Head-to-Head Model Comparison

GPT-6 Astra vs Gemini 3 Pro

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

Changez et Comparez les Modèles

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GPT-6 AstraProfile

Gemini 3 ProProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-6 Astra

Modèle Audio et Vocal Natif

GPT-6 Astra de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, offrant une fenêtre de contexte de 272K, une vitesse de 100 tokens/s, un indice d’intelligence de 9

Intelligence Index96 / 100

Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$50.00 / 1M

Context Window:

272K tokens

SWE-bench Verified:

82.4%

Google

Gemini 3 Pro

Modèle Phare de Pointe

Gemini 3 Pro de Google est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 2M, une vitesse de 118 tokens/s, un indice d’intelligence de 62/100

Intelligence Index62 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$12.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

76.2%

Différences Clés en un Coup d’Œil

Gemini 3 Pro is 4.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 3 Pro has a larger context window (2M vs 272K tokens).
Gemini 3 Pro is faster at 118 tok/s vs 100 tok/s.
GPT-6 Astra leads on SWE-bench coding (82.4% vs 76.2%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	GPT-6 Astra	Gemini 3 Pro
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	96	62
Provider	OpenAI	Google
Input Price Cost per million input tokens	$10.00 / 1M	$2.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$50.00 / 1M	$12.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$7.70 / 1M	$1.74 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	272K tokens~408 A4 pages of text	2M tokens~3,000 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	66K
Throughput Speed Tokens generated per second	100 tok/s	118 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	82.4%	76.2%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	80.9%	73.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$1.00 / 1M	$0.20 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

GPT-6 Astra

+6.2% SWE-bench lead

Coût

Gemini 3 Pro

4.4x cheaper monthly runtime

Vitesse

Gemini 3 Pro

+18% faster generation

Contexte

Gemini 3 Pro

2M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-6 AstraGemini 3 Pro

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

82.4%vs76.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

80.9%vs73.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

89.9%vs86.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1520ptsvs1384pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

18.2%vs12.9%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

63.8%vs47.9%

SciCode (Scientific Computing)

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

54.9%vs44.8%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

79.8%vs73%

AIME (Advanced Math Competition)

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

93.6%vs92.8%

Long-Context Reasoning

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

91.2%vs84.6%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

100 tok/s vs118 tok/s

Latence et Temps de Réponse

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GPT-6 Astra0.95s

Gemini 3 Pro1.80s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-6 Astra5.95s

Gemini 3 Pro6.04s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-6 Astra Monthly API Bill

$61.50 / month

$10/1M in · $50/1M out

Gemini 3 Pro Monthly API Bill

$14.10 / month

$2/1M in · $12/1M out

Gemini 3 Pro saves approximately $47.40 / month (77%) under this workload.4.4x Savings

GPT-6 Astra · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 272K et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 82.4% · GPQA Diamond 80.9%)
Débit rapide de 100 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 950 ms
Tarification API optimisée ($10/$50 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts

Considerations & Trade-offs

Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Gemini 3 Pro · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 2M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 76.2% · GPQA Diamond 73.5%)
Débit rapide de 118 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1800 ms
Tarification API optimisée ($2/$12 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts

Considerations & Trade-offs

Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	GPT-6 Astra	Gemini 3 Pro
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$2.15	$2.40
Output Tokens / Task Tokens generated per task	58K	60K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	32K	31K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	GPT-6 Astra	Gemini 3 Pro
Official API Model ID (SDK)	gpt-6-astra	models/gemini-3-pro
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2026-09	2025-11
Knowledge Cutoff	June 2026	January 2025
Architecture	Omni-Adaptive Autoregressive with Dynamic CoT	Sparse Multimodal MoE
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($10/1M in) across full 272K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $1/1M (no extra cache-write fee)	Implicit + Explicit Context Caching at $0.2/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision, audio	text, vision, audio, video
Output Modalities	text, audio	text

GPT-6 Astra vs Gemini 3 Pro: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-6 Astra or Gemini 3 Pro?

GPT-6 Astra is more intelligent. It scores 96 compared with 62 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3 Pro is faster, generating 118 tokens per second compared with 100 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3 Pro is cheaper at $1.74 per 1M tokens blended, compared with $7.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-6 Astra has lower latency, with a time to first token of 0.95s compared with 1.80s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 272K tokens.

Verdict

GPT-6 Astra (Conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini 3 Pro (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-6 Astra domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 3 Pro assure un débit supérieur et Gemini 3 Pro offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-6 Astra ou Gemini 3 Pro ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GPT-6 Astra prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre GPT-6 Astra et Gemini 3 Pro ?+

GPT-6 Astra est facturé $10.00 / $50.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $12.00 pour Gemini 3 Pro. En coût pondéré, Gemini 3 Pro est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

GPT-6 Astra prend en charge 272K tokens contre 2M tokens pour Gemini 3 Pro. Côté vitesse de génération, Gemini 3 Pro est le plus rapide.

AI Terminology & Guide

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-6 Astra vs Gemini 3 Pro

Changez et Comparez les Modèles

GPT-6 Astra

Gemini 3 Pro

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

GPT-6 Astra · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini 3 Pro · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

GPT-6 Astra vs Gemini 3 Pro: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

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