GPT-6 Astra vs Qwen3.8 Max
いつ、どちらを使うか
どちらのモデルも推論機能を備え、テキストと画像の入力を処理できますが、100万入力トークンあたり$2、100万出力トークンあたり$6のqwen3.8-maxは、$10および$50のgpt-6-astraと比較して価格が大幅に低く設定されています。コストを最小限に抑える場合、またはわずかに大きい131072の最大出力を活用する場合は、qwen3.8-maxを選択してください。ワークロードにおいてより大きな1050000のコンテキストウィンドウ、または思考ステップを無効にする特定の機能が必要な場合は、gpt-6-astraを選択してください。
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 | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $10 | $2 | 5× |
| 出力 / 1Mトークン | $50 | $6 | 8.3× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $1 | $0.25 | 4× |
| キャッシュ書き込み | 別途料金なし | 1.25x | - |
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 | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 設定可能 | あり — ベンダーの調整パラメータは非公開 |
| 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 + 明示的 |
| キャッシュ有効期間 | 5-10m, up to 1h | explicit: 5m, reset on hit |
| 最小キャッシュプレフィックス | 1024 トークン | 1024 トークン |
仕様
| GPT-6 Astra | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-09-03 | 2026-08-03 |
| 知識のカットオフ | 2026-04 | - |
| コンテキストウィンドウ | 1.1M | 984K |
| 最大出力 | 128K | 131K |
| 思考パラメータ | reasoning.effort | - |
| 指定可能な値 | reasoning.effort
| - |
| デフォルト | medium | - |
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 · Qwen3.8 Max
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
Qwen3.8 Max パス · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.
出力 378 tok (+305 思考) レイテンシ 8.6 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
Qwen3.8 Max 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 bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.
出力 1616 tok (+1411 思考) レイテンシ 34.7 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
Qwen3.8 Max パス · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
出力 1199 tok (+1141 思考) レイテンシ 24.4 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
Qwen3.8 Max パス · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.
出力 2744 tok (+2591 思考) レイテンシ 46.3 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="qwen3.8-max", # 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: "qwen3.8-max", // 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": "qwen3.8-max", # 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: "qwen3.8-max", // 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("qwen3.8-max") // 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 Qwen3.8 Max ではどちらが安いですか？
入力 / 1mトークン においては Qwen3.8 Max の方が安価です（$2 対 $10、5.0× 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 Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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。