GPT-6 Astra vs Kimi K3
Welches Modell wofür
Wählen Sie gpt-6-astra, wenn Sie die Option benötigen, das Denken zu deaktivieren, obwohl es höhere Raten von $10 pro Million Eingabetoken und $50 pro Million Ausgabetoken berechnet. Wählen Sie kimi-k3, um Videoeingaben zu analysieren oder dessen maximales Ausgabelimit von 1048576 zu nutzen, welches viel größer ist als das Limit von 128000 bei gpt-6-astra. Während beide Modelle vergleichbare Kontextfenster von 1050000 bzw. 1048576 Token bieten, kostet kimi-k3 mit $3 pro Million Eingabetoken und $15 pro Million Ausgabetoken weniger.
Benchmarks
7 bei beiden gemessen.
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| GPT-6 Astra | Kimi K3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $10 | $3 | 3.3× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $50 | $15 | 3.3× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $1 | $0.3 | 3.3× |
| Cache-Schreiben | keine gesonderte Gebühr | - | - |
Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.
Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 79 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| GPT-6 Astra | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | konfigurierbar | immer aktiv |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | implizit (automatisch) | implizit (automatisch) |
| Cache-Lebensdauer | 5-10m, up to 1h | nicht veröffentlicht |
| Mindestlänge des gecachten Präfixes | 1024 Tokens | nicht veröffentlicht |
Spezifikationen
| GPT-6 Astra | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-09-03 | 2026-07-16 |
| Knowledge-Cutoff | 2026-04 | - |
| Kontextfenster | 1.1M | 1M |
| Maximale Ausgabe | 128K | 1M |
| Thinking-Parameter | reasoning.effort | reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted) |
| Zulässige Werte | reasoning.effort
| reasoning_effort
|
| Standardwert | medium | max |
Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: GPT-6 Astra · Kimi K3
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
GPT-6 Astra bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more work per request, often generating internal reasoning tokens that are billed even though they do not appear in the final answer. If traffic, model choice, and pricing stayed the same, those extra tokens likely explain why our bill doubled—not longer answers or more users. We should verify the usage breakdown, then reserve higher reasoning levels for tasks where improved results justify the added cost.
Ausgabe 283 tok (+196 Thinking) Latenz 17.2 s
Kimi K3 bestanden · 3 sentences
Reasoning models don't just answer questions—they "think" first, generating long internal chains of step-by-step logic before producing a response. Those hidden thinking steps are billed as output tokens (the most expensive kind, typically 3–5x the price of input tokens), and a single query can generate thousands of them even when the visible answer is only a paragraph long. So you're paying for dramatically more compute per request: the bill doubled because the model does far more work behind the scenes, not because usage increased.
Ausgabe 755 tok (+637 Thinking) Latenz 20.8 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
GPT-6 Astra bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counts equal adjacent pairs rather than items, so every nonempty run is undercounted by one: a single-element input returns `0`, and a run of three equal items returns `2`. Starting and resetting `cur` to `1` counts the first item of each run, while the empty-input check preserves a result of `0`. Updating `best` after each iteration includes runs ending at the last index without needing a final flush; the original also updated during trailing runs, but undercounted them.
Ausgabe 321 tok (+131 Thinking) Latenz 13.5 s
Kimi K3 bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is a fencepost error: `cur` counts *matching adjacent pairs* rather than *items in the run*, because it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i - 1]`. A run of length L contains L−1 equal pairs, so every run was undercounted by exactly one. For a single-element list (a run of length 1) the loop never runs and the function returns 0 instead of 1; likewise any run ending at the last index — e.g. the two `2`s in `[1, 2, 2]` — reported 1 instead of 2, making it look like no run existed at all. […]
Ausgabe 1837 tok (+1547 Thinking) Latenz 47.2 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
GPT-6 Astra bestanden · 5/5 fields, guidance "Formal guidance is withheld pending the "
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Formal guidance is withheld pending the Q4 close." }
Ausgabe 329 tok (+267 Thinking) Latenz 16.9 s
Kimi K3 bestanden · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
Ausgabe 924 tok (+863 Thinking) Latenz 25.9 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
GPT-6 Astra bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses eligible prompt content across supported AI providers. Why pay to process the same context every time? Configure caching once at the gateway, then route requests between models while keeping shared instructions, reference material, and conversation prefixes ready for reuse. Caching controls let teams set expiration windows, isolate tenants, and exclude sensitive content. Cache analytics show hit rates, estimated savings, and latency trends, helping developers tune performance with confidence. Existing routing policies continue to work, so adoption fits your current architecture. Start with a single application, measure the results, and expand as needed. Available today in the dashboard and API, with documentation and examples to guide your first deployment.
Ausgabe 665 tok (+516 Thinking) Latenz 19.3 s
Kimi K3 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Meet Prompt Cache, a new API gateway capability that stores prompt responses and serves them across OpenAI, Anthropic, Google, and Azure endpoints. It matches requests by model, prompt hash, tools, temperature, and tenant policy, so repeated work returns fast while sensitive contexts stay isolated. Teams set TTLs, stale rules, encryption scopes, and bypass flags per route. Analytics show hit rate, latency saved, token spend avoided, and drift risk by provider. What changes for developers? Keep one integration, add cache headers, and watch fallback logic respect consent, residency, and audit needs. During rollout, canary keys compare fresh answers with cached copies before promotion. Prompt Cache cuts vendor calls, steadies p95 latency, and gives platform owners controls for cost, quality, and compliance.
Ausgabe 1527 tok (+1354 Thinking) Latenz 37.9 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Eine Zeile genügt für den Wechsel
Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-astra",
# model="kimi-k3", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6-astra",
// model: "kimi-k3", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-astra",
# "model": "kimi-k3", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-6-astra",
// Model: "kimi-k3", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-6-astra")
// .model("kimi-k3") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches Modell ist günstiger: GPT-6 Astra oder Kimi K3?
Kimi K3 ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($3 vs. $10, Faktor 3.3). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich GPT-6 Astra gegen Kimi K3 A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?
Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.
Unterstützen GPT-6 Astra und Kimi K3 Prompt-Caching?
Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.