GPT-6 Astra kosztuje w cenniku 2,5 raza więcej niż Sol. Na zadaniach programistycznych wychodzi o 15% drożej.

GPT-6 Astra wyszła z ceną $10 / $50. Sol, którego zastępuje na szczycie oferty OpenAI, kosztuje $4 / $20. W cenniku to 2,5 raza więcej pieniędzy.

Artificial Analysis zmierzyło coś innego: ile każdy z modeli faktycznie kosztuje, żeby dokończyć zadanie programistyczne. Ta liczba opowiada zupełnie inną historię.

Cennik mówi 2,5x. Koszt zadania programistycznego mówi ok. 1,15x. Reszta tekstu wyjaśnia, dlaczego te dwie liczby tak się rozjeżdżają i co to znaczy dla decyzji.

Cena za token to nie cena za robotę

Artificial Analysis podaje, że przy max effort Astra kosztuje $7,09 za zadanie programistyczne, ok. 15% więcej niż GPT-5.6 Sol, przy wyniku w Coding Agent Index wyższym o siedem punktów.

Mechanizmem jest liczba tokenów. Koszt zadania to stawka razy liczba tokenów zużytych do końca, a Astra zużywa ich mało. Artificial Analysis zmierzyło ok. 27 000 tokenów wyjściowych na zadanie przy max effort. Model 2,5 raza droższy za token, który kończy w dużo mniejszej ich liczbie, wychodzi blisko w koszcie ukończonej pracy.

Siedmiopunktowa przewaga w kodowaniu też nie rozkłada się równo. Artificial Analysis przypisuje ją Terminal-Bench v4.0, 56% wobec 37%, i SWE-Atlas-QnA, 62% wobec 54%, częściowo zniwelowanym przez DeepSWE, gdzie Sol ma więcej, 72% wobec 68% Astry. Największa różnica jest w pracy w terminalu. Jeśli twoje kodowanie bardziej przypomina długie zadania na repozytoriach z DeepSWE, różnica na twoich zadaniach może być mniejsza albo odwrócona.

Koszt przebiegu całego indeksu wskazuje to samo z innej strony. Artificial Analysis wydało $5 324 na przebieg Intelligence Index na Astrze i $3 465 na Solu. To 54% więcej, a nie 150%.

Wiersz z halucynacjami

Artificial Analysis podaje, że Astra halucynuje o połowę rzadziej niż Sol w AA-Omniscience, ich benchmarku wiedzy i halucynacji: odsetek spada z 92% do 51% przy max effort. Dodaje, że nie odbyło się to kosztem trafności, która wzrosła o cztery punkty.

Przy każdej pracy, w której pewna siebie zła odpowiedź jest droga, czytałbym ten wiersz przed indeksem: podsumowania researchu, które trafiają do decyzji, ekstrakcja zasilająca bazę danych, wszystko, co klient czyta bez człowieka po drodze. Sześć punktów w indeksie to średnia z wielu ewaluacji. Odsetek halucynacji spadający prawie o połowę to konkretny błąd, który zdarza się dużo rzadziej.

Gdzie Astra jest teraz

Kiedy pisałem o premierze w GPT-6 Astra kontra Claude, Astra była czwarta w wersji indeksu obowiązującej w tamtym momencie. Artificial Analysis opublikowało v4.3 7 września: podniosło Terminal-Bench do 4.0 i dodało benchmark automatyzacji. W v4.3 Astra ma 53 i remisuje na szczycie z Claude Fable 5.1.

To powód, żeby porównywać wyniki indeksu tylko w obrębie jednej wersji. I powód, dla którego Astra kontra Sol jest dziś ciekawszym pytaniem niż w dniu premiery.

Cena Sola ma datę ważności

Strona Sola w OpenAI opisuje $4 / $20 jako obniżkę o 20% na wejściu i o 33% na wyjściu, promocyjną co najmniej do 21 listopada 2026. Zniżka oznacza cenę referencyjną $5 / $30. OpenAI nie mówi, że tyle Sol będzie kosztował potem.

Jeśli Sol przejdzie na $5 / $30, różnica w cenniku wobec Astry skurczy się z 2,5x do 2x na wejściu i 1,67x na wyjściu, a razem z nią różnica w koszcie zadania. Cena Astry nie jest opisana jako promocyjna.

Kiedy się przesiąść

Astrę wobec modeli Anthropic opisuję w GPT-6 Astra kontra Claude, a Sola wobec jego odpowiednika u Anthropic w Opus 5 kontra Sol. Wszystkie porównania w jednym miejscu zbiera zestawienie modeli.

Co zmieniłoby moje zdanie

Porównanie kosztu zadania poza kodowaniem. 15% dotyczy zadań programistycznych Artificial Analysis, a przy pracy, w której przewaga Astry w liczbie tokenów jest mniejsza, różnica może wrócić w stronę stosunku cen z cennika.

Cena Sola po 21 listopada. Stałe $4 / $20 wzmacnia argument za zostaniem na Solu, a przejście na $5 / $30 go osłabia.

Niezależny pomiar halucynacji na drugim benchmarku. Spadek z 92% do 51% jest na tyle duży, że chcę zobaczyć go powtórzonego, zanim uznam sprawę za zamkniętą.

Pytania, które padły

Czy GPT-6 Astra jest lepsza od GPT-5.6 Sol?

Tak, na każdym opublikowanym pomiarze, jaki znalazłem. Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 daje Astrze 53, a Solowi 47, Coding Agent Index stawia Astrę w Codeksie na 62 wobec 55 Sola, a odsetek halucynacji Astry to według Artificial Analysis 51% wobec 92% Sola przy max effort. Sol jest szybszy, ok. 65 tokenów wyjściowych na sekundę wobec ok. 53, i tańszy w cenniku.

O ile GPT-6 Astra jest droższa od GPT-5.6 Sol?

W cenniku 2,5 raza: $10 za milion tokenów wejściowych i $50 za wyjście wobec $4 i $20. Na ukończone zadanie programistyczne różnica jest dużo mniejsza, bo Astra zużywa mniej tokenów: Artificial Analysis zmierzyło ją na $7,09 za zadanie, ok. 15% więcej niż Sol, przy wyniku wyższym o siedem punktów. Przebieg całego Intelligence Index kosztował $5 324 na Astrze wobec $3 465 na Solu, czyli ok. 54% więcej.

Czy przejść z GPT-5.6 Sol na GPT-6 Astra?

Przy kodowaniu i przy pracy, w której halucynacje są kosztowne, tak: zmierzony koszt zadania programistycznego jest wyższy tylko o ok. 15%, a odsetek halucynacji podany przez Artificial Analysis spada prawie o połowę. Przy krótkiej pracy, wrażliwej na opóźnienia albo wolumenowej, gdzie Sol już sobie radzi, zostań przy Solu, który jest szybszy i tańszy w cenniku. Astra nie ma też poziomu rozumowania none, więc nie działa jako model bez rozumowania.

Dlaczego GPT-6 Astra jest tańsza na zadaniu, niż sugeruje cena?

Bo koszt zadania to cena razy liczba zużytych tokenów, a Astra zużywa ich mniej. Artificial Analysis zmierzyło ok. 27 000 tokenów wyjściowych na zadanie przy max effort. Model 2,5 raza droższy za token, który kończy w dużo mniejszej liczbie tokenów, może wyjść blisko w koszcie ukończonej pracy, i to właśnie Artificial Analysis znalazło na zadaniach programistycznych.

Jeśli zastanawiasz się, czy przenieść produkcyjną pracę między tymi dwoma modelami, strona kontaktowa to najszybsza droga do mnie.