GPT-6 Astra 對決 Gemini 3.1 Pro：新款旗艦對上推出六個月的超值之選

在深入探討之前，先用兩個數字呈現整個對比：Google 的 Gemini 3.1 Pro 每百萬輸入 token 收費 2.00 美元，每百萬輸出 token 收費 12.00 美元，適用於最多 200K token 的提示；OpenAI 的 GPT-6 Astra 則固定收費 10.00 美元與 50.00 美元。以發布時間來看，較便宜的模型也明顯較舊——Gemini 3.1 Pro 於 2026 年 2 月 19 日推出，GPT-6 Astra 於 2026 年 9 月 3 日推出——這也讓這次比較在另一個方向上顯得不尋常：通常既有產品較昂貴，而新進者會以低價搶市。這裡的新進者輸入價格貴了五倍，問題在於：在 Google 長達六個半月未推出 Pro 級更新後，GPT-6 Astra 是否真的比 Gemini 3.1 Pro 強上五倍？

兩者都位居各自製造商產品線的頂端，但卻處於截然不同的管理之下。Gemini 3.1 Pro 是 Google 目前的 Pro 旗艦——於二月以預覽版形式發布，至今仍掛著「preview」標籤；在 Google 接連推出三個版本的 Flash 產品線，並開始談論「Gemini 4」的期間，它從未獲得更新。GPT-6 Astra 是 OpenAI 最新的旗艦，也是其內部 Preparedness Framework 下首款獲評「Critical」等級的模型。它採用分階段推出、企業可選擇啟用的方式，並附帶其製造商形容為「世代躍進」的自述基準測試成果。這兩款模型中，一款已靜止不動且價格低廉長達半年；另一款則才推出兩天，定價彷彿前沿已經向前推進。對於要在兩者之間做抉擇的開發者而言，真正的問題是：哪一種狀態更符合工作負載的需求——因為就紙上規格來說，它們的差距比價格差異所暗示的更小。

兩個定價表，兩種長度理論

Google 按提示長度為 Gemini 3.1 Pro 定價：200K 輸入 token 以內為 $2 輸入／$12 輸出；超過後調為 $4 輸入／$18 輸出；快取讀取為 $0.20–$0.40，批次處理則為半價。這裡傳達的訊息是：短提示便宜，長提示較貴——這套定價模型是針對 Google 預期大部分流量來源的搜尋與接地（grounding）工作負載所調校。 OpenAI 則將 GPT-6 Astra 定為均一價 $10／$50，快取輸入為 $1.00；對於極長提示，則以另一種方式懲罰：凡超過約 272K 輸入 token 的部分，重新以 2 倍輸入與 1.5 倍輸出計價——實際上等於 $20 輸入／$75 輸出。 這兩個模型在相反的位置懲罰長上下文。Gemini 在 200K 以前很便宜，之後價格中等上漲；Astra 在 272K 以前維持均一價，之後急遽變貴。因此，一個 300K-token 的任務在 GPT-6 Astra 上遠比在 Gemini 3.1 Pro 上昂貴；而 50K-token 的任務在 Gemini 上則便宜四到五倍。 對貼近上下文範圍低段的工作負載而言，Astra 的價格很難合理化；對真正需要用到高段的工作負載來說，兩家供應商都會收取附加費，而 OpenAI 的附加費更為高昂。

Gemini 3.1 Pro 真正領先之處

Google 的旗艦模型具備三項 OpenAI 任何模型都無法匹敵的優勢，而這些優勢很容易被錯過，因為圍繞 Astra 的發布聲量實在太大。 {{1}}第一，輸入模態：Gemini 3.1 Pro 能在單一提示中同時接受文字、圖像、音訊、影片與 PDF；GPT-6 Astra 僅支援文字加圖像輸入，且輸出為文字——與前代的模態範圍相同。{{/1}} {{2}}第二，原生資料接地：Gemini 將 Google Search、Maps 與程式碼執行內建並接入 API。對於代理式研究，以及任何需要即時、可驗證資訊而非參數記憶的任務來說，這都是實實在在的能力差異。{{/2}} {{3}}第三，價格：所有低於 200K token 的用量皆適用此定價，包括批次處理的 $1/$6——無論跑哪個模型，這都是執行大型離線任務時以極大差距勝出的最便宜方式。{{/3}} 這些優勢沒有一項會反映在推理基準測試的分數上，而這正是它們在一場只引用分數的旗艦對旗艦比較中被埋沒的原因。

並排的規格表

• 發布 — GPT-6 Astra：2026年9月3日。Gemini 3.1 Pro：2026年2月19日（仍為「預覽」）。

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

• 價格（長提示詞） — GPT-6 Astra：約 $20.00 / $75.00 每 1M 超過 272K 輸入。Gemini 3.1 Pro：$4.00 / $18.00 每 1M 超過 200K 輸入。

• 上下文／輸出上限——GPT-6 Astra：約1.05M輸入、128K輸出。Gemini 3.1 Pro：1M輸入、約65K輸出。

• 輸入 — GPT-6 Astra：文字 + 圖片。Gemini 3.1 Pro：文字、圖片、音訊、影片、PDF。

• 接地／工具— GPT-6 Astra：網路搜尋、檔案搜尋、程式碼執行。Gemini 3.1 Pro：原生 Google 搜尋、地圖、程式碼執行、函式呼叫。

• 推理控制 — GPT-6 Astra：強度低–最高。Gemini 3.1 Pro：可調整推理強度。

六個月顯示的地方

Gemini 3.1 Pro 在推出時曾位居 Artificial Analysis Intelligence Index 之首，但如今已不再如此：夏末的旗艦模型——Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol，以及現在的 GPT-6 Astra——以目前的指數尺度衡量，全都在它之上，而 Google 迄今尚未推出 Pro 等級的應對產品。最戲劇性的差距出現在 ARC-AGI-3 上，這個基準測試的設計初衷，就是讓普通的思維鏈（chain-of-thought）無法解開。{{1}}OpenAI 公布 Astra 在其自家測試框架上達到 99.9%，而 ARC Prize 以標準測試框架獨立評測的結果則為 62.7%——相較之下，獨立測試結果顯示 Gemini 3.1 Pro 低於 1%{{/1}}，與 Astra 之前的其他前沿模型一樣，落入接近於零的區間。在原始的 ARC-AGI-2 上，Google 自家公布的 Gemini 3.1 Pro 成績在推出時高達 77.1%，表現強勁；{{2}}後繼的基準測試已是截然不同的局面{{/2}}，而{{3}}這正是 OpenAI 的新典範真正把六個月前的模型拋在身後的唯一之處{{/3}}。

更細微的退化在於長上下文可靠性。獨立的 multi-needle 測試（MRCR v2）顯示，Gemini 3.1 Pro 在 128K 時能準確檢索，但接近其 1M 視窗上限時性能急劇下滑——這種崩潰模式是 Google 在發布六個月後仍未完全修復的。Astra 的 1.05M 上下文是全新且尚未在大規模下得到驗證，但這正是 OpenAI 最積極宣稱已克服的領域，包括 128K 的輸出上限，讓單一回應能承載遠比 Gemini 約 65K 更大的生成成果。如果你的工作負載是單一巨大上下文、必須忠實地從頭到尾讀取，那麼選擇就在於一個已實測有衰減的模型，與一個視窗頂端行為尚無人壓力測試過的模型之間。無論選哪一邊，都不是令人安心的選擇。

務實的決定

對絕大多數生產環境工作負載而言——文件 RAG、高度倚賴 grounding 的研究、多模態輸入，以及任何落在 200K token 以內的需求——Gemini 3.1 Pro 現階段是經濟上最理性的選擇，而且差距並不小：Gemini 的輸入成本便宜五倍，又具備模態與 grounding 優勢，相形之下，GPT-6 Astra 等於為那些工作負載永遠用不到的推理餘裕付出高昂溢價。至於代理式編碼（agentic coding）、長時程電腦操作，以及真正需要 128K 生成產物或可靠接近 1M 上下文長度的問題，GPT-6 Astra 才是值得評估的模型——但必須誠實附帶一項提醒：它的頭條數據出自 OpenAI 官方，而獨立的首日評測雖然在 token 效率上表現強勁，顯示的能力差距卻比行銷宣稱要小。Gemini 六個月的凍結期才是決定性的背景脈絡：你是在 Google 已停止改進、但便宜、能幹且成熟的模型，與 OpenAI 正積極推進、昂貴且剛出貨的模型之間做選擇。

因為兩者皆為代管服務，也都值得保留在隨手可及之處，務實的答案便是做路由，而非替換。Gemini 3.1 Pro 已在 OrcaRouter 上線，並按 Google 的牌價計費，直接轉送、不另加價，因此 $2/$12 的成本結構碰到路由器後依然成立；而路由 DSL 讓「低於 200K 的提示詞 vs. 長提示詞」的分流成為規則，不必手動判斷——簡短且有具體來源的查詢送往 Gemini，GPT-6 Astra 則留給足以支撐其費率的任務。截至撰稿當下，GPT-6 Astra 尚未出現在 OrcaRouter；一旦有供應商開始提供 gpt-6-astra，模型頁面當天就會標示 OpenAI 的官方牌價。既有的跨供應商容錯移轉規則原本就能讓工作負載不中斷，而這也正是同一套機制，讓你能先在受控的一小部分流量中採用 Astra，不必把整條管線押在一個才上線兩天的模型身上。

裁決

GPT-6 Astra 與 Gemini 3.1 Pro 的對決，一方是 Google 已放任六個月未更新的模型，另一方是 OpenAI 兩天前才推出的模型——而價格差距主要反映的是這種不對稱性，而非同等規模的能力差距。如果你需要的是便宜、多模態、可規模化的有據可依推理，Gemini 3.1 Pro 在這場比較中直接勝出，而且已經持續了好幾個月。如果你需要的是新範式推理、更高的輸出上限，或是對可靠掌握上下文視窗前段內容的認真期待，GPT-6 Astra 在那些確實用到這些功能的工作負載上，值得它的溢價——前提是以你自己的任務來衡量，而不是 OpenAI 的發表數據。真正的錯誤，會是把六個月前的划算選擇和兩天前的旗艦機型，當成年齡差異在任一方向上都不重要。而年齡差異正是整個故事的全部。