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Comparación de modelos

GPT-6 Astra y Muse Spark 1.3

Compare GPT-6 Astra y Muse Spark 1.3 utilizando la misma rúbrica texto y razonamiento del proveedor. Sin puntuación misteriosa ni clasificación de referencia inventada.

Hechos comprobados 4 de septiembre de 2026

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Indica tu uso. La estimación se actualiza al escribir.

Ejemplo: 6.000 tokens de entrada para 10 páginas y 500 para el resumen. La longitud varía; ajusta los valores.

Una ejecución envía tu entrada al modelo una vez y recibe una respuesta. Los tokens son fragmentos de texto: la entrada es lo que envías y la salida es la respuesta que recibes.

Opciones avanzadas
Cómo funciona esta estimación

Las estimaciones excluyen impuestos, herramientas, almacenamiento/escritura de caché, cuotas gratuitas y descuentos personalizados. En imágenes solo incluyen la salida, no el prompt ni las referencias. Los modos de calidad varían. Los ajustes no listados no se consideran gratuitos.

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modeloTotal estimado (USD)
GPT-6 AstraOpenAI0,085 US$
Muse Spark 1.3MetaSin tarifa revisada

Toma rápida

GPT-6 Astra

El modelo más capaz de OpenAI para trabajos difíciles de un extremo a otro, que combina el razonamiento de frontera con una ventana de contexto de un millón de tokens y un amplio conjunto de herramientas de agente.

Lo mejor para

  • Flujos de trabajo de agentes complejos y de larga duración
  • Codificación a escala de repositorio y uso de computadoras
  • Investigación y creación de documentos con varias herramientas.

cuidado con

El acceso aún se está implementando, no se admite el ajuste fino y las solicitudes superiores a 272 000 tokens de entrada utilizan tasas más altas en toda la solicitud. Confirme el acceso y mida el costo total de la tarea antes de estandarizar en Astra.

Muse Spark 1.3

El último modelo de razonamiento multimodal de Meta para agentes de larga duración, codificación, herramientas y colaboración compleja de usuarios.

Lo mejor para

  • Codificación a largo plazo y proyectos de agentes
  • Flujos de trabajo de herramientas que necesitan puntos de control del usuario
  • Trabajo multimodal sobre archivos, imágenes, vídeos y PDF

cuidado con

El lanzamiento público de Meta no publica todos los límites operativos ni un compromiso completo de uso de datos de API. Consulte la página del modelo en vivo, el precio, la región, los controles de retención y la producción máxima antes de la producción.

Compara los hechos publicados

GPT-6 Astra vs Muse Spark 1.3

Los valores utilizan las unidades y límites publicados de cada proveedor. Un espacio en blanco significa que el proveedor no publicó un valor directamente comparable en las fuentes revisadas.

Texto y razonamientoGPT-6 AstraMuse Spark 1.3
ventana contextualMáximo contexto de trabajo y aviso combinado documentado por el proveedor.1,05 millones de fichas1M de gestión activa de contexto en la familia Muse Spark API
Salida máximaLímite de respuestas publicado por el proveedor, cuando esté disponible.128K fichasNo publicado por separado
límite de conocimientoÚltima fecha de conocimiento confiable publicada explícitamente por el proveedor del modelo. Las herramientas de búsqueda y conectadas pueden recuperar información más reciente pero no cambian el límite integrado del modelo.30 de abril de 2026No publicado
Precio de entradaPrecio de lista estándar actual por millón de tokens de entrada, a menos que se indique lo contrario.$10 / 1 millónVer precio Meta Model API en vivo
Precio de salidaPrecio de lista estándar actual por millón de tokens de salida, a menos que se indique lo contrario.$50 / 1 millónVer precio Meta Model API en vivo
EntradasTipos de medios aceptados por el punto final del modelo enumerado.Texto, imagenTexto, imagen, vídeo, PDF
Herramientas y agentesHerramientas nativas seleccionadas y capacidades de creación de agentes, no una lista exhaustiva.Funciones, búsqueda, código, computadora, imagen, MCPHerramientas paralelas, codificación, agentes de larga duración, alto razonamiento.

como elegir

Compare el trabajo, no las exageraciones.

Comience con el trabajo que necesita completar y luego valide los detalles del costo, el acceso y la política en la ruta exacta de su proveedor.

GPT-6 Astra

OpenAI dice que el contenido de la API no se utiliza para el entrenamiento de modelos de forma predeterminada. Los registros estándar de monitoreo de abuso pueden conservarse por hasta 30 días, con controles adicionales disponibles para las organizaciones calificadas.

Muse Spark 1.3

El modelo público de Muse Spark y las páginas de lanzamiento revisadas no establecen un compromiso completo de retención de API o uso de capacitación. Consulte los términos y controles de cuenta actuales de Meta Model API antes de utilizar datos privados.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre GPT-6 Astra y Muse Spark 1.3

¿Cuál es la principal diferencia entre GPT-6 Astra y Muse Spark 1.3?

GPT-6 Astra: El modelo más capaz de OpenAI para trabajos difíciles de un extremo a otro, que combina el razonamiento de frontera con una ventana de contexto de un millón de tokens y un amplio conjunto de herramientas de agente. Muse Spark 1.3: El último modelo de razonamiento multimodal de Meta para agentes de larga duración, codificación, herramientas y colaboración compleja de usuarios.

¿Debo elegir GPT-6 Astra o Muse Spark 1.3?

Considere GPT-6 Astra cuando su prioridad sea Flujos de trabajo de agentes complejos y de larga duración. Considere Muse Spark 1.3 cuando su prioridad sea Codificación a largo plazo y proyectos de agentes. Pruebe ambos con sus propios datos y la ruta del proveedor antes de comprometerse.

¿Esta comparación entre GPT-6 Astra y Muse Spark 1.3 se basa en los puntos de referencia de Cody?

No. Esta comparación alinea los datos publicados por el proveedor para la categoría Texto y razonamiento. No reclama un ganador universal ni combina puntuaciones de referencia de terceros incompatibles.