TL;DR: Gemini 4 Argon — первичный кандидат для чувствительной к стоимости автоматизации и нативных аудио/видео-воркфлоу; GPT-6 Astra стоит протестировать для сложного восстановления репозиториев и научной терминальной работы. Опубликованные результаты варьируются по задачам. Выбирайте по качеству, подтвержденному приемочными тестами, сквозной задержке и стоимости одной успешной задачи.
Ключевые выводы
- Одинаковый агрегированный показатель «интеллекта» может скрывать существенные различия на уровне задач.
- DeepSWE и FrontierSWE отдают предпочтение разным моделям; выбирайте кандидатов для кодирования по задачам репозитория.
- Argon предоставляет более широкий нативный ввод медиа; один лишь объем контекста не устанавливает надежность извлечения.
- Промо-цены Argon имеют конечный срок, тогда как у Astra тарифы меняются при входе свыше 272K токенов.
- Сравнивайте полную стоимость на принятую задачу, включая рассуждение, инструменты, повторы и кэширование.
Argon — кандидат для автоматизации процессов и нативных аудио/видео-воркфлоу. Astra — кандидат для сложного восстановления репозиториев и научных терминальных воркфлоу.
Промо-цены Argon завершаются 30 ноября 2026 года; Astra применяет более высокие ставки для запросов свыше 272K входных токенов.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: обзор и характеристики
Gemini 4 Argon сочетает нативный мультимодальный ввод с вызовом функций, выполнением кода, граундингом и предпросмотром режима использования компьютера. Вход и выход разделяют единый бюджет контекста; точные лимиты приведены в таблице спецификаций.
GPT-6 Astra сочетает настраиваемое рассуждение с воркфлоу на базе инструментов. Отличайте его нативный текстовый/изображений ввод от возможностей, предоставляемых инструментами API; в таблице спецификаций перечислены поддерживаемые интерфейсы.
| Спецификация | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Разработчик | Google DeepMind | OpenAI |
| Идентификатор модели | gemini-4-argon | gpt-6-astra |
| Окно контекста | 1,048,576 объединенных токенов ввода/вывода | 1,050,000 токенов |
| Лимит вывода | 65,536 синхронно по умолчанию; длинная декодировка до общего бюджета | 128,000 токенов |
| Нативный ввод | Текст, изображение, видео, аудио, PDF | Текст и изображение |
| Выход | Текст | Текст |
| Контроль рассуждения | Low, medium, high | Low, medium, high, xhigh, max |
| Интеграция инструментов | Вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, граундинг | Вызов функций, структурированные выходы и инструменты Responses API |
| Использование компьютера | Предпросмотр | Поддерживается через документированные инструменты |
| Кэширование | Только неявное; явного кэширования нет | Чтение и запись кэша тарифицируются отдельно |
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: производительность
Опубликованные провайдером результаты бенчмарков
Карточка модели Google DeepMind содержит 19 парных строк бенчмарков. Это опубликованная провайдером компиляция, включающая смесь оценок, выполненных Google, публичных лидербордов и результатов, сообщенных другими провайдерами. Это не один независимый воспроизводимый эксперимент с идентичными условиями.
| Бенчмарк | Argon | Astra | Лидер |
|---|---|---|---|
| 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 офлайн, частичный балл | 69.2% | 72.6% | Astra |
| LVBench | 91.7% | 87.5% | Argon |
Карточка модели сообщает дополнительные результаты для финансов, юриспруденции, науки, длинного контекста, использования компьютера и мультимодальных оценок. Полный список бенчмарков см. по ссылке на карточку модели.
Методология оценки использует настройки Gemini API с максимальным уровнем рассуждения по умолчанию, за исключением отдельных случаев. Оценки конкурентов, как правило, используют заявленный максимум рассуждения или лучший доступный результат. DeepSWE использует мини-harness для Argon; PostTrainBench v1.1 использует OpenCode с 10-часовым бюджетом H100. GraphWalks включает 650 задач с коротким контекстом и 200 — с длинным. OSWorld сообщает офлайн частичный балл, при этом для Argon выбран результат из трех прогонов. LVBench использует видео с частотой 1 FPS для Argon против 800 кадров для Astra. Эти различия ограничивают прямые причинно-следственные сравнения.
По всем 19 строкам источника Argon лидирует в 14, Astra — в четырех, одна строка — ничья. В девяти строках, сохранившихся в таблице, Argon лидирует в шести, Astra — в трех. Ни одна из этих величин не является взвешенной мерой общего качества модели.
Независимая оценка
Artificial Analysis присваивает обеим моделям показатель Intelligence Index 53. Выбранные результаты на уровне задач ниже показывают, где их производительность расходится.
| Метрика 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% |
Следствие для выбора: Равные составные оценки скрывают различия, значимые при внедрении. Например, независимый результат по GDP.pdf благоприятен для Astra, тогда как AutomationBench-AA — для Argon. Результат по финансовому агенту не следует обобщать на каждую задачу анализа документов.
Код и инженерия репозиториев
Результаты по коду зависят от дизайна задач, агентного каркаса и настроек рассуждения. Проверяйте корректность патчей и регрессии на ваших репозиториях перед внедрением любой модели.
Корпоративная автоматизация и работа с документами
Автоматизация финансовых агентов и анализ PDF — разные типы нагрузок. Для бизнес-документов отдельно оценивайте точность полей, источники доказательств, авторизацию инструментов и необходимость участия человека.
Рассуждение на длинном контексте
Преимущество Argon в GraphWalks поддерживает тестирование задач обхода графов; это не устанавливает надежное воспроизведение фактов в произвольных миллион-токенных документах.
Для пилотов по длинным документам варьируйте позицию доказательств, объем отвлекающих данных и междокументные зависимости. Держите вход и ожидаемый выход Argon в его общем бюджете токенов; применяйте тариф длинного контекста Astra при необходимости.
Мультимодальное понимание и использование компьютера
Нативный аудио/видеоввод Argon может упростить прием медиа. Сообщаемое преимущество Astra в OSWorld касается офлайн-подмножества; это не гарантирует общее успешное завершение задач рабочего стола.
В LVBench использовалась разная выборка видео для двух моделей. Учитывайте это ограничение при переносе их оценок в решение по медиаворкфлоу.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: стоимость
Тарифы провайдера на токены
Стандартные API-тарифы для Gemini 4 Argon и GPT-6 Astra приведены ниже в USD за миллион токенов. Gemini 4 Argon предлагает промо-цены до 30 ноября 2026 года; с 1 декабря вступают стандартные ставки. Дополнительные сборы могут взиматься за инструменты и другие сервисы.
| USD / 1M токенов | Argon промо | Argon с 1 дек. | Astra короткий контекст |
|---|---|---|---|
| Вход | $2.00 | $4.00 | $10.00 |
| Выход, включая «мышление» | $10.00 | $20.00 | $50.00 |
| Кэшированный вход | $0.10 | $0.20 | $1.00 |
Для Astra тарифы короткого контекста применяются до 272K входных токенов. Выше этого порога ко всему запросу применяются 2× ставки для входа/кэша и 1.5× для выхода: $20 за вход и $75 за выход за миллион токенов. Запись в кэш тарифицируется отдельно. Тарифы Batch, Flex и Fast вне рамок этого сравнения стандартных ставок.
Стоимость одинаковой токенной нагрузки
Для 100K некэшированных входных токенов и 20K биллингуемых выходных токенов стоимость токенов составит $0.40 для Argon по промо-ставкам, $0.80 после окончания промо и $2.00 для Astra по стандартным ставкам короткого контекста.
Стоимость одной успешной задачи
Artificial Analysis сообщает средневзвешенную стоимость задач Intelligence Index: $1.99 для Argon High и $3.26 для Astra Max. Этот показатель не равен стоимости произвольной продакшен-задачи. Если расход токенов и структура кэша остаются фиксированными и все применимые ставки токенов Argon удваиваются, соответствующая арифметическая оценка составит $3.98; это не переоценка эксперимента.
Cost per successful task = total billable workflow cost / tasks that pass acceptance. Включайте вход, рассуждение/выход, чтение и запись кэша, инструменты, биллингуемые отказы, повторы и кэширование. Отчитывайтесь по долям отказов и фоллбеков вместе со стоимостью и отдельно учитывайте время человеческой проверки.
Биллинг CometAPI и доступность маршрутов
| Тарифы CometAPI на токены (USD / 1M) | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Вход (применимый маршрут) | $1.60 | $8.00 |
| Выход (применимый маршрут) | $8.00 | $40.00 |
| Скидка к сопоставимой базовой ставке | 20% | 20% |
| Тарифы длинного контекста | Подтвердите текущие условия маршрута | Свыше 272K входа: $16 за вход / $60 за выход |
Эти ставки CometAPI — значения из таблиц тарифов маршрутов на страницах моделей по состоянию на 14 октября 2026 года. На странице Astra есть противоречивые значения в других компонентах, поэтому перед покупкой проверьте живую тарификацию выбранного маршрута. Сравнение в 20% относится к сопоставимому уровню провайдера, а не ко всем сервисам или будущим ценам.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: сравнение и выбор
Выбор по рабочим нагрузкам
| Рабочий процесс | Модель для первичной оценки | Проверка приемки |
|---|---|---|
| Масштабная автоматизация процессов | Argon | Завершенные воркфлоу, корректность инструментов и стоимость повторов |
| Финансовые или бизнес-документы | Тестируйте обе | Отличайте агентные воркфлоу от анализа PDF; валидируйте поля и источники |
| Сложное восстановление репозиториев | Astra | Патч проходит тесты без новых регрессий |
| Научные терминальные воркфлоу | Astra | Воспроизводимые скрипты и валидные результаты задач |
| Анализ связей в длинных документах | Argon | Извлечение доказательств и междокументная согласованность |
| Нативные аудио/видео-воркфлоу | Argon | Подготовка медиа, точность таймкодов и успешность задач |
| Автоматизация рабочего стола | Astra как кандидат | Фактическое завершение интерфейсных действий и поведение восстановления |
| Смешанный продакшен-трафик | Маршрутизируйте по задачам, проверенным приемочными тестами | Качество, задержка и стоимость при одинаковой политике |
Рассматривайте эту таблицу как шорт-лист для пилотов. Используйте последовательность ниже, чтобы выбрать маршруты при одинаковых критериях приемки.
Практическая последовательность оценки
- Зарезервируйте репрезентативные задачи и holdout-набор до настройки промптов. Определите критерии pass/fail для каждого воркфлоу.
- Зафиксируйте входы, разрешенные инструменты, лимиты вывода, параллелизм, политику повторов и маршрут шлюза. Логируйте идентификаторы моделей и провайдерские настройки рассуждения. Проводите отдельно прогоны с документированными настройками и прогоны с равной задержкой или равными затратами; High и Max — не эквивалентные бюджеты вычислений.
- Повторяйте прогоны. Записывайте время до первого полезного ответа, медианную и 95-й перцентиль полной задержки, а также принятые задачи в минуту при целевом параллелизме. Логируйте таймауты, повторы, фоллбеки, ошибки инструментов, время восстановления и правки человека. Опубликованные результаты не устанавливают победителя по согласованной сквозной задержке.
- Разделяйте прогоны на холодном и теплом кэше и измеряйте хиты кэша для каждого маршрута; не предполагайте переносимость кэшей между моделями или провайдерами. Рассчитывайте стоимость одной успешной задачи по определению выше.
- Выбирайте самый дешевый маршрут, удовлетворяющий порогам по качеству и задержке. Эскалируйте только тогда, когда прирост принятых результатов оправдывает дополнительные время и расходы. Внедряйте постепенно, держите фоллбек, мониторьте дрейф и переоценивайте holdout-набор при изменениях алиасов моделей, цен, маршрутов или инструментов.
Где можно получить доступ к Gemini 4 Argon и GPT-6 Astra?
Прямой доступ провайдера
Используйте документацию Gemini API для доступа к Argon и OpenAI API для Astra, следуя документации на модель, связанной в таблице спецификаций. Перед пилотом в продакшене проверьте доступность аккаунта, лимиты, идентификаторы моделей и требования к инструментам. Доступ у провайдера и доступ по маршруту в шлюзе проверяются отдельно.
Доступ через CometAPI
Разработчики могут получить доступ к Gemini 4 Argon API в CometAPI и GPT-6 Astra API в CometAPI. Общий клиентский интерфейс упрощает маршрутизацию запросов, но не делает одинаковыми настройки рассуждения, поддержку инструментов, кэширование или биллинг. Подтвердите возможности маршрута перед внедрением.
Заключение
Gemini 4 Argon — практичный первичный кандидат для более дешевой автоматизации, графового рассуждения на длинном контексте и воркфлоу, требующих нативного аудио или видео ввода. GPT-6 Astra заслуживает места в пилотах для сложного восстановления репозиториев и научных терминальных задач. Опубликованные данные поддерживают короткие списки по задачам, а не универсального победителя. Выбирайте модель или комбинацию маршрутов, которая проходит ваш порог приемки при наилучшей общей стоимости воркфлоу.
FAQ
Могут ли Gemini 4 Argon и GPT-6 Astra использовать общий кэш промптов?
Не предполагаете, что записи кэша переносятся между моделями или провайдерами. Сохраняйте эквивалентное содержимое промптов для контроля качества, но измеряйте хиты кэша отдельно для каждого маршрута. Сравнивайте прогоны на холодном и теплом кэше и включайте любые сборы за запись кэша в расчеты стоимости.
Как командам честно сравнивать бюджеты рассуждения Argon и Astra?
High и Max — провайдер-специфичные настройки, а не эквивалентные бюджеты вычислений. Проведите одно сравнение с документированными настройками и другое — при одинаковой задержке или бюджете расходов. Записывайте использование токенов, таймауты, повторы и успех задач; публикуйте два сравнения отдельно.
Как учитывать неуспешные запросы Argon или Astra в стоимости задач?
Учитывайте биллингуемые неуспешные попытки, повторы, вызовы инструментов и запросы к фоллбек-моделям в общей стоимости воркфлоу. Делите эту сумму на задачи, прошедшие заранее определенный приемочный тест. Ответ с текстом не равен автоматически успешной задаче; публикуйте доли неуспехов и фоллбеков вместе со стоимостью.
Как командам предотвращать регрессии маршрутизации Argon и Astra?
Держите репрезентативный holdout-набор с фиксированными критериями приемки и логируйте идентификатор модели, маршрут, дату оценки и конфигурацию. Повторяйте проверки при изменении алиаса модели, цены или реализации инструмента. Сначала направляйте малую долю трафика и держите фоллбек, если качество или задержка выходят за допустимые пределы.