Kimi K3.1 Pro 對比 GPT-6 Astra：價格僅五分之一，另有兩點恰恰相反

GPT-6 Astra 在兩項計費上的成本都是 Kimi K3.1 Pro 的五倍：每百萬輸入 token 為 $10.00 對 $2.00，每百萬輸出則為 $50.00 對 $10.00。在兩款模型皆有受測的獨立指數上，較便宜的那款反而領先——Artificial Analysis 給 Kimi K3.1 Pro 55 分，GPT-6 Astra 則為 53 分。不過，在較便宜模型自家廠商的表格上，差距並不均勻：Kimi 在 terminal-agent 基準測試中領先 7.5 分，卻在 CAD 與幻覺基準測試中徹底落敗。這場比較最誠實的說法是：你並非在更好與更差的模型之間做選擇，而是在選擇每一分準確度對你而言值多少，以及你是否需要擁有權重。

兩款模型都是目前的旗艦，具備一百萬個 token 的上下文，兩者都以某種方式設有門檻或受到限制，且都可透過 OrcaRouter 按其公佈的定價清單價格呼叫。決定是否遷移的差異，比價格倍數所暗示的更小，而且其中三項是可量測的。

兩張費率卡，以及它們實際計費的內容

• 輸入 — Kimi K3.1 Pro 每百萬個 token 為 $2.00，GPT-6 Astra 則為 $10.00。

• 輸出 — $10.00 對比 $50.00。輸出是代理式工作花費最多金錢的地方，這使得這一項最為關鍵。

• 快取 — 兩家廠商都套用 90% 的快取折扣；Artificial Analysis 對兩者記錄了相同數字。因此，就絕對金額而言，Kimi 的快取命中成本只有五分之一，因為它是價格五分之一的 10%。

• 上下文 — Kimi K3.1 Pro 為 1,048,576 個 token，GPT-6 Astra 為 1,050,000 個。實際上兩者完全相同。

• 最大輸出——Kimi K3.1 Pro 為 943,718 個 token，GPT-6 Astra 則為 128,000 個。這是這張比較卡上最少被討論、卻最具影響力的差異。能在單次回應中寫出 900,000 個 token 的模型，可以完成大規模遷移、生成長篇文件，或讓代理在無界迴圈中持續運作，而無需客戶端拼接策略。Astra 的 128K 上限以 2025 年的標準來看相當寬裕，但與這個相比就顯得受限。

每 token 價格既低估了差距，又同時高估了差距，這就是為什麼評估者的每項任務成本數字才是有用的。Artificial Analysis 將 Kimi K3.1 Pro 列為每項 Intelligence Index 任務 2.11 美元，而 GPT-6 Astra 為 3.26 美元——節省 35%，而非 80%。差異在於冗長程度：Kimi K3.1 Pro 在評估期間產生了 1.5 億個輸出 token，而 Astra 為 6,000 萬個。一個更便宜的 token 若被產生的頻率是兩倍半，也只是稍微便宜一些。

在混合請求中，算術很直白。一次讀取一百萬個輸入 token、寫入 20 萬個輸出 token 的呼叫，在 Kimi K3.1 Pro 上花費 $2.00 加 $2.00——共 $4.00——而在 GPT-6 Astra 上則是 $10.00 加 $10.00——共 $20.00。一個以 90% 命中率重新讀取快取儲存庫的代理，會把兩者的輸入端都壓到幾乎為零，而單就輸出部分，同樣的 20 萬個 token 仍是 $10 對上 $50。

新鮮度是第二項、也較不明顯的成本。Artificial Analysis 記錄 GPT-6 Astra 的知識截止點為 2026 年 4 月 30 日，約比這次比較早六個月。Kimi K3.1 Pro 是在某個模型上進行後訓練後推出的版本，而 Moonshot 並未公布該模型的預訓練日期，因此兩邊都無法提供一個你能寫進合規文件的訓練截止日期——但兩者之中，只有一個具備評估者至少還能驗證的截止日期。

獨立指數與廠商自己的表格對於順序的認定不一致

Artificial Analysis 在其指數 4.3.2 版中，測得 Kimi K3.1 Pro 為 55（215 個模型中排名第 4），GPT-6 Astra 為 53（215 個模型中排名第 8）。這對成本僅五分之一的模型而言，是領先兩分。這也落在 harness 與 effort 設定可能翻轉順序的範圍內，因此應視為「兩者旗鼓相當」，而非「其中一個更好」。

Moonshot 的發布比較表，以 Moonshot 自家測試框架執行，讓這兩款模型在其重點展示的基準測試上差距拉得更大——但在其他所有項目上卻更接近，甚至出現反轉：

• Terminal-Bench 4.0 — Kimi K3.1 Pro 拿下 65.7%，對比 GPT-6 Astra 的 58.2%。領先 7.5 個百分點，而且是被選為公告開頭的那項基準測試。

• 配備工具的 BenchCAD — Kimi K3.1 Pro 得分 92.7%，對上 GPT-6 Astra 的 95.9%。在 Kimi 自家宣傳核心所在的 3D 建模基準測試中，Astra 以 3.2 個百分點勝出。

• Kimi Hallu Bench Hard — Kimi K3.1 Pro 在使用工具時的主張層級幻覺率為 8.3%，相較於 GPT-6 Astra 的 5.5%；不使用工具時則為 5.4%，相較於 4.2%。在此測試集上，Astra 是事實可靠性更高的模型，其差距在研究與文件工作上具有重要意義。

那種模式——一大勝、兩小敗——正是廠商表格在誠實到願意納入自己輸掉的那些列時會呈現的樣子。選擇效應在標題裡，不在資料裡。

無障礙也是一種規範

GPT-6 Astra 是 OpenAI 首個在公司自家 Preparedness Framework 下被評為「critical」的模型，因為它能獨立發現新型安全漏洞。其推出採分階段進行：先開放給早期合作夥伴，接著是訂閱方案層級，最後才是 API。部分能力因風險評級而受到限制，且該模型是作為受管制的前沿產品而非通用工具來販售。

Kimi K3.1 Pro 採取相反的做法，並為此付出不同的代價。Moonshot 從中期訓練與強化學習中移除了網路相關資料，隨後公布了代價：已出貨的模型在 xdev-bench-hard 上得分 81.0%，而未採取這些措施的檢查點則為 90.5%。該公司闡明的原則是，不發布會拓展攻擊性網路能力前沿的開放權重，並計劃逐步提高上限。完整權重承諾於 2026 年 11 月 4 日前釋出；在那之前，該模型僅提供 API，儘管被描述為開放權重。

對受監管買方而言，這筆取捨一目了然。Astra 提供最強大的受管制能力與審批流程。Kimi 則提供十一天內可下載的模型、已公開的能力縮減，以及除了標準 API 金鑰之外別無其他管制。

延遲，以我們自己的路由測量

過去七天在 OrcaRouter 上，GPT-6 Astra 的首個 token 中位時間為 {{1}}1.64 秒{{/1}}；於 {{2}}10 月 24 日{{/2}} 加入目錄的 Kimi K3.1 Pro 則為 {{3}}7.15 秒{{/3}}。在輸出速度方面，獨立評測顯示 Kimi 領先——{{4}}每秒 73.5 個 token{{/4}}，對比 {{5}}58.1{{/5}}——因此，兩者的差異在於表現型態，而非整體反應性：Astra 起步更快，Kimi 一旦開始就寫得更快。對於互動式程式設計工作階段，第一個數字主導體驗；對於長時間生成，則是第二個數字。

要執行什麼，以及何時執行

兩款模型今天都能用同一把 OrcaRouter 金鑰、以供應商的原價呼叫，不加收任何費用——Kimi K3.1 Pro 為 $2.00 與 $10.00，GPT-6 Astra 為 $10.00 與 $50.00——而且兩者都支援相同的三種請求格式，因此路由策略可以在兩者之間轉移流量，無須改動應用程式碼。

符合證據的分工是：把長時程終端機與代理式編碼交給 Kimi K3.1 Pro，因為它在兩家實驗室都有跑的基準測試中領先，而且 943,718 token 的輸出上限消除了用戶端的限制。把研究、文件驗證以及 3D 或 CAD 工作交給 GPT-6 Astra，因為幻覺與 BenchCAD 這兩列對它有利。在五倍價差下，即使某項工作負載有 80% 的 token 花在第一類、20% 花在第二類，帳單仍能削減約三分之二，並由自動容錯移轉涵蓋任一側停擺的情況。

唯一不該做的事，就是只憑單一基準測試的一列結果就進行遷移。廠商在 Terminal-Bench 上領先 7.5 個百分點是真的，它在兩列項目中落後也是真的；獨立指數顯示這兩個模型實力相當，而每項任務成本顯示，這個同級對手便宜 35%，不是 80%。這強烈支持按任務分流——但不足以支持全面切換。