TL;DR: Gemini 4 Argon ialah calon pertama untuk automasi sensitif kos dan aliran kerja audio/video asli; GPT-6 Astra wajar diuji untuk pembaikan repositori yang sukar dan kerja terminal saintifik. Keputusan yang diterbitkan berbeza mengikut tugas. Pilih menggunakan kualiti yang lulus penerimaan, kependaman hujung-ke-hujung, dan kos per tugas berjaya.
Ringkasan Utama
- Skor kecerdasan agregat yang sama boleh menyembunyikan perbezaan besar di peringkat tugas.
- DeepSWE dan FrontierSWE mengutamakan model berbeza; pilih calon pengkodan mengikut tugas repositori.
- Argon menawarkan input media asli yang lebih luas; kapasiti konteks sahaja tidak menetapkan kebolehpercayaan pengambilan.
- Harga pengenalan Argon mempunyai tarikh tamat, manakala harga Astra berubah di atas 272K token input.
- Bandingkan jumlah kos per tugas yang diterima, termasuk penaakulan, alat, percubaan semula, dan cache.
Argon ialah calon untuk automasi proses dan aliran kerja audio/video asli. Astra ialah calon untuk pembaikan repositori yang sukar dan aliran kerja terminal saintifik.
Harga promosi Argon berakhir pada 30 November 2026; Astra mengenakan kadar lebih tinggi untuk permintaan melebihi 272K token input.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: Gambaran dan Spesifikasi
Gemini 4 Argon menggabungkan input multimodal asli dengan panggilan fungsi, pelaksanaan kod, grounding, dan penggunaan komputer pratonton. Input dan outputnya berkongsi satu bajet konteks; had tepat muncul dalam jadual spesifikasi.
GPT-6 Astra menggandingkan penaakulan boleh dikonfigurasikan dengan aliran kerja berasaskan alat. Bezakan input teks/imej aslinya daripada keupayaan yang dibekalkan oleh alat API; jadual spesifikasi menyenaraikan antara muka yang disokong.
| Spesifikasi | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Pembangun | Google DeepMind | OpenAI |
| Pengenal model | gemini-4-argon | gpt-6-astra |
| Tetingkap konteks | 1,048,576 token input/output bersepadu | 1,050,000 token |
| Had output | 65,536 segerak secara lalai; penyahkodan panjang sehingga bajet yang dikongsi | 128,000 token |
| Input asli | Teks, imej, video, audio, PDF | Teks dan imej |
| Output | Teks | Teks |
| Kawalan penaakulan | rendah, sederhana, tinggi | rendah, sederhana, tinggi, xhigh, max |
| Integrasi alat | Panggilan fungsi, pelaksanaan kod, carian fail, grounding | Panggilan fungsi, output berstruktur dan alat Responses API |
| Penggunaan komputer | Pratonton | Disokong melalui peralatan yang didokumenkan |
| Cache | Implisit sahaja; tiada cache eksplisit | Bacaan dan tulisan cache mempunyai harga berasingan |
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: Prestasi
Bukti penanda aras terbitan penyedia
Kad model Google DeepMind menyediakan 19 baris penanda aras bersebelahan. Ini ialah kompilasi yang diterbitkan penyedia yang mengandungi gabungan penilaian yang dijalankan Google, papan pendahulu awam, dan keputusan yang dilaporkan penyedia lain. Ia bukan satu eksperimen yang direplikasi secara bebas dengan keadaan yang sama.
| Penanda aras | Argon | Astra | Peneraju |
|---|---|---|---|
| Vals Index | 68.9% | 63.1% | Argon |
| AutomationBench | 51.3% | 41.4% | Argon |
| DeepSWE v1.1 | 77.9% | 74.1% | Argon |
| FrontierSWE v2 | 55% | 65.5% | Astra |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 57.6% | 68.1% | Astra |
| GraphWalks ≤128K, BFS (F1) | 99.7% | 98.7% | Argon |
| GraphWalks 256K–1M, BFS (F1) | 84.2% | 71.8% | Argon |
| OSWorld-2.0 offline, partial score | 69.2% | 72.6% | Astra |
| LVBench | 91.7% | 87.5% | Argon |
Kad model melaporkan keputusan tambahan untuk penilaian kewangan, undang-undang, sains, konteks panjang, penggunaan komputer, dan multimodal. Lihat kad model yang dipaut untuk senarai penanda aras lengkap.
Metodologi penilaian menggunakan tetapan pemikiran tertinggi Gemini API secara lalai, dengan pengecualian. Skor pesaing umumnya menggunakan penaakulan maksimum yang dilaporkan atau keputusan terbaik yang tersedia. DeepSWE menggunakan mini-swe harness untuk Argon; PostTrainBench v1.1 menggunakan OpenCode dengan bajet H100 selama 10 jam. GraphWalks menggunakan 650 item konteks pendek dan 200 item konteks panjang. OSWorld melaporkan skor separa offline, dengan Argon dipilih daripada tiga larian. LVBench menggunakan video 1 FPS untuk Argon berbanding 800 bingkai untuk Astra. Perbezaan ini mengehadkan perbandingan kausal langsung.
Merentasi semua 19 baris sumber, Argon mendahului 14, Astra mendahului empat, dan satu seri. Dalam sembilan baris jadual yang dikekalkan, Argon mendahului enam dan Astra tiga. Kedua-dua kiraan bukan ukuran berwajaran kualiti model keseluruhan.
Penilaian bebas
Artificial Analysis memberikan kedua-dua model skor Intelligence Index sebanyak 53. Keputusan terpilih di peringkat tugas di bawah menunjukkan tempat prestasi mereka menyimpang.
| Metrik Artificial Analysis | Argon High | Astra Max |
|---|---|---|
| AutomationBench-AA | 78% | 68% |
| Terminal-Bench 4.0 | 57% | 59% |
| SciCode | 62% | 56% |
| GDP.pdf | 22% | 31% |
| AA-LCR v1.1 | 80% | 81% |
Implikasi pemilihan: Skor komposit yang sama menyembunyikan perbezaan yang penting dalam penggunaan. Contohnya, keputusan GDP.pdf bebas memihak kepada Astra, manakala AutomationBench-AA memihak kepada Argon. Keputusan agen kewangan tidak harus digeneralisasi kepada setiap tugas analisis dokumen.
Pengkodan dan kejuruteraan repositori
Keputusan pengkodan bergantung pada reka bentuk tugas, perancangan agen, dan tetapan penaakulan. Sahkan ketepatan tampalan dan regresi pada repositori anda sendiri sebelum mengguna pakai mana-mana model.
Automasi perusahaan dan kerja dokumen
Automasi agen kewangan dan analisis PDF ialah beban kerja berbeza. Untuk dokumen perniagaan, nilai ketepatan medan, bukti sumber, kebenaran alat, dan keperluan intervensi manusia secara berasingan.
Penaakulan konteks panjang
Kepimpinan GraphWalks Argon menyokong pengujian beban kerja penerokaan graf; ia tidak menetapkan ingatan semula yang boleh dipercayai merentasi dokumen sejuta token sewenang-wenangnya.
Untuk perintis dokumen panjang, ubah kedudukan bukti, jumlah pengganggu, dan kebergantungan merentas dokumen. Kekalkan input Argon dan output dijangka dalam bajet token yang dikongsi; gunakan peringkat harga konteks panjang Astra apabila berkaitan.
Pemahaman multimodal dan penggunaan komputer
Input audio/video asli Argon boleh mempermudah pengambilan media. Kepimpinan OSWorld yang dilaporkan Astra melibatkan subset offline; ia tidak menjamin penyempurnaan tugas desktop umum.
LVBench menggunakan pensampelan video berbeza untuk kedua-dua model. Kekalkan batasan itu dalam pandangan apabila menterjemahkan skor kepada keputusan aliran kerja media.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: Kos
Harga token penyedia
Harga API standard untuk Gemini 4 Argon dan GPT-6 Astra ditunjukkan di bawah dalam USD per sejuta token. Gemini 4 Argon menawarkan harga promosi sehingga 30 November 2026, dengan kadar standard berkuat kuasa pada 1 Disember. Caj tambahan mungkin dikenakan untuk alat dan perkhidmatan lain.
| USD / 1M token | Promo Argon | Argon 1 Dis+ | Konteks pendek Astra |
|---|---|---|---|
| Input | $2.00 | $4.00 | $10.00 |
| Output inkl. penaakulan | $10.00 | $20.00 | $50.00 |
| Input di-cache | $0.10 | $0.20 | $1.00 |
Untuk Astra, harga konteks pendek digunakan sehingga 272K token input. Di atas ambang itu, keseluruhan permintaan menggunakan kadar input/cache 2× dan kadar output 1.5×: $20 input dan $75 output per sejuta token. Penulisan cache mempunyai caj berasingan. Harga Batch, Flex, dan Fast berada di luar perbandingan kadar standard ini.
Kos bagi beban kerja token yang sama
Untuk 100K token input tanpa cache dan 20K token output boleh dibil, caj token model ialah $0.40 untuk Argon pada kadar promosi, $0.80 selepas promosi, dan $2.00 untuk Astra pada kadar standard konteks pendek.
Kos per tugas berjaya
Artificial Analysis melaporkan kos purata berwajaran tugas Intelligence Index sebanyak $1.99 untuk Argon High dan $3.26 untuk Astra Max. Metrik ini bukan kos bagi tugas produksi sewenang-wenangnya. Jika penggunaan token dan campuran cache kekal tetap dan semua kadar token Argon yang berkenaan digandakan, anggaran aritmetik sepadan ialah $3.98; ini bukan penilaian ulang.
Kos per tugas berjaya = jumlah kos aliran kerja boleh dibil / tugas yang lulus penerimaan. Sertakan input, penaakulan/output, bacaan dan penulisan cache, alat, kegagalan boleh dibil, percubaan semula, dan panggilan fallback. Laporkan kadar kegagalan dan fallback bersama kos, dan jejak masa semakan manusia secara berasingan.
Bil CometAPI dan ketersediaan laluan
| Kadar token CometAPI (USD / 1M) | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Input (laluan berkenaan) | $1.60 | $8.00 |
| Output (laluan berkenaan) | $8.00 | $40.00 |
| Diskaun berbanding kadar asas sepadan | 20% | 20% |
| Harga konteks panjang | Sahkan syarat laluan semasa | Di atas 272K input: $16 input / $60 output |
Kadar CometAPI ini ialah nilai jadual harga laluan pada halaman model yang disemak pada 14 Oktober 2026. Halaman Astra mengandungi nilai bercanggah dalam komponen paparan lain, jadi sahkan bil laluan langsung sebelum pembelian. Perbandingan 20% merujuk kepada peringkat penyedia yang sepadan, bukan semua perkhidmatan atau harga masa depan.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: Perbandingan dan Pemilihan
Pemilihan berasaskan beban kerja
| Aliran kerja | Model untuk diuji dahulu | Semakan penerimaan |
|---|---|---|
| Automasi proses volum tinggi | Argon | Aliran kerja siap, ketepatan alat, dan kos percubaan semula |
| Dokumen kewangan atau perniagaan | Uji kedua-duanya | Bezakan aliran kerja agen daripada analisis PDF; sahkan medan dan bukti sumber |
| Pembaikan repositori yang sukar | Astra | Tampalan melepasi ujian tanpa regresi baharu |
| Aliran kerja terminal saintifik | Astra | Skrip boleh diulang dan output tugas yang sah |
| Analisis hubungan dokumen panjang | Argon | Pengambilan bukti dan konsistensi merentas dokumen |
| Aliran kerja audio/video asli | Argon | Penyediaan media, ketepatan cap masa, dan kejayaan tugas |
| Automasi desktop | Astra sebagai calon | Penyelesaian antara muka sebenar dan tingkah laku pemulihan |
| Trafik produksi bercampur | Lalui mengikut tugas yang diuji penerimaan | Kualiti, kependaman, dan kos di bawah dasar yang sama |
Anggap jadual ini sebagai senarai pendek perintis. Gunakan urutan penilaian di bawah untuk memilih laluan di bawah kriteria penerimaan yang sama.
Urutan penilaian praktikal
- Rizabkan tugas perwakilan dan set pegangan sebelum menala prom. Tentukan kriteria lulus/gagal untuk setiap aliran kerja.
- Tetapkan input, alat yang dibenarkan, had output, ke serentakan, dasar percubaan semula, dan laluan gerbang. Log pengenal model dan tetapan penaakulan khusus penyedia. Jalankan percubaan tetapan didokumenkan dan percubaan kependaman sama atau perbelanjaan sama secara berasingan; High dan Max bukan bajet pengiraan yang setara.
- Ulangi percubaan. Rekod masa ke jawapan berguna pertama, kependaman penyempurnaan median dan persentil ke-95, dan tugas yang diterima per minit pada ke serentakan yang dimaksudkan. Log tamat masa, percubaan semula, panggilan fallback, kegagalan alat, masa pemulihan, dan pembetulan manusia. Keputusan yang diterbitkan sedia ada tidak menetapkan pemenang kependaman hujung-ke-hujung yang sepadan.
- Pisahkan larian cache sejuk dan cache panas, dan ukur hit cache untuk setiap laluan; jangan anggap cache dipindahkan antara model atau penyedia. Kira kos per tugas berjaya menggunakan definisi kos di atas.
- Pilih laluan kos terendah yang memenuhi ambang kualiti dan kependaman. Tingkatkan hanya apabila peningkatan tugas diterima membenarkan masa dan perbelanjaan tambahan. Gulung keluar secara beransur-ansur, kekalkan fallback, pantau hanyutan, dan uji semula set pegangan apabila alias model, harga, laluan, atau alat berubah.
Di mana Anda Boleh Mengakses Gemini 4 Argon dan GPT-6 Astra?
Akses penyedia langsung
Gunakan dokumentasi Gemini API untuk akses Argon dan OpenAI API untuk Astra, mengikut dokumentasi model yang dipaut dalam jadual spesifikasi. Semak kelayakan akaun, had kadar, pengenal model, dan keperluan alat sebelum menjalankan perintis produksi. Akses penyedia dan akses laluan gerbang mesti disahkan secara berasingan.
Akses CometAPI
Pembangun boleh mengakses Gemini 4 Argon API di CometAPI dan GPT-6 Astra API di CometAPI. Antara muka klien bersama mempermudah perutean permintaan, tetapi tidak menjadikan tetapan penaakulan, sokongan alat, cache, atau bil yang sama. Sahkan keupayaan laluan sebelum penggunaan.
Kesimpulan
Gemini 4 Argon ialah calon pertama yang praktikal untuk automasi kos lebih rendah, penaakulan gaya graf konteks panjang, dan aliran kerja yang memerlukan input audio atau video asli. GPT-6 Astra wajar disertakan dalam perintis untuk pembaikan repositori sukar dan tugas terminal saintifik. Bukti yang diterbitkan menyokong senarai pendek khusus tugas, bukan pemenang universal. Pilih kombinasi model atau perutean yang melepasi ambang penerimaan anda pada kos aliran kerja keseluruhan terbaik.
Soalan Lazim
Bolehkah Gemini 4 Argon dan GPT-6 Astra berkongsi cache prompt?
Jangan anggap entri cache dipindahkan antara model atau penyedia. Kekalkan kandungan prom setara untuk pengujian kualiti, tetapi ukur hit cache secara berasingan bagi setiap laluan. Bandingkan larian cache sejuk dan cache panas, dan sertakan sebarang caj penulisan cache dalam pengiraan kos.
Bagaimanakah pasukan boleh membandingkan bajet penaakulan Argon dan Astra secara adil?
High dan Max ialah tetapan khusus penyedia, bukan bajet pengiraan yang setara. Jalankan satu perbandingan pada tetapan yang didokumenkan dan satu lagi di bawah had kependaman atau perbelanjaan yang sama. Rekod penggunaan token, tamat masa, percubaan semula, dan kejayaan tugas; laporkan kedua-dua perbandingan secara berasingan.
Bagaimana permintaan Argon atau Astra yang gagal harus mempengaruhi kos tugas?
Kira percubaan gagal boleh dibil, percubaan semula, panggilan alat, dan permintaan model fallback dalam jumlah perbelanjaan aliran kerja. Bahagikan jumlah itu dengan tugas yang memenuhi ujian penerimaan yang ditakrifkan. Permintaan yang memulangkan teks bukan secara automatik tugas yang berjaya; laporkan kadar kegagalan dan fallback bersama kos.
Bagaimanakah pasukan harus mencegah regresi perutean Argon dan Astra?
Simpan set pegangan perwakilan dengan kriteria penerimaan tetap dan log pengenal model, laluan, tarikh penilaian, dan konfigurasi. Ulangi semakan apabila alias model, harga, atau pelaksanaan alat berubah. Lalui sebahagian kecil trafik dahulu dan kekalkan fallback apabila kualiti atau kependaman bergerak di luar julat diterima.