Kimi K3 vs GPT-6 Astra
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Kimi K3 de Moonshot AI et GPT-6 Astra de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Kimi K3 propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que GPT-6 Astra offre 272K tokens de contexte à $10.00/$50.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Kimi K3
Raisonnement à Poids OuvertsKimi K3 de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 58 tokens/s, un indice d’intelligence de 93/100 et un tar
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
GPT-6 Astra
Modèle Audio et Vocal NatifGPT-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
$10.00 / 1M
$50.00 / 1M
272K tokens
82.4%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Kimi K3 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Kimi K3 has a larger context window (1M vs 272K tokens).
- GPT-6 Astra is faster at 100 tok/s vs 58 tok/s.
- GPT-6 Astra leads on SWE-bench coding (82.4% vs 74.5%).
| Caractéristique | Kimi K3 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 93 | 96 |
Provider | Moonshot AI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $50.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $7.70 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 272K tokens~408 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 131K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 58 tok/s | 100 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.5% | 82.4% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 79% | 80.9% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $1.00 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Kimi K3 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 131K tokens (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 79%)
- Débit rapide de 58 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 720 ms
- Poids ouverts (2.8T total (MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Kimi K3 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.00 | $2.15 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 58K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 32K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Kimi K3 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | kimi-k3 | gpt-6-astra |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-07 | 2026-09 |
| Knowledge Cutoff | March 2026 | June 2026 |
| Architecture | Colossus-Scale Multimodal Sparse Mixture-of-Experts | Omni-Adaptive Autoregressive with Dynamic CoT |
| Parameters | 2.8T total (MoE) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($10/1M in) across full 272K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix caching at $1/1M (no extra cache-write fee) |
| 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1736 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6020 GB VRAM (Native BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision, audio |
| Output Modalities | text | text, audio |
Kimi K3 vs GPT-6 Astra: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Kimi K3 or GPT-6 Astra?
GPT-6 Astra is more intelligent. It scores 96 compared with 93 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-6 Astra is faster, generating 100 tokens per second compared with 58 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Kimi K3 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $7.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Kimi K3 has lower latency, with a time to first token of 0.72s compared with 0.95s.
Which model has a larger context window?
Kimi K3 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 272K tokens.
Verdict
Kimi K3 (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et 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.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-6 Astra domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-6 Astra assure un débit supérieur et Kimi K3 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Kimi K3 ou GPT-6 Astra ?+
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 Kimi K3 et GPT-6 Astra ?+
Kimi K3 est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $10.00 / $50.00 pour GPT-6 Astra. En coût pondéré, Kimi K3 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Kimi K3 prend en charge 1.05M tokens contre 272K tokens pour GPT-6 Astra. Côté vitesse de génération, GPT-6 Astra est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de Moonshot AI et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).