হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Laguna XS 2.1 vs GPT-6 Astra

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (4)
PoolsideOpenAIlightweightflagship

Poolside-এর Laguna XS 2.1 এবং OpenAI-এর GPT-6 Astra-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার

Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.

জনপ্রিয় তুলনা:
Poolside

Laguna XS 2.1

আল্ট্রা-সাশ্রয়ী কোডিং

Poolside-এর hyper-efficient কোডিং মডেল এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি instant linting, unit test সংশ্লেষণ, এবং উচ্চ-frequency ডেভেলপার ওয়ার্কফ্লো.

Intelligence Index77 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

OpenAI

GPT-6 Astra

স্বায়ত্তশাসিত OS এজেন্ট

OpenAI-এর late-2026 ফ্ল্যাগশিপ ফাউন্ডেশন মডেল সম্বলিত নেটিভ কম্পিউটার-ইউজ এজেন্ট, dynamic UI orchestration, এবং গভীর STEM রিজনিং.

Intelligence Index96 / 100
Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$50.00 / 1M

Context Window:

272K tokens

SWE-bench Verified:

82.4%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Laguna XS 2.1 is 234.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-6 Astra has a larger context window (272K vs 262K tokens).
  • Laguna XS 2.1 is faster at 165 tok/s vs 100 tok/s.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যLaguna XS 2.1GPT-6 Astra
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7796
Provider
PoolsideOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.05 / 1M$10.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.20 / 1M$50.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.03 / 1M$7.70 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
262.1K tokens~393 A4 pages of text272K tokens~408 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
165 tok/s100 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A82.4%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A80.9%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$1.00 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Laguna XS 2.1
234.3x cheaper monthly runtime
স্পিড
Laguna XS 2.1
+65% faster generation
কনটেক্সট
GPT-6 Astra
272K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Laguna XS 2.1GPT-6 Astra
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs82.4%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

N/Avs80.9%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

74%vs89.9%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1280ptsvs1520pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs18.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs63.8%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs54.9%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

64%vs79.8%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs93.6%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs91.2%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

165 tok/s vs100 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Laguna XS 2.10.24s
GPT-6 Astra0.95s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Laguna XS 2.13.27s
GPT-6 Astra5.95s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Laguna XS 2.1 মাসিক API বিল
$0.26 / month
$0.05/1M in · $0.2/1M out
GPT-6 Astra মাসিক API বিল
$61.50 / month
$10/1M in · $50/1M out
Laguna XS 2.1 saves approximately $61.24 / month (100%) under this workload.234.3x Savings

Laguna XS 2.1 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • আল্ট্রা-cheap মূল্য ($0.05 / 1M ইনপুট) tailored এর জন্য continuous ডেভেলপার ইন্টিগ্রেশন
  • উচ্চ কোডিং সঠিকতা এর ওপর দৈনন্দিন scripts, boilerplate, এবং test cases
  • সাব-250ms লেটেন্সি ideal এর জন্য inline IDE code suggestions
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • নয় এর জন্য নির্মিত সাধারণ non-প্রোগ্রামিং topics বা সৃজনশীল writing
  • Struggles সহ বৃহৎ-স্কেল distributed systems architectural planning

GPT-6 Astra · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Flawless OS-level navigation এবং কম্পিউটার-ইউজ অটোমেশন
  • Seamless রিয়েল-টাইম মাল্টিমোডাল ভয়েস এবং ভিশন interactivity
  • Dynamic চেইন-অফ-থট যা self-adjusts গভীরতা based এর ওপর query difficulty
  • বিশাল 1M কনটেক্সট উইন্ডো সহ instant prefix caching
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Strict সুরক্ষা filters পারে occasionally throttle জটিল penetration testing prompts
  • Slightly উচ্চতর রিজনিং লেটেন্সি এর ওপর উচ্চ-effort গণিত queries

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricLaguna XS 2.1GPT-6 Astra
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$2.15
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
12K58K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K32K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যLaguna XS 2.1GPT-6 Astra
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)laguna-xs-2-1gpt-6-astra
API প্রোটোকলPoolside REST API (OpenAI-Compatible)OpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ2026-072026-09
নলেজ কাটঅফMay 2026June 2026
আর্কিটেকচারUltra-Fast Code Optimization TransformerOmni-Adaptive Autoregressive with Dynamic CoT
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.05/1M)পূর্ণ 272K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($10/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.005/1M টোকেনস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশনসুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনPoolside Production Safety & Alignment VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtexttext, vision, audio
আউটপুট মডালিটিtexttext, audio

Laguna XS 2.1 vs GPT-6 Astra: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Laguna XS 2.1 or GPT-6 Astra?

GPT-6 Astra is more intelligent. It scores 96 compared with 77 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Laguna XS 2.1 is faster, generating 165 tokens per second compared with 100 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Laguna XS 2.1 is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $7.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Laguna XS 2.1 has lower latency, with a time to first token of 0.24s compared with 0.95s.

Which model has a larger context window?

GPT-6 Astra has a larger context window, supporting 272K tokens compared with 262.1K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Laguna XS 2.1 (IDE autocompletion, CI/CD স্বয়ংক্রিয় test প্রজন্ম, এবং pull request syntax checking) এবং GPT-6 Astra (স্বায়ত্তশাসিত browser/computer ওয়ার্কফ্লো, রিয়েল-টাইম ভয়েস এজেন্ট, এবং উচ্চ-difficulty গাণিতিক রিজনিং) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Laguna XS 2.1 ও GPT-6 Astra-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

Laguna XS 2.1 costs $0.05/1M input and $0.2/1M output tokens, while GPT-6 Astra costs $10/1M input and $50/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

Laguna XS 2.1 supports 262K tokens whereas GPT-6 Astra supports 272K tokens.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: Poolside & OpenAI Official Documentation