GPT-6 Astra или GPT-6 Sol: разница в цене и индексе — что выбрать

В каталоге Zukko есть две модели семейства GPT-6, которые часто сравнивают: Astra и Sol. Вопрос GPT-6 Astra vs GPT-6 Sol обычно сводится к одному: стоит ли платить за Astra больше, если Sol заметно дешевле. Ниже сравниваем их по цене входа и выхода, кэшу, контексту и индексу силы на 18 октября 2026, считаем одну задачу на обеих моделях и предлагаем правило выбора.

Сразу оговорка: мы не утверждаем, что одна модель «лучше пишет» другой. У нас есть цена, контекст и публичный индекс силы Artificial Analysis. Остальное нужно проверять на ваших задачах.

Сравнение параметров

Цены в Zukko, $ за 1M токенов:

Для ориентира добавим соседнюю модель gpt-6.1-sol: вход 0.27, выход 1.32, чтение кэша 0.013, индекс 52. О ней подробнее в статье GPT-6 Sol или GPT-6.1 Sol↗.

Что видно из таблицы:

• Контекст и поддержка картинок у Astra и Sol одинаковые, различаются цена и индекс.
• Разрыв индекса — 4 пункта (53 против 49). Что это значит на практике, индекс не говорит: он усредняет разные тесты.
• Разрыв в цене заметный: вход у Astra в 4–5 раз выше, выход тоже. Точная арифметика ниже.

Для GPT в Zukko учитывается только чтение кэша (поле prompt_tokens_details.cached_tokens). Запись в кэш отдельно не списывается: первый запрос идёт по цене входа. Поэтому в расчётах ниже строки «запись кэша» нет.

Считаем одну и ту же задачу

Возьмём типовой запрос: ассистент по базе знаний. На входе 20 000 токенов (инструкция, документы и вопрос), на выходе 3 000 токенов.

Формула: свежий вход × цена входа + чтение кэша × цена чтения + выход × цена выхода.

Без кэша

Astra:

• Вход: 20 000 × 0.62 / 1 000 000 = $0.0124
• Выход: 3 000 × 3.05 / 1 000 000 = $0.00915
• Итого: $0.02155

Sol:

• Вход: 20 000 × 0.13 / 1 000 000 = $0.0026
• Выход: 3 000 × 0.63 / 1 000 000 = $0.00189
• Итого: $0.00449

Разница на один запрос — около $0.017. На 10 000 запросов получается $215.50 у Astra против $44.90 у Sol.

С кэшем

Допустим, 15 000 из 20 000 токенов входа берутся из кэша (общие инструкция и документы), а свежих остаётся 5 000.

Astra:

• Свежий вход: 5 000 × 0.62 / 1 000 000 = $0.0031
• Чтение кэша: 15 000 × 0.063 / 1 000 000 = $0.000945
• Выход: $0.00915
• Итого: $0.013195

Sol:

• Свежий вход: 5 000 × 0.13 / 1 000 000 = $0.00065
• Чтение кэша: 15 000 × 0.013 / 1 000 000 = $0.000195
• Выход: $0.00189
• Итого: $0.002735

Оба результата снизились, но порядок остался прежним. Выход при кэше не дешевеет, поэтому на длинных ответах разница между моделями определяется в основном ценой выхода (3.05 против 0.63).

Сколько это на официальных ценах

По официальным ценам ($10 / $50 для Astra и $2 / $10 для Sol) тот же запрос без кэша: Astra — 20 000 × 10 / 1 000 000 + 3 000 × 50 / 1 000 000 = $0.20 + $0.15 = $0.35; Sol — $0.04 + $0.03 = $0.07. Цены у поставщиков меняются, актуальные значения смотрите в GET https://api.zukko.pro/v1/models или на странице «Модели» кабинета.

Правило выбора

Универсального победителя нет, поэтому предлагаем процедуру из четырёх шагов:

1. Соберите набор задач. 30–50 реальных запросов из вашего продукта и критерий «правильно» для каждого (тест, сверка с эталоном, ручная оценка).
2. Прогоните на Sol. Это модель, с которой стоит начинать: она дешевле.
3. Посмотрите на ошибки. Если Sol справляется с доступной вам долей задач, остановитесь на ней. Если проваливает именно сложные случаи, прогоните их на Astra.
4. Посчитайте цену ошибки. Допустим, Astra решает на 10% задач больше. Стоит ли это $0.017 разницы на запрос? Для платной поддержки клиентов может стоить, для массовой классификации обычно нет.

Часто лучший вариант — каскад: сначала дешёвая модель, а в Astra передаются только те запросы, где проверка не прошла. Схема описана в статье каскад моделей и эскалация↗.

Как переключаться между моделями в коде

Имя модели — единственное, что меняется:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.zukko.pro/v1", api_key=os.environ["ZUKKO_KEY"])

MODEL = os.environ.get("MODEL", "gpt-6-sol")  # или gpt-6-astra

response = client.chat.completions.create(
    model=MODEL,
    messages=[{"role": "user", "content": "Сформулируй вывод по тексту: ..."}],
)

u = response.usage
cached = u.prompt_tokens_details.cached_tokens if u.prompt_tokens_details else 0
print(response.choices[0].message.content)
print("вход:", u.prompt_tokens, "из кэша:", cached, "выход:", u.completion_tokens)

Запуск MODEL=gpt-6-astra python run.py и MODEL=gpt-6-sol python run.py на одном наборе задач даёт готовое сравнение по токенам и стоимости. Список моделей и их параметры описаны в документации по моделям↗. Подключение Astra в деталях разобрано в статье GPT-6 Astra через API↗.

Как оплатить и начать

Создайте ключ в кабинете↗ и пополните баланс от $1. Доступ из России идёт через шлюз, оплата: СБП (комиссия платёжной страницы 8,5% сверху), карта MasterCard или криптовалюта.

Частые вопросы

Astra сильнее, чем Sol?

По индексу силы Artificial Analysis на 18 октября 2026 у Astra 53, у Sol 49. Это общий усреднённый показатель. Как модели покажут себя именно у вас, можно узнать только тестом.

Во сколько раз Astra дороже?

Считайте по формуле для вашего профиля. Для примера выше (20 000 входа, 3 000 выхода, без кэша) это $0.02155 против $0.00449 за запрос.

Влияет ли выбор модели на формат запросов?

Нет. Обе модели вызываются в OpenAI-формате по адресу https://api.zukko.pro/v1, а любую модель каталога можно вызвать и в Anthropic-формате.

Что выбрать для первого теста?

Начните с Sol и поднимайтесь к Astra только там, где Sol не проходит ваши проверки.