Grok 4.7 против GPT-6 Astra: что выбрать под задачу

Кратко

• Grok 4.7 стоит $2 и $6 за миллион токенов против $10 и $50 у GPT-6 Astra — разница впятеро.
• В правках реального кода (DeepSWE v1.1) Astra впереди, но всего на три пункта: 74,1% против 71,0%.
• В терминале разрыв уже серьёзный: Astra заявляет 57,7%, SpaceXAI — 38,0%, а независимый замер Grok 4.7 без фирменной обвязки даёт около 26%.
• Дешёвый токен не означает дешёвую задачу: Grok 4.7 тратит на рассуждения почти втрое больше токенов, чем Astra.

Вопрос «грок или чат гпт» в 2026 году сводится к более конкретному: брать дешёвую модель, которая думает долго, или дорогую, которая думает быстрее и точнее. Grok 4.7 от SpaceXAI вышла 21 сентября 2026 года, GPT-6 Astra от OpenAI — в начале того же месяца. Ни одна из них не выигрывает везде, и по запросу «grok 4.7 vs gpt 6» ищут именно это: не общий рейтинг, а конкретные цифры по задачам и по деньгам. Сравнение ниже построено по опубликованным бенчмаркам и прайсам, а не по заголовкам релизов.

Странность, с которой стоит начать

В официальной таблице бенчмарков Grok 4.7 компания сравнивает себя с GPT-5.6 Sol Max и Claude Fable 5.1 — то есть с прошлым флагманом OpenAI и текущим флагманом Anthropic. Самой GPT-6 Astra в основных таблицах нет, она мелькает только в одном графике (SpaceXAI).

Это не обязательно сокрытие: релизные таблицы вообще собирают так, чтобы модель выглядела выигрышно, и так делают все. Но раз прямого сравнения от разработчика нет, собирать его приходится из двух источников — официальных таблиц SpaceXAI и релизных данных OpenAI. Поэтому дальше в таблице встречаются прочерки: там, где сопоставимого замера нет, честнее оставить пустое место, чем додумывать цифру.

Код: разница меньше, чем ожидаешь

DeepSWE v1.1 — тест на правки в реальных кодовых базах и один из немногих бенчмарков, по которому опубликованы результаты обеих моделей. У GPT-6 Astra — 74,1%, у Grok 4.7 — 71,0%. Разрыв в три пункта, при том что токены Astra стоят впятеро дороже.

Для масштаба полезно посмотреть на весь кластер сразу: Muse Spark 1.3 даёт 75,4%, GPT-5.6 Sol Max — 72,7%, Claude Fable 5.1 — 70,0%. Пять современных флагманов уложились в шесть процентных пунктов.

Вывод отсюда неудобный для любителей однозначных ответов: по правкам кода выбирать модель по проценту из бенчмарка бессмысленно, разница в пределах того, что легко перекрывается качеством промпта или особенностями конкретного проекта.

Терминал: здесь разрыв настоящий

А вот в самостоятельной работе в терминале модели расходятся всерьёз. По собственным замерам OpenAI, Astra решает 57,7% задач Terminal-Bench 4.0. SpaceXAI заявляет для Grok 4.7 38,0%, и это уже почти в полтора раза меньше.

Но и эти 38,0% получены с фирменной обвязкой вокруг модели. Artificial Analysis прогнала тест независимо и получила около 26% для Grok 4.7 без обвязки и 33% — в составе агента Grok Build (Artificial Analysis). То есть при сравнении «как есть» разрыв с Astra доходит до двукратного.

Терминал — не абстрактный тест: это сценарий, где модель сама выполняет команды, читает вывод и решает, что делать дальше. Если задача в этом и состоит, разница между моделями будет заметна сразу, без бенчмарков.

Контекст и характеристики: таблица

Прочерк означает, что сопоставимого публичного результата у модели нет — не додумываем цифру за разработчика.

Контекст — вторая честная развилка. У Astra окно больше вдвое, и на MRCR v2, тесте на поиск фактов в очень длинном документе, она удерживает 96,3% на объёме от полумиллиона до миллиона токенов. У Grok 4.7 сопоставимого результата нет, зато есть замер Artificial Analysis, показывающий откат по длинному контексту на 3,7 пункта относительно прошлой версии. Для разбора многостраничных документов это аргумент в пользу Astra, и довольно весомый.

Деньги: где дешевизна Grok оказывается мнимой

Разница в прайсе выглядит сокрушительной: $2 и $6 против $10 и $50 за миллион токенов.

Но считать надо не за токен, а за задачу. Grok 4.7 тратит на рассуждения примерно на 196% больше токенов, чем GPT-6 Astra, на ту же задачу — почти втрое (VentureBeat). В абсолютных числах — около 81 тысячи токенов рассуждений на задачу против 36 тысяч у собственной предыдущей версии.

Во что это выливается по счёту, видно на прогонах Artificial Analysis: одна задача обходится в $3,74 на уровне рассуждений xhigh и $2,73 на high. У GPT-5.6 Sol Max, чьи токены вдвое дороже, — $1,99. У самой Grok 4.6 — $1,86.

Отдельная ловушка — порог в 200 тысяч токенов. Если промпт его превышает, тариф Grok удваивается до $4 и $12, причём пересчитывается весь запрос целиком, а не только объём сверх порога. На больших документах счёт растёт ступенькой.

Так что формулировка «Grok 4.7 впятеро дешевле» верна ровно для прайс-листа. На готовой работе преимущество съёживается, а на некоторых сценариях исчезает совсем.

Что выбрать под задачу

• Сложная математика, доказательства, исследовательские расчёты — Astra: на FrontierMath Tier 4 у неё 97,6%, у Grok 4.7 сопоставимого публичного результата нет.
• Самостоятельная работа в терминале и в программах — тоже Astra: разрыв здесь не косметический, а полуторный даже по самоотчётам, и двукратный по независимому замеру.
• Разбор очень длинного документа целиком — Astra: окно вдвое больше и подтверждённые 96,3% на MRCR v2 против зафиксированного отката Grok по длинному контексту.
• Правки в обычном продуктовом коде — практически ничья, три пункта разницы. Здесь дешёвый прайс Grok 4.7 действительно имеет смысл, особенно если задачи короткие и рассуждений на них уходит немного.
• Долгая многочасовая задача в коде — стоит попробовать Grok 4.7: обновление затачивали именно под такие сценарии, на SWE-Marathon v1.1 разрыв с прошлой версией в 14 пунктов.
• Инженерные расчёты и юридический агентный разбор — Grok 4.7: в этих узких тестах она обходит и Fable 5.1, и Sol Max с заметным отрывом.

Общий вывод получается таким: Astra сильнее там, где нужна глубина и длинный контекст, а Grok 4.7 берёт ценой и выносливостью на долгих задачах в коде. Ни одна из двух не универсальный чемпион, и попытка выбрать «лучшую нейросеть вообще» тут ни к чему не приведёт. Подробнее про каждую — в разборах что умеет Grok 4.7 и что умеет GPT-6 Astra. А как Astra выглядит против флагмана Anthropic, мы разбирали в материале GPT-6 Astra против Claude Fable 5.1.

Как сравнить модели самому

Grok и GPT-6 уже в каталоге Veruna AI и переключаются в одном чате. Не нужно заводить отдельные аккаунты у SpaceXAI и OpenAI, чтобы прогнать одну и ту же задачу через две модели и сравнить ответы вживую — это честнее, чем полагаться на процент из чужого бенчмарка, потому что на вашей кодовой базе или вашем документе модели нередко ведут себя иначе, чем на тестовом наборе.

Работает без VPN, с оплатой в рублях. Grok 4.7 открыта на подписке Pro и выше — оформить можно на странице тарифов. Как получить доступ из России и что с оплатой, разобрано подробно в статье как пользоваться Grok 4.7.

Частые вопросы

Что лучше — Grok 4.7 или GPT-6 Astra? Зависит от задачи. Astra сильнее в сложной математике, работе в терминале и с очень длинными документами. Grok 4.7 стоит впятеро дешевле по прайсу и заточена под долгие многошаговые задачи в коде. В правках обычного кода разница всего три пункта.

Правда ли Grok 4.7 дешевле в пять раз? По прайс-листу да: $2 и $6 против $10 и $50 за миллион токенов. Но на готовой задаче разрыв меньше, потому что Grok 4.7 тратит почти втрое больше токенов на рассуждения. Один прогон задачи в замерах Artificial Analysis обходится ей в $2,73–3,74 — дороже, чем GPT-5.6 Sol Max с вдвое более дорогими токенами.

Какая модель лучше для кода? Явного лидера нет. На DeepSWE v1.1 у Astra 74,1%, у Grok 4.7 — 71,0%, а лучший результат вообще у сторонней Muse Spark 1.3 (75,4%). Разница между пятью флагманами укладывается в шесть пунктов, выбирать разумнее по цене, скорости и поведению на своём проекте.

У какой модели больше контекст? У GPT-6 Astra — 1,05 млн токенов против 500 тысяч у Grok 4.7. При этом у Grok от 200 тысяч токенов в промпте удваивается цена, так что работа с длинными документами обходится дороже, чем кажется по базовому тарифу.

Можно ли сравнить обе модели на своей задаче? Да. Grok и GPT-6 есть в каталоге Veruna AI, переключение между моделями происходит прямо в чате, без отдельных аккаунтов у каждого разработчика. Это надёжнее, чем ориентироваться только на проценты из бенчмарков.