# Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra 对比：实测成本与 12 月涨价后怎么选

> 同为 high 档，GPT-6 Astra 在 AA 指数上比 Gemini 4 Argon 高 5 分且单题更省；Argon 默认档适合大批量简单任务，12 月涨价后价差减半。

- URL: https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gemini-4-argon-vs-gpt-6-astra
- Published: 2026-11-04
- Updated: 2026-11-04
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/zh/about)
- Topic: 模型对比
- Tags: Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, 模型对比, API 价格, Gemini API, OpenAI API

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在 Gemini 4 Argon 和 GPT-6 Astra 之间，**要求一次做对的编码、推理和精确统计，先用 GPT-6 Astra；大批量、容易校验的短任务，用 Gemini 4 Argon 的默认思考档更省钱。** 截至 2026 年 11 月 4 日，Artificial Analysis 智能指数 v5.0.1（以下简称 AA）在同为 high 的设置下给 Astra 55 分、Argon 50 分；按 Argon 现行单价折算，每道指数题 Astra 约 $3.24、Argon 约 $3.84，Astra 分数更高，花费也更少。[AA 的两款模型对比页](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-gpt-6-astra)

价格必须带日期看。Argon 的 API 单价到 11 月 30 日是每百万 token 输入 $2、输出 $10，12 月 1 日起翻倍；Astra 是输入 $10、输出 $50，没有调价公告。2026 年 11 月 4 日用同一批 8 道题测试两家，通过率几乎相同，Argon 默认档的费用约为 Astra 默认档的四分之一，12 月起约为一半；可一旦开到 high，Argon 写出的 token 是 Astra 的 4.2 倍，12 月起 high 档反而是 Astra 便宜。

例外有两类。一类是对长日志、长表格做精确计数：同一天的测试里 Astra 两档全部答对，Argon 默认档 5 个错误码的计数全部少算 20% 到 37%，开 high 并改成流式输出才答对，一次要等 4 到 7 分钟。另一类是单次输入超过 272K token 的请求，Astra 整单按长上下文加价，Argon 在 1,048,576 token 的预算内单价不变。真要定下来，先拿你自己的 20 到 50 条请求按文末的步骤跑一遍，Argon 的两套价格都算。

## Argon 还是 Astra：按工作类型选起点

两款模型没有哪一款在所有工作上都更好，所以先按工作类型选起点，再用自己的请求确认。下表的“先用”是起点，不是最终答案；凡是涉及 Argon 费用的判断，都要分 11 月 30 日前和 12 月 1 日后两种情况，依据见后面各节。

| 你的主要工作 | 先用 | 理由和前提 |
| --- | --- | --- |
| 难度高、要一次做对的代码改动和科研推理 | GPT-6 Astra，medium 或 high | AA 的代码和科研类评测 Astra 领先明显；high 档单题成本已低于 Argon high，12 月起不到一半 |
| 对日志、表格、账单做精确统计和计数 | GPT-6 Astra，默认档即可 | 长日志计数题两档全对且都在 80 秒内；Argon 默认档数错，high 档要流式输出并等 4 分钟以上 |
| 大批量的短问答、摘要、抽取，结果容易校验 | Gemini 4 Argon，默认思考档 | 实测费用最低、速度也快；中文输入还比 Astra 少计约 16% 的 token |
| 多步工具调用、终端里的自动化流程 | 两家都试，Argon high 值得放进对比 | AA 的自动化和终端评测 Argon 领先，但单题耗时约为 Astra high 的 3.4 倍 |
| 单次输入超过 272K token 的长文档 | Gemini 4 Argon | 预算内同一单价；Astra 整单输入价翻倍、输出价乘 1.5 |

有一件事不要做：为了省钱把 Argon 开到 high。high 档的 Argon 思考量很大，在 2026 年 11 月 4 日的测试里已经把它的单价优势吃掉一大半，12 月涨价后会比 Astra high 更贵。如果你需要 Argon 的强项（自动化流程、超长输入），就按它的真实账单来比，而不是按每百万 token 的单价。

## 谁更强：AA 指数同为 high，Astra 55 分、Argon 50 分

在独立的 AA 智能指数上，截至 2026 年 11 月 4 日，GPT-6 Astra 比 Gemini 4 Argon 分数高，而且单题更便宜。AA 只公布了 Argon 的 high 档；同为 high，Astra 55 分、Argon 50 分，Astra 只开 medium 也有 52 分，仍比 Argon high 高 2 分，五个档位里只有 Astra low（43 分）低于 Argon。数据来自 [AA 的 Gemini 4 Argon 模型页](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon)和两款模型的对比页。

| 模型与设置 | AA 分数 | 每道指数题成本，11 月 30 日前 | 12 月 1 日起 | 每题耗时 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Gemini 4 Argon high | 50 | 约 $3.84 | $7.68 | 1,363 秒 |
| GPT-6 Astra low | 43 | $1.42 | $1.42 | 181 秒 |
| GPT-6 Astra medium | 52 | $2.73 | $2.73 | 352 秒 |
| GPT-6 Astra high | 55 | $3.24 | $3.24 | 404 秒 |
| GPT-6 Astra xhigh | 55 | $3.66 | $3.66 | 450 秒 |
| GPT-6 Astra max | 57 | $6.24 | $6.24 | 768 秒 |

AA 已经按 12 月的 $4 / $20 给 Argon 计价，页面上显示的是 $7.68。Argon 的输入、输出、缓存单价在 12 月前正好都是一半，所以同样的 token 在 11 月 30 日前约为 $3.84；这是用 AA 的 token 数折算的结果，前提是 AA 的计算方法不变。按这个口径，Astra high 的单题成本是 Argon high 的 0.84 倍，12 月起是 0.42 倍；Astra medium 是 0.71 倍和 0.36 倍；连分数最高的 Astra max（57 分）也只是 Argon 的 1.63 倍，12 月起变成 0.81 倍。

Argon 贵在思考量和时间。AA 记录 Argon 每道题输出约 11.6 万 token，其中约 6.8 万是思考 token，而 Astra 开到 max 也只有约 5.2 万；Argon 每题耗时 1,363 秒，是 Astra high 的 3.4 倍。要注意，AA 的“一道题”是包含多步操作的指数任务，不是你的一次 API 请求，单次请求的花费见后面的实测。

“同为 high”只是名字相同，算力投入并不相同。Argon 的 `thinking_level` 只有 `low`、`medium`、`high` 三档，API 默认是 `medium`（[Gemini API 思考功能文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking)）；Astra 的 `reasoning_effort` 从 `low` 到 `max` 共五档，OpenAI 文档没有写默认用哪一档。因为 AA 不公布 Argon 的 medium，两家默认设置之间没法用 AA 分数直接比。

## 各自领先在哪：Argon 赢自动化，Astra 赢代码和科研题

谁更强取决于用谁的测试：独立的 AA 偏向 Astra，第三方的 Vals Index 和 Google 自己的发布表格偏向 Argon。不过三方在方向上是一致的，Argon 的优势集中在多步自动化和业务流程，Astra 的优势集中在难代码和科研计算。

AA v5.0.1 的 9 项单项评测里，同为 high 时 Argon 领先 3 项、Astra 领先 6 项。Argon 领先的是 AutomationBench-AA（77.5% 对 66.6%）、Terminal-Bench 4.0（57.1% 对 54.0%）和 AA-Omniscience（46 对 45，基本持平）。Astra high 领先的六项中，差距最大的是 CritPt v2 Hard（71.5% 对 52.5%）和 FrontierCode 2.0（40.1% 对 25.7%），其次是 GDP.pdf（31.0% 对 21.8%）、Terminal-Bench-Science（59.5% 对 52.9%）、HLE-Diamond（59.3% 对 56.7%），以及 Elo 式评分的 AA-Briefcase（1505 对 1484）。

Google 在 2026 年 9 月 30 日发布 Argon 时给出了一张与 GPT-6 Astra 的对照表，19 项里 Argon 领先 14 项、Astra 领先 4 项、1 项持平；Astra 领先的是 FrontierSWE v2（65.5 对 55.0）、Terminal-bench 4.0（58.2 对 57.4）、Terminal-Bench Science（68.1 对 57.6）和 OSWorld-2.0 离线版（72.6 对 69.2），持平的是 CWE-bench。这是厂商自己测、自己公布的数字；按 Kingy AI 对 Google 方法说明的解读，用的是“最高思考档、单次尝试”，LVBench 给两家的视频帧数也不一样（Gemini 每秒 1 帧，Astra 800 帧）。据 VentureBeat 对发布文章的解读，Google 还引用了 Gray Swan 的间接提示注入测试，攻击成功率 Argon 0.7%、Astra 8.5%，同样没有独立复现。[Google 的 Gemini 4 Argon 发布文章](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/)

第三方里唯一让 Argon 领先的是 Vals Index：Argon 68.90%，每次测试 $15.68（Vals 按 $4 / $20 和 high 档计价）；Astra 63.13%，每次 $18.46，Astra 这组数字来自 Kingy AI 在 2026 年 9 月 30 日的整理。Google 的表格里 Argon 领先幅度最大的四项依次是 Harvey Legal Agent（19.6 对 5.4，高 14.2）、GraphWalks 256k–1M（84.2 对 71.8，高 12.4）、Vals Finance Agent v2（65.4 对 53.5，高 11.9）和 AutomationBench（51.3 对 41.4，高 9.9）；除了 GraphWalks 这项长上下文检索，其余都是多步业务流程，和 AA 上 Argon 的强项方向一致。[Vals 的 Gemini 4 Argon 页面](https://www.vals.ai/models/google_gemini-4-argon)

### 编程选哪个：大改动看 Astra，终端流程两家接近

只看编程，证据是分裂的。Google 的表格里 Argon 在 DeepSWE v1.1（77.9 对 74.1）和 Vibe Code Bench（91.9 对 89.6）领先，Astra 在 FrontierSWE v2 领先 10 个百分点以上；AA 上两家差距最大的单项之一就是代码评测 FrontierCode 2.0，Astra 领先。终端任务两边说法相反：Google 的表格 Astra 小胜，AA 的 Terminal-Bench 4.0 则是 Argon high 领先 Astra high（Astra 开到 max 为 59.1%，又反超）。2026 年 11 月 4 日的同题测试里有 3 道带隐藏单元测试的 Python 函数题，以及表达式解析、CSV 行解析和数位和计数 3 道难题，两家在 high 档全部通过，Argon 默认档只在表达式解析题上漏掉一个多余空格的用例。所以大范围的代码改动和难题先用 Astra，写小函数、跑终端流程两家都够用，按成本选。

## “同为 53 分”“便宜 40%”是旧版指数的数字

“Argon 和 Astra 指数同为 53 分”“Argon 每道题 $1.99，比 Astra 便宜约 40%”“成本只有 Astra 的 60%”这类说法，来自 AA 智能指数的旧版 v4.3.2，当时 Argon high 是 53 分、每题 $1.99（按 $2 / $10 计价），比的对象是同为 53 分、每题 $3.26 的 Astra max，$1.99 约为它的 61%。AA 在 2026 年 10 月 27 日至 28 日换成 v5.0，现在标为 v5.0.1，评测项目和分数都换了，Argon high 变成 50 分，计价也改成 12 月的 $4 / $20。旧数字在当时没错，只是已经被取代，不能和新版放在同一张表里比。

“价格只有五分之一、但还用不上”是正式开放前的说法。Argon 在 2026 年 10 月 13 日正式开放（模型 ID `gemini-4-argon`），现在 Gemini API 付费层都能调用。“五分之一”指的是每百万 token 单价，到 11 月 30 日确实如此；12 月 1 日起 Astra 的单价是 Argon 的 2.5 倍，而任务账单还要看两家各写多少 token，下一节细算。

## 一次请求和一个月要花多少：11 月 30 日前后分开算

每次请求的费用 = 输入 token × 输入单价 + 输出 token（含思考）× 输出单价，有缓存时把命中的部分换成缓存单价。两家的单价比到 11 月 30 日是 5 倍，12 月 1 日起是 2.5 倍，输入和输出一样；真正拉开账单的是另外两个变量：同一段文字各计多少 token，以及模型写出多少思考 token。下表单价为 Standard 档，单位是美元 / 每百万 token，来自 [Gemini API 价格页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)和 [OpenAI API 价格页](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)。

| 计费项 | Argon，11 月 30 日前 | Argon，12 月 1 日起 | GPT-6 Astra |
| --- | --- | --- | --- |
| 输入 | $2.00 | $4.00 | $10.00 |
| 输出（含思考 token） | $10.00 | $20.00 | $50.00 |
| 缓存读取 | $0.10 | $0.20 | $1.00 |
| 缓存写入 | 不收费，只有隐式缓存 | 不收费 | 30 分钟 $12.50，12 小时 $25.00 |
| 单次输入超过 272K | 不加价 | 不加价 | 整单 $20 输入、$75 输出 |

两家的 Batch 和 Flex 都是 Standard 的一半。Argon 没有免费层，Google 的价格页写明每个 token 都计费，包括思考 token。

**同一段中文，Argon 少计约 16% 的 token。** 2026 年 11 月 4 日把同一段 246 字的中文分别发给两家，扣掉指令本身后，Argon 报告 139 个输入 token，Astra 报告 165 个，比值 0.84。换算到输入费，同样的中文，Astra 是 Argon 的约 5.9 倍（5 × 165 ÷ 139），12 月起约 3.0 倍。其他语言方向相同但幅度不同：日文 0.67、韩文 0.84、俄文 0.91、西班牙文 0.95，英文两家一样。日志类数据正好相反，一份带时间戳、ID 和 `key=value` 的 146 KB 日志，Argon 计 79,312 个 token，Astra 只计 55,843 个，Argon 多 42%，这时输入费的差距缩到约 3.5 倍，12 月起约 1.8 倍。

**输出看思考量。** 在默认档，两家写出的 token 相差不大，单价差基本照搬到账单上；在 high 档，Argon 写出的 token 是 Astra 的 4.2 倍，5 倍的单价差被抵消到只剩 1.45 倍，12 月起变成 Astra 便宜（0.73 倍）。换成月账单：把下一节测试里的 11 个请求当作一组，每月跑 1,000 组（约 11,000 次调用），按标价是 Argon 默认档约 $93、12 月起约 $187，Argon high 约 $403、12 月起约 $807，Astra 默认档约 $381，Astra high 约 $586，Astra 两档不随日期变。

![默认档与 high 档下 Gemini 4 Argon 和 GPT-6 Astra 同一组 11 题的费用条形对比，high 档 Argon 输出 token 是 Astra 的 4.2 倍](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/gemini-4-argon-vs-gpt-6-astra/img/test-bill-by-tier.webp)

这组题都是短请求，和 AA 的长任务方向不同：在 AA 的多步指数题上，Astra high 现在就比 Argon high 便宜，在短请求上则要到 12 月才翻过来。两者一致的结论是，12 月 1 日起 high 档 Astra 更省。

**缓存的计费方式不同。** Argon 只有隐式缓存，不用设置、不收写入费，命中部分按输入价的 5% 计。Astra 在 OpenAI 直连 API 上默认自动缓存，30 分钟的写入按输入价的 1.25 倍收费，命中后按 10% 计，最少 1,024 token；只发一次的长提示会因此多付 25% 的输入费，可以用 `prompt_cache_options.mode: "explicit"` 关掉自动写入。2026 年 11 月 4 日通过 LaoZhang API（laozhang.ai）测试时，Astra 的所有调用都没有返回缓存写入 token，而 10 月 26 日同一线路的同一段提示曾报告写入 10,103 个；重复发送 55,843 token 的日志时，有 55,840 个按缓存价计费。Argon 重复发送同一份日志时自动命中 79,312 个里的 77,258 个。所以别假设，看自己账单里的字段：OpenAI 是 `usage.prompt_tokens_details` 里的 `cached_tokens` 和 `cache_write_tokens`，Gemini 是 `usageMetadata.cachedContentTokenCount`。两档缓存写入和长上下文的完整算法见 [GPT-6 Astra API 定价与成本计算：价格表、272K 与两档缓存写入](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-astra-api-pricing)。

*说明：[laozhang.ai 是我们自己的服务](https://blog.laozhang.ai/zh/about#laozhang)，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。*

## 同题实测（2026 年 11 月 4 日）：8 道题通过率接近，差在成本和耗时

2026 年 11 月 4 日，通过 LaoZhang API 用同一批题目分别调用 `gemini-4-argon` 和 `gpt-6-astra`，每家两档：Argon 走 Gemini 原生接口、非流式，默认档不设思考参数（API 默认 medium），high 档设 `thinkingLevel: high`；Astra 走 Chat Completions、流式输出，默认档不设 `reasoning_effort`，high 档设为 `high`；都不加系统提示和工具。8 道题包括 1 道应用题、3 道带隐藏 pytest 的 Python 函数题、1 道 6,723 词英文文章的 5 点摘要，以及表达式解析（25 个隐藏测试）、CSV 行解析（16 个）、数位和计数 3 道难题；3 道难题各跑两次，每个设置共 11 个评分答案。费用按 API 返回的 token 数乘官方标价复算。

*说明：[laozhang.ai 是我们自己的服务](https://blog.laozhang.ai/zh/about#laozhang)，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。*

| 设置 | 通过 | 输出 token（其中思考） | 11 月 30 日前 | 12 月 1 日起 | 合计耗时 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Gemini 4 Argon 默认档 | 10/11 | 6,782（1,727） | $0.093 | $0.187 | 163 秒 |
| Gemini 4 Argon high | 11/11 | 39,514（33,105） | $0.403 | $0.807 | 463 秒 |
| GPT-6 Astra 默认档 | 11/11 | 5,342（1,885） | $0.381 | $0.381 | 117 秒 |
| GPT-6 Astra high | 11/11 | 9,443（5,982） | $0.586 | $0.586 | 215 秒 |

这组题能说明的是：题目说得清楚、两家都做得出来时，账单和等待时间差多少。默认档 Astra 的费用是 Argon 的 4.1 倍，12 月起 2.0 倍；high 档 Astra 是 Argon 的 1.45 倍，12 月起 0.73 倍。Argon 唯一的失分是默认档第一次做表达式解析时，`" 1 +  2 "` 这种多空格输入抛出了 ValueError，第二次通过。它说明不了哪家更聪明：样本只有一条线路、一天、每题 1 到 2 次，题目也不难；耗时里还包含流式和非流式的差别。

### 长日志精确计数：Astra 全对，Argon 默认档每个数都少算

8 道题之外加了一道真正把两家分开的题：一份 146 KB、1,500 行的合成应用日志，其中 326 行 ERROR，WARN 行故意复用同样的错误码做干扰；要求数出 5 个错误码各有多少条 ERROR、E503 涉及多少个不同用户，以及重试次数最多的请求。标准答案由生成脚本给出，调用前先用 grep 独立核对过。

| 设置 | 全对 | 耗时 | 11 月 30 日前 | 12 月 1 日起 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| GPT-6 Astra 默认档 | 2/2 | 46 秒；重复发送命中缓存时 38 秒 | $0.748；缓存后 $0.207 | 同左 |
| GPT-6 Astra high | 2/2 | 78 秒；缓存后 72 秒 | $0.90；缓存后 $0.34 | 同左 |
| Gemini 4 Argon 默认档 | 0/2 | 约 7 秒 | $0.16 | $0.32 |
| Gemini 4 Argon high，非流式 | 0/1 | 247 秒，无答案 | $0.49 | $0.97 |
| Gemini 4 Argon high，流式 | 2/2 | 271 秒和 402 秒 | $0.53 到 $0.55 | $1.06 到 $1.09 |

Argon 默认档回答得又快又便宜，但 5 个错误码的 ERROR 条数全部偏低 20% 到 37%，比如 E503 数成 59 条（实际 94 条）、E429 数成 59 条（实际 80 条）；E503 涉及的用户数成 46 个（实际 78 个），少算 41%；只有重试最多的请求答对。这两次 API 都没有报告任何思考 token。Argon high 的非流式调用把 32,768 token 的非流式输出上限全部花在思考上，`finishReason` 为 `MAX_TOKENS`，没有返回答案，照样计费；改成流式并把 `maxOutputTokens` 设为 65,536 后两次都答对，各用了 3.7 万和 5.3 万个思考 token。另有两次 Argon high 调用在约 300 秒时被本机网络代理断开，没有结果也没有计费，不计入上表。

![长日志精确计数测试中五种设置的结果、单次耗时与费用：Astra 两档全对，Argon 默认档数错，high 档非流式无答案，流式答对但要等 4 分钟以上](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/gemini-4-argon-vs-gpt-6-astra/img/long-log-count-test.webp)

这是一种任务类型（在长而嘈杂的输入里做精确汇总），每个设置 2 次样本，不是总排名。但如果你的工作里有这类“数清楚”的需求，它的结论很直接：Astra 默认档就够，答一次约 $0.75，同一份文件在缓存有效期内再问约 $0.21；Argon 要开 high、要流式、要等 6 到 10 倍的时间，12 月起每次还要 $1 以上。

## 长上下文与长输出：272K 和 32,768 两道坎

两家的上下文都在百万级，但计费和输出上限的规则不同，长文档用户要先看清。Astra 的上下文窗口 1,050,000 token，单次最多输入 922,000、输出 128,000；单次输入超过 272K 时，整次请求的输入和缓存按 2 倍、输出按 1.5 倍计价，不只是超出的部分（[OpenAI 的 GPT-6 Astra 模型页](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra)）。Argon 的输入和输出共用一个 1,048,576 token 的预算，在预算内单价不变，所以几十万 token 的长文档放在 Argon 上更好算账。

Argon 的坑在输出端。同步请求默认最多输出 65,536 token，单次非流式请求只到 32,768，而思考 token 也算在里面；上一节非流式的 Argon high 就是这样一个字没答。长输出要用流式，或者处理 `finishReason` 后续写，具体做法见 [Gemini 4 Argon API finish_reason 怎么处理：长输出续写与中转实测](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gemini-4-argon-api-finish-reason)。Astra 这边要注意的是接口：函数调用只能走 Responses API，Chat Completions 不支持 GPT-6 Astra 的函数调用，做智能体时要先确认你的 SDK 走的是哪个端点。

## 怎么用上：API、订阅和编程客户端

API 是两家最直接的入口，订阅里能不能用、能用多少各有一套规则。下表依据截至 2026 年 10 月下旬的官方说明；套餐额度变化快，以各自的帮助页为准。

| 入口 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
| --- | --- | --- |
| API | Gemini API 付费层，模型 ID `gemini-4-argon`，没有免费层 | 有 `gpt-6-astra` 权限的组织或项目按 token 计费 |
| 聊天应用 | Gemini 应用和 AI 模式：Google AI Pro、Ultra | ChatGPT Free 和 Go 用的是 GPT-6 Luna；聊天里能选 Astra 的套餐，第三方报道为 Pro、Business、Enterprise，以 OpenAI 帮助中心为准 |
| 编程和智能体客户端 | Antigravity：付费 Pro、Ultra、Enterprise | Codex 和 Work：Plus 与标准 Business 每 5 小时约 5 到 45 条 Astra 本地消息，Pro 没有 5 小时限制 |

订阅和 API 是两套账。Google AI Studio 网页版里，Pro 订阅的 Argon 配额较高、Ultra 最高，免费账号不含 Argon，这份配额每天重置，和 Gemini API 的计费分开；在 ChatGPT 工作区里启用 Astra 也不会给你 API 权限，Enterprise 和 Edu 还要管理员先开启。第一次调 Astra 前怎么确认项目有权限，见 [GPT-6 Astra API 怎么开通？访问条件、首次调用与报错排查](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-astra-api-access)；ChatGPT 免费版到底给哪个模型，见 [GPT-6 免费吗？ChatGPT 免费版给的是 Luna，Sol 与 Astra 仍要付费](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/is-gpt-6-free)。

## 上线前在自己的请求上对比两家：5 步

AA 分数和上面的测试都不是你的流量。花几美元在自己的请求上跑一遍，比任何榜单都能直接回答“该用哪个”。

1. 从真实流量里挑 20 到 50 条请求，把你最怕出错的类型放进去（精确统计、代码改动、长文档），并为每条准备能自动判对错的检查：单元测试、标准答案或 grep 能核对的数字。
2. 每家跑两档，每条至少两次：Argon 不设思考参数（即 medium）和 `high`，Astra 不设 `reasoning_effort` 和 `medium` 或 `high`。Argon 开 high 时用流式，并把 `maxOutputTokens` 设到 65,536，否则可能撞上 32,768 的非流式上限。
3. 从每次返回的用量字段里记 token：Gemini 记 `usageMetadata` 的 `promptTokenCount`、`thoughtsTokenCount`、`cachedContentTokenCount`；OpenAI 记 `usage` 的 `prompt_tokens`、`completion_tokens_details.reasoning_tokens`，以及 `prompt_tokens_details` 里的缓存读取和写入。
4. 用这些 token 按单价算三遍：Argon 按 $2 / $10 和 $4 / $20 各一遍，Astra 按 $10 / $50 一遍，有缓存写入时把写入的 token 按 $12.50 计。
5. 用“总费用 ÷ 通过数”得到每个合格结果的成本，再和等待时间一起比较。分数差不多时选单个合格结果更便宜的；某类请求只有一家能稳定做对，这类请求就交给它。

## Gemini 4 Argon 与 GPT-6 Astra 的其他问题

### GPT-6 Astra 就是 GPT-6 吗？

不完全是。GPT-6 是 OpenAI 的一组模型，Astra 是其中能力最强、价格最高的一款，同一代还有 GPT-6 Sol、GPT-6 Luna，以及后来的 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6.1 Terra；截至 2026 年 11 月 4 日并没有 GPT-6.1 Astra。各型号的区别见 [GPT-6 Sol、Luna、Astra 与 Terra 怎么选？认清 6.1 Terra，再算成本](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-sol-vs-terra-vs-luna-vs-astra)。

### OpenAI 有没有比 Astra 便宜、分数接近的模型？

有，GPT-6.1 Sol。OpenAI 把它定位为接近 Astra、成本更低的选择，API 单价 $2 / $10；截至 2026 年 11 月 4 日的 AA v5.0.1 中，6.1 Sol 开到 max 是 55 分、每题 $1.27。它和 Astra 的取舍见 [GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、Astra 怎么选](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-1-sol-vs-gpt-6-astra-vs-gpt-6-sol)。

### Google 有更便宜的选择吗？Gemini 4 Carbon 能用了吗？

Google 便宜一档的是 Gemini 3.8 Flash，和 Argon 的同题成本对比见 [Gemini 4 Argon 和 3.8 Flash 区别：实测成本差多少，哪些任务该换](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gemini-4-argon-vs-gemini-3-8-flash)。Gemini 4 Carbon 在 2026 年 10 月 28 日发布，截至 11 月 4 日只开放给 Google Fairwind 项目里的网络安全防御方，没有公开的 API 模型 ID 和开放日期，它和 Argon 的差别见 [Gemini 4 Carbon vs Argon 测评与价格：高 9 分，首 token 慢一倍](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gemini-4-carbon-vs-gemini-4-argon)。

### 还在考虑 Claude Opus 5.5 怎么办？

把 Opus 5.5 放进同一批请求一起跑即可。Argon 与 Opus 5.5、GPT-6.1 Sol 的每题成本和 12 月涨价影响，见 [Gemini 4 Argon、Opus 5.5、GPT-6.1 Sol 对比：已开放，12 月起涨价](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gemini-4-argon-vs-claude-opus-5-5-vs-gpt-6-1-sol)；如果你考虑的是用 Claude 的中档模型替代 Astra，见 [Sonnet 5.5 对比 GPT-6 Astra：值不值得换](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-sonnet-5-5-vs-gpt-6-astra)。

## 参考来源

本文引用的外部页面，按正文出现顺序排列。最后更新于 2026-11-04。

- [AA 的两款模型对比页](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-gpt-6-astra) (artificialanalysis.ai)
- [AA 的 Gemini 4 Argon 模型页](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon) (artificialanalysis.ai)
- [Gemini API 思考功能文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking) (ai.google.dev)
- [Google 的 Gemini 4 Argon 发布文章](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/) (blog.google)
- [Vals 的 Gemini 4 Argon 页面](https://www.vals.ai/models/google_gemini-4-argon) (vals.ai)
- [Gemini API 价格页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev)
- [OpenAI API 价格页](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com)
- [OpenAI 的 GPT-6 Astra 模型页](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra) (developers.openai.com)