗舰，也是其内部 Preparedness Framework 下首款获得 "Critical" 评级的模型，采用分阶段发布、企业可选接入的方式，并带着其厂商称之为"代际飞跃"的自报基准成绩问世。这两款模型中，一款半年以来一直维持原状且价格低廉；另一款则刚发布两天，定价仿佛前沿已经向前推进。对于要在二者之间做选择的开发者来说，真正的问题是：这两种状态哪一种更契合自己的工作负载——因为从纸面数据看，它们的差距远比价格差距所暗示的要小。

两张定价表，两种长度理论

谷歌按提示长度对 Gemini 3.1 Pro 定价：输入 200K token 以内为输入 $2 / 输出 $12，超过后升至输入 $4 / 输出 $18；缓存读取价格为 $0.20–$0.40，批量处理为半价。其传递的信息是：短提示便宜，长提示更贵——这种定价模式是针对谷歌预期流量最大的搜索与 grounding 工作负载调优的。OpenAI 对 GPT-6 Astra 采用统一费率输入 $10 / 输出 $50，缓存输入为 $1.00；但对超长提示施加另一种惩罚：输入 token 超过约 272K 后，输入按 2 倍、输出按 1.5 倍重新计价——实际相当于输入 $20 / 输出 $75。这两个模型惩罚长上下文的位置恰好相反：Gemini 在 200K 之前都很便宜，之后只是适度变贵；Astra 在 272K 之前保持平价，之后则急剧变贵。因此，300K token 的任务在 GPT-6 Astra 上远比在 Gemini 3.1 Pro 上昂贵；而 50K token 的任务在 Gemini 上要便宜四到五倍。对于贴近上下文范围底部的工作负载，Astra 的价格很难站得住脚；对于真正需要用到上下文顶端范围的工作负载，两家都会收取附加费，而 OpenAI 的附加费更狠。

Gemini 3.1 Pro 真正领先的地方

谷歌的旗舰产品拥有三个 OpenAI 任何模型都无法匹敌的优势，但由于 Astra 发布时的宣传声势太大，这些优势很容易被忽略。第一，输入模态：Gemini 3.1 Pro 可以在单次提示中同时接收文本、图像、音频、视频和 PDF；GPT-6 Astra 仅支持文本+图像，且输出为文本——与其前代的模态范围完全相同。第二，原生接地（grounding）：Gemini 将 Google Search、Maps 和代码执行内置到 API 中，对于智能体式研究，以及任何需要新鲜、可验证信息而非参数化记忆的任务来说，这是一种真正的能力差异。第三，定价：所有不超过 20 万 token 的请求都采用这一价格，其中包括 $1/$6 的批量处理——无论是针对哪款模型，这都是运行大型离线任务时价格最低的方式，而且领先幅度巨大。这些优势没有一项会体现在推理基准测试中，而这恰恰就是它们在只引用分数的旗舰对旗舰对比中被埋没的原因。

并排对照的规格表

• 发布 — GPT-6 Astra：2026年9月3日。Gemini 3.1 Pro：2026年2月19日（仍为“预览”）。

• 价格（提示词≤200K） — GPT-6 Astra：$10.00 / $50.00 每1M Tokens，价格固定。Gemini 3.1 Pro：$2.00 / $12.00 每1M Tokens。

• 价格（长提示） — GPT-6 Astra：超过272K输入的部分，每1M约$20.00 / $75.00。Gemini 3.1 Pro：超过200K输入的部分，每1M $4.00 / $18.00。

• 上下文/输出上限——GPT-6 Astra：输入约1.05M，输出128K。Gemini 3.1 Pro：输入1M，输出约65K。

• 输入 — GPT-6 Astra：文本 + 图像。Gemini 3.1 Pro：文本、图像、音频、视频、PDF。

• 信息检索 / 工具 — GPT-6 Astra：支持网页搜索、文件搜索与代码执行；Gemini 3.1 Pro：支持原生 Google 搜索与地图、代码执行和函数调用。

• 推理控制：GPT-6 Astra 的推理强度可在最低与最高之间调节。Gemini 3.1 Pro 的推理强度可调。

六个月显示的位置

Gemini 3.1 Pro 在发布时曾领跑 Artificial Analysis Intelligence Index，但这已成为过去：夏末登场的几款旗舰模型——Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol，以及现在的 GPT-6 Astra——在当前指数标尺上全部高于它，而 Google 尚未拿出 Pro 级别的应对产品。差距最悬殊的是 ARC-AGI-3，这个基准的设计初衷就是让普通思维链（chain-of-thought）无法解决。OpenAI 报告称 Astra 在其自有测试框架上达到 99.9%，独立的 ARC Prize 用标准框架测得 62.7%；而独立测试显示 Gemini 3.1 Pro 不足 1%，与 Astra 问世之前的其他前沿模型同处接近零的区间。在上一代 ARC-AGI-2 上，Google 自己对 Gemini 3.1 Pro 发布时的成绩是亮眼的 77.1%；但新一代基准是另一套体系，正是在这里，OpenAI 的新范式真正把一款六个月前的模型甩在了身后。

更微妙的退步在于长上下文可靠性。独立的多针测试（MRCR v2）显示，Gemini 3.1 Pro 在128K内能准确检索，但在接近其100万上下文窗口上限时性能急剧下降——这种崩塌模式谷歌在发布后的六个月里并未完全修复。Astra的105万上下文是全新的，在大规模场景下尚未得到验证，但这正是OpenAI最积极宣称已攻克的方向，其中包括128K的输出上限，使单次响应能携带比Gemini约65K大得多的生成内容。如果你的工作负载是一个必须从头到尾忠实读取的巨大上下文，那么选择就介于一个已有实测性能衰减的模型与一个窗口顶端行为尚无人进行压力测试的模型之间。无论选哪个方向，这都不是一个令人安心的选择。

务实的决定

对于绝大多数生产工作负载——基于文档的 RAG、重度依赖 grounding 的研究、多模态输入，以及任何落在 20 万 token 以内的场景——Gemini 3.1 Pro 在今天都是经济上更理性的选择，而且差距并不小：在输入价格便宜五倍、且具备模态与 grounding 优势的情况下，GPT-6 Astra 是在为这些工作负载永远用不到的推理余量支付高昂溢价。对于智能体编程、长周期计算机使用，以及真正需要 128K 生成产物或可靠近百万级上下文的问题，GPT-6 Astra 才是值得评估的模型——但需要诚实地说明一点：它的 headline 数字来自 OpenAI，而独立的首发评测虽然显示其在 token 效率上表现强劲，但实际能力差距比营销宣传所暗示的要小。Gemini 六个月的冻结期才是决定性的背景：你实际上是在选择一个便宜、强大、成熟但 Google 已停止改进的模型，和一个昂贵、刚刚发布、OpenAI 正在积极推动进化的新模型之间做选择。

因为两者皆为托管服务，且都值得留在触手可及之处，务实的答案是路由而非替换。Gemini 3.1 Pro 已在 OrcaRouter 上按 Google 标价提供，不加价直通，因此其 $2/$12 的价格优势在接触路由器后依然成立——路由 DSL 把“低于 200K 与长提示”的拆分变成规则而非人工决策，将简短且有据的查询导向 Gemini，将 GPT-6 Astra 留给配得上其费率的任务。截至撰写本文时，GPT-6 Astra 尚不在 OrcaRouter 上；一旦有提供商开始服务 gpt-6-astra，模型页面会在同一天标出 OpenAI 的目录价。既有的故障转移规则已能让工作负载跨提供商保持存活，而这套机制也让你可以在受控的流量切片上采纳 Astra，而不必把整条流水线押在一个上线仅两天的模型上。

裁决

GPT-6 Astra 対 Gemini 3.1 Pro 的这场对决，一方是谷歌搁置了六个月的模型，另一方是 OpenAI 两天前刚推出的模型——价格差距主要反映的是这种不对称性，而不是同等程度的能力差距。如果你需要大规模、廉价、多模态且有据可依的推理，Gemini 3.1 Pro 在这场对比中彻底胜出，而且已保持数月。如果你需要新范式的推理能力、更高的输出上限，或希望真正可靠地利用上下文窗口顶部的内容，GPT-6 Astra 在涉及这些功能的工作负载上是值得其溢价的——要以你自己的任务来衡量，而不是 OpenAI 发布时的那张表。真正的错误在于，把六个月前的性价比之选和两天前的新旗舰放在一起，却好像这年龄差距无关紧要——从哪个方向看都是如此。而年龄差距，就是全部的关键。