Astra的Pelican对比网格相当有趣

判断

如果挑模型的依据是单张出图成本而不是每百万 token 标价，这张网格会把 Astra low 直接放进候选，并把 Sol 的 xhigh 从默认首选降为备选。

依据

Simon Willison 在 9月4日拿到 GPT-6 Astra，用同一个提示让它在 low、medium、high、xhigh、max 五个推理档位（reasoning level，即模型分配多少思考量的档位；Astra 不支持 reasoning=none）画骑自行车的鹈鹕，再与 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 的成品并排成一张对比网格。他的结论是 Astra 明显更强：Sol 最好的一档（他认为 xhigh 比 max 好）仍只是一堆抽象色块，而 Astra 从 low 到 xhigh 每一张都更好；但 Astra 在 max 以下仍不能稳定把鹈鹕两条腿都放进画面。成本上 Astra 约为 Sol 的两倍（每百万 token（令牌）输入 10 美元、输出 50 美元，Sol 为 5/30），不过它各档消耗的 token 明显更少，实际各档差价小于标价差：Astra low 花 9.55 美分做出的鹈鹕就胜过任何 Sol 档位。他还注意到 Astra 与 Luna 都只用 16 个输入 token，Sol 与 Terra 都是 26，于是怀疑前两者的关系更近。