GPT-6 Astra vs Gemini 3.8: welk AI-model is beter?

Bij GPT-6 Astra vs Gemini 3.8 vergelijk je twee modellen die vrijwel tegelijk verschenen en ongeveer hetzelfde soort zware AI-werk aankunnen. Voor deze vergelijking gebruiken we specifiek GPT-6 Astra op de stand high en Gemini 3.8 Flash op high, omdat Artificial Analysis precies die configuraties onafhankelijk naast elkaar heeft getest.

Dat onderscheid is belangrijk. “Gemini 3.8” is namelijk een modelserie en niet één model. Gemini 3.8 Flash is de uitvoering die in deze vergelijking tegenover Astra staat. Wil je eerst weten hoe Googles modellen en Gemini als AI-assistent zich tot elkaar verhouden, lees dan wat Google Gemini is.

Op de Artificial Analysis Intelligence Index scoort Astra 51 punten tegenover 41 voor Gemini 3.8 Flash. Dat geeft Astra op deze brede verzameling tests een voorsprong, maar vertelt nog niet welk model voor jouw werk de verstandigste keuze is. Daarvoor moet je kijken naar de specifieke taak, snelheid en vooral de kosten.

Voor schrijven en gewoon kantoorwerk is er op basis van deze vergelijking geen overtuigend cijfer waarmee je één model als betere schrijver kunt aanwijzen. Artificial Analysis laat wel een groot snelheidsverschil zien, terwijl je dagelijkse werkomgeving minstens zo belangrijk is.

Gemini 3.8 Flash produceert in de test gemiddeld 343,5 tokens per seconde, tegenover 54,4 tokens per seconde voor GPT-6 Astra. Bij korte herschrijvingen, samenvattingen en veel opeenvolgende vragen kan dat verschil goed merkbaar zijn.

Werk je veel in Gmail, Docs en Drive, dan heeft Gemini daarnaast een praktisch ecosysteemvoordeel. Google laat Gemini informatie uit onder meer Gmail, Docs, Drive, Tasks, Keep en Calendar gebruiken, afhankelijk van je account en instellingen.

Wil je juist leren hoe je die mogelijkheden structureel in je dagelijkse werk gebruikt, dan sluit Gemini in 1 dag daarop aan. Je oefent daar onder andere met schrijven, analyseren, plannen, prompts en Google Workspace.

Voor een simpele e-mail of samenvatting heb je overigens niet altijd het zwaarste model nodig. Een goedkoper of lichter model kan voor zulke taken al ruim voldoende zijn.

GPT-6 Astra scoort hoger op de brede intelligentietest, maar bij lange context liggen de modellen vrijwel gelijk. Dat maakt Astra interessant voor ingewikkeld redeneerwerk, terwijl Gemini 3.8 Flash niet automatisch minder geschikt is voor grote documenten.

Op Humanity’s Last Exam haalt Astra 53% tegenover 48%. Op GDP.pdf, een test voor redeneren over professionele documenten, is het verschil 31% tegenover 21%. Ook op de AA-Omniscience Index, die kennis en het vermijden van hallucinaties meeweegt, staat Astra hoger met 44 tegenover 30.

Bij lange context verdwijnt dat voordeel echter. Op AA-LCR v1.1 scoort Gemini 81% en Astra 80%. Beide hebben volgens Artificial Analysis bovendien een contextvenster van 1 miljoen tokens.

Voor onderzoek is de conclusie daarom genuanceerder dan “Astra wint”. Astra doet het beter op meerdere redeneer- en kennistests, maar als je vooral zeer veel bronmateriaal tegelijk verwerkt, liggen de modellen dicht bij elkaar. Controleer bij beide altijd de oorspronkelijke bronnen voordat je conclusies overneemt.

Voor agentisch werk heeft GPT-6 Astra in de Artificial Analysis-tests een duidelijke voorsprong, maar bij puur programmeren is het beeld gemengder. Vooral de soort programmeertaak bepaalt het verschil.

Op AutomationBench, dat agentische SaaS-workflows meet, haalt Astra 67% tegenover 60% voor Gemini. Het grootste verschil zie je op Terminal-Bench 4.0 voor agentisch programmeren en terminalgebruik: 54% voor Astra tegenover 20% voor Gemini 3.8 Flash.

Op SciCode draait de uitslag juist om. Daar haalt Gemini 57% tegenover 55% voor Astra. Dat laat goed zien waarom één benchmark niet genoeg is om een model simpelweg tot “beste programmeermodel” uit te roepen.

Werk je met complexe AI-agents, API’s en geautomatiseerde processen, dan is niet alleen het model van belang. Ook je prompts, tools en workflow bepalen het resultaat. In ChatGPT Advanced in 1 dag leer je onder andere werken met API’s, function calling en agentfunctionaliteit.

Gemini 3.8 Flash ondersteunt volgens Artificial Analysis meer soorten invoer. Astra accepteert tekst en afbeeldingen, terwijl Gemini 3.8 Flash tekst, afbeeldingen, spraak en video als input ondersteunt. Beide modellen leveren in deze configuratie tekst als output.

Dat geeft Gemini een praktisch voordeel wanneer je workflow niet alleen uit documenten en afbeeldingen bestaat. Denk bijvoorbeeld aan het analyseren van videomateriaal of gesproken informatie.

Let daarbij wel op het verschil tussen een model en de app eromheen. ChatGPT en Gemini kunnen aanvullende hulpmiddelen inzetten die niet rechtstreeks uit de basismogelijkheden van het geteste model volgen.

Gemini 3.8 Flash is in de Artificial Analysis-metingen aanzienlijk sneller. Het produceert ongeveer 343,5 tokens per seconde tegenover 54,4 voor Astra, ruim zes keer zoveel.

Ook voordat het antwoord begint is Gemini sneller. De gemeten tijd tot het eerste token bedraagt 15,01 seconden bij Gemini tegenover 41,22 seconden bij Astra. Voor een antwoord van 500 tokens meet Artificial Analysis een totale responstijd van 16,47 seconden voor Gemini tegenover 50,41 seconden voor Astra.

Bij de volledige Intelligence Index-taken wordt het verschil veel kleiner: gemiddeld 198,73 seconden per taak voor Gemini tegenover 215,13 seconden voor Astra. De reden is dat Gemini tijdens deze taken veel meer tokens genereert. Snel tokens produceren betekent dus niet automatisch dat iedere complexe opdracht zes keer sneller klaar is.

Het prijsverschil is groot: Artificial Analysis berekent een blended prijs van ongeveer $0,58 per 1 miljoen tokens voor Gemini 3.8 Flash tegenover $7,70 voor GPT-6 Astra. Op deze maatstaf is Gemini dus ruim dertien keer goedkoper.

Die blended prijs combineert verschillende soorten tokens. De onderliggende cijfers maken het verschil nog duidelijker. Astra kost in deze vergelijking $10 per miljoen inputtokens en $50 per miljoen outputtokens. Bij Gemini is dat respectievelijk $0,75 en $3,75. Een cache hit kost $1 per miljoen tokens bij Astra tegenover $0,075 bij Gemini. Artificial Analysis gebruikt voor de blended prijs een verhouding van 7:2:1 voor cache hit, input en output.

Toch is “Gemini is dertien keer goedkoper” niet het hele verhaal. Artificial Analysis meet namelijk ook wat een complete Intelligence Index-taak uiteindelijk kost. Daar komt Gemini uit op $1,24 per taak tegenover $1,73 voor Astra. Het verschil is dan nog maar $0,49, oftewel ongeveer 28% gerekend vanaf de kosten van Astra.

De oorzaak zie je in het tokenverbruik. Astra gebruikt gemiddeld ongeveer 12.000 outputtokens per taak, waarvan circa 5.000 reasoningtokens. Gemini gebruikt ongeveer 71.000 outputtokens, waarvan 43.000 reasoningtokens. Gemini is per token veel goedkoper, maar gebruikt in deze test ook veel meer tokens om de klus af te ronden.

Voor bedrijven die modellen via de API op grote schaal inzetten is dit een belangrijk onderscheid. Kijk niet alleen naar de prijs per miljoen tokens, maar ook naar de kosten per succesvol uitgevoerde taak. Voor gewone gebruikers binnen ChatGPT of Gemini zeggen deze API-cijfers bovendien niets rechtstreeks over de prijs van je abonnement.

Stand van de cijfers: 22 september 2026. AI-modelprijzen veranderen regelmatig; Artificial Analysis is hier de gebruikte bron voor prijs en benchmarkmetingen.

Voor de maximale context is er op papier geen verschil: Artificial Analysis vermeldt voor beide modellen een contextvenster van 1 miljoen tokens. Dat is grofweg genoeg ruimte om zeer grote hoeveelheden tekst binnen één context te verwerken.

Een miljoen tokens betekent alleen niet dat ieder detail even betrouwbaar wordt meegenomen. Dat zie je ook aan de bijna gelijke long-contextscore van 80% voor Astra en 81% voor Gemini.

Kies daarom niet puur het model met het grootste getal op de specificatielijst. De kwaliteit waarmee een model informatie terugvindt en redeneert over lange documenten is minstens zo belangrijk.

Gemini heeft de meest directe aansluiting wanneer je organisatie al sterk op Google Workspace draait. Vanuit Gemini kun je, afhankelijk van je account en beheerinstellingen, onder andere informatie uit Gmail, Docs en Drive opvragen en taken, notities of agenda-items gebruiken.

ChatGPT kan eveneens met externe diensten werken. OpenAI ondersteunt gekoppelde apps zoals Google Drive, waarmee ChatGPT bijvoorbeeld bestanden kan zoeken of documenten kan samenvatten. Welke mogelijkheden beschikbaar zijn, hangt onder andere af van je abonnement, regio en werkruimte.

Het verschil zit dus minder in “kan ChatGPT met Google werken?” en meer in hoe rechtstreeks de AI onderdeel is van je bestaande werkomgeving. Werk je vrijwel volledig in Google Workspace, dan is dat een serieus argument om Gemini mee te nemen in je keuze.

De beste keuze hangt af van je taken en niet van één totaalscore. De cijfers van Artificial Analysis geven wel duidelijke aanwijzingen voor verschillende soorten gebruikers.

1. Je wilt het sterkste model voor complexe agenttaken

   Astra heeft hier de beste papieren. Het scoort 67% tegenover 60% op AutomationBench en 54% tegenover 20% op Terminal-Bench 4.0. Vooral wanneer een model moet redeneren én zelfstandig handelingen moet uitvoeren, is dat verschil relevant.

2. Je verwerkt heel veel API-verkeer

   Dan verdient Gemini 3.8 Flash serieus aandacht. De blended prijs ligt op ongeveer $0,58 per miljoen tokens tegenover $7,70 voor Astra. Kijk wel naar je werkelijke tokenverbruik, want Gemini gebruikte in de Intelligence Index aanzienlijk meer tokens per taak.

3. Je wilt vooral snelheid

   Gemini is duidelijk sneller in de gemeten API-output: ongeveer 343,5 tegenover 54,4 tokens per seconde. Bij veel korte interacties kan dat zwaarder wegen dan een hogere benchmarkscore.

4. Je werkt vooral met Gmail Docs en Drive

   Dan is Gemini praktisch aantrekkelijk door de directe aansluiting op Google Workspace. De integratie met je bestaande werkproces kan belangrijker zijn dan een verschil van enkele benchmarkpunten.

5. Je doet ingewikkeld onderzoek en kenniswerk

   Astra staat voor op de brede Intelligence Index en op meerdere redeneer- en kennistests. Voor lange context is het verschil vrijwel verdwenen, dus test vooral met documenten en opdrachten die representatief zijn voor je eigen werk.

Startel heeft meer dan 25 jaar ervaring met het opleiden van IT-professionals. Die praktijk leert ook bij AI een nuttige les: een model met de hoogste score is pas waardevol als het daadwerkelijk aansluit op wat je ermee wilt doen.

Wil je verder kijken dan alleen deze twee modellen, lees dan ook welke AI-app het beste bij je past. Die bestaande pagina heeft al veel zoekzichtbaarheid en behandelt de bredere keuze tussen AI-tools.

GPT-6 Astra scoort in de Artificial Analysis-metingen hoger op brede intelligentie en meerdere agentische tests, terwijl Gemini 3.8 Flash veel sneller en per miljoen tokens aanzienlijk goedkoper is. Bij lange context liggen ze vrijwel gelijk.

Voor API-gebruik is vooral het kostenverhaal interessant: $7,70 tegenover $0,58 per miljoen tokens klinkt enorm, maar per benchmarktaak is het verschil $1,73 tegenover $1,24. Efficiënt tokengebruik verandert dus het plaatje.

Werk je vooral binnen Google Workspace, dan heeft Gemini daarnaast een logisch ecosysteemvoordeel. Wil je Gemini praktisch leren gebruiken voor dagelijkse werkzaamheden, dan kun je dat oefenen in Gemini in 1 dag.