GPT-6 Astra vs Kimi K3
いつ、どちらを使うか
100万入力トークンあたり$10、100万出力トークンあたり$50と高い料金がかかりますが、思考を無効にするオプションが必要な場合はgpt-6-astraを選択してください。動画入力を分析する場合や、gpt-6-astraの128000の制限よりもはるかに大きい1048576の最大出力制限を活用する場合は、kimi-k3を選択してください。両方のモデルはそれぞれ1050000と1048576トークンの同等のコンテキストウィンドウを提供しますが、kimi-k3は100万入力トークンあたり$3、100万出力トークンあたり$15と低コストです。
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| GPT-6 Astra | Kimi K3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $10 | $3 | 3.3× |
| 出力 / 1Mトークン | $50 | $15 | 3.3× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $1 | $0.3 | 3.3× |
| キャッシュ書き込み | 別途料金なし | - | - |
ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。
位置付け — この課金単位におけるすべての68個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)
機能
| GPT-6 Astra | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 設定可能 | 常時オン |
| 構造化出力 | あり | あり |
| プロンプトキャッシング | 暗黙的 (自動) | 暗黙的 (自動) |
| キャッシュ有効期間 | 5-10m, up to 1h | 非公開 |
| 最小キャッシュプレフィックス | 1024 トークン | 非公開 |
仕様
| GPT-6 Astra | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 動画 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-09-03 | - |
| 知識のカットオフ | 2026-04 | - |
| コンテキストウィンドウ | 1.1M | 1M |
| 最大出力 | 128K | 1M |
| 思考パラメータ | reasoning.effort | reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted) |
| 指定可能な値 | reasoning.effort
| reasoning_effort
|
| デフォルト | medium | max |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: GPT-6 Astra · Kimi K3
1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定
GPT-6 Astra パス · 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.
出力 283 tok (+196 思考) レイテンシ 17.2 s
Kimi K3 パス · 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.
出力 755 tok (+637 思考) レイテンシ 20.8 s
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
GPT-6 Astra パス · 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.
出力 321 tok (+131 思考) レイテンシ 13.5 s
Kimi K3 パス · 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. […]
出力 1837 tok (+1547 思考) レイテンシ 47.2 s
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GPT-6 Astra パス · 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." }
出力 329 tok (+267 思考) レイテンシ 16.9 s
Kimi K3 パス · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
出力 924 tok (+863 思考) レイテンシ 25.9 s
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
GPT-6 Astra パス · 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.
出力 665 tok (+516 思考) レイテンシ 19.3 s
Kimi K3 パス · 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.
出力 1527 tok (+1354 思考) レイテンシ 37.9 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
1行で切り替え
以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
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", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
"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", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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") // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
GPT-6 Astra と Kimi K3 ではどちらが安いですか？
入力 / 1mトークン においては Kimi K3 の方が安価です（$3 対 $10、3.3× の差）。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。
2つの統合を行わずに GPT-6 Astra と Kimi K3 のA/Bテストを実施できますか？
はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。
GPT-6 Astra と Kimi K3 はプロンプトキャッシングをサポートしていますか？
はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。