GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1：同样 $10/$50，61 对 66

GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 的单 token 价格完全相同：输入 $10.00，输出 $50.00。而在 Artificial Analysis 智能指数上，Fable 5.1 是 66 分，Astra 是 61 分。 OpenAI 在 2026 年 9 月 3 日发布 Astra，带着一批很强的智能体 benchmark 数字。第三方综合指数讲的是另一个故事，迁移之前两边都值得读。

先说结论

• 标价完全一样。 两边都是每百万 $10 / $50，单 token 上谁也不比谁省。
• 缓存读不一样。 Ofox 上 Fable 5.1 缓存读每百万 $0.25，OpenAI 给 Astra 的缓存输入是 $1.00。在智能体循环里重复最多的那一部分上，四倍差价。
• Fable 5.1 在综合指数上高五分，max 档 66 对 61。Astra 在该指数上是 202 个模型里第 8。
• Astra 在 OpenAI 挑的 benchmark 上领先，那些都是智能体向的：电脑操作、漏洞挖掘、前沿数学。
• Astra 的 max 档比 high 档贵约一倍，只换来一分。 61 对 60，跑同一个指数 $3,013 对 $1,429。

价格一样，但只有一个缓存便宜

Astra 的标准价和 Fast 模式价是 OpenAI 公布的发布定价；1.1M 上下文、128K 输出上限和 2026 年 4 月知识截止来自它的模型规格页。Fable 5.1 的费率是 Ofox 实时目录，其中 anthropic/claude-fable-5.1 的缓存输入是每百万 $0.25；Astra 在 Ofox 上的费率与 OpenAI 标价一致，缓存输入 $1.00。两者均于 2026 年 9 月 5 日重新读取。

缓存那一行才是真正撬动账单的。智能体循环每一轮都会重发同样的系统提示、工具定义和对话历史，所以缓存输入通常是长任务里最大的一笔。$1.00 对 $0.25，同样的缓存上下文在 Astra 上贵四倍。这在只看标价的对比里是隐形的，在月度账单上非常显眼。

第三方指数怎么说

Artificial Analysis 给 GPT-6 Astra 61 分，Claude Fable 5.1 66 分。 AA 的智能指数是九项评测的综合：GDPval-AA v2、𝜏³-Banking、Terminal-Bench v2.1、SciCode、Humanity’s Last Exam、GPQA Diamond、CritPt、AA-Omniscience 和 AA-LCR。Astra 的位置在这里：

读取自 Artificial Analysis，2026 年 9 月 4 日。Astra 是 202 个模型里的第 8，绝对意义上是很强的位置，放进上下文看则是个很具体的位置：压在它上面的每一个都是 Claude 或 Muse Spark 的变体。

这张表里有两个对比比排名本身更重要。

同样的分数下，Astra 不是便宜的那个。 三个配置都停在 61 分：Astra max 每任务 $1.67，Claude Opus 5 high $1.23，Muse Spark 1.3 xhigh $0.55。拿到同样的实测分数，Astra 是最便宜路子的三倍价钱。

同样的价格下，Astra 不是强的那个。 Fable 5.1 收同样的 $10 / $50，指数高五分。

OpenAI 公布了什么，以及为什么那不是同一个主张

OpenAI 的发布数字是真的，而且大多偏智能体：

这些是厂商自报的，跑在厂商选定的 benchmark 上，其中几个还带着限定：ARC-AGI-3 的 99.9% 是「adapter harness」，Humanity’s Last Exam 的 57.2% 是「带工具」。这两个限定都不是缺陷，但都改变了数字的含义，而且都不能直接跟第三方跑同一项评测的结果相比。

ARC-AGI-3 那个限定比多数限定更要紧：ARC Prize 自己的标准 harness 上，同一个模型是 62.7%，同一个 benchmark 上 37 分的裂口。我们的测评讲了为什么两个数字都成立，以及这个差距实际测的是什么。

诚实的读法是：它们测的本来就是不同的东西。AA 的指数偏重通用推理、长上下文检索和知识。OpenAI 挑的那批偏重电脑操作、终端任务、安全工具和数学。一个模型可以在其中一个领先、在另一个落后，而两边都没有错，哪一个能预测你的结果，取决于你实际跑的是什么。

Astra 自己的档位之间就互相矛盾

一分指数，代价大约是两倍。

max 写的输出 token 是 high 的 2.6 倍，跑完指数的花费是 2.1 倍，换来一分。这跟 Gemini 3.8 Flash 相对 3.7 Flash 的情况是同一个模式——新模型在同样的费率下多写了 30% 的输出 token：effort 档位本质是价格乘数，而最高档很少是性价比档。

把生产负载默认设成 max 之前，两档都拿你自己的任务跑一遍，看那一分在你这儿存不存在。在 AA 的混合任务上它是 61 分里的一分；在更窄的负载上它可能是零。

什么时候选 GPT-6 Astra

• 电脑操作与终端自动化。 OSWorld 2.0 的 72.6% 和 Terminal-Bench 4.0 的 57.9% 是 OpenAI 主打的数字，这也是这个模型被定位的负载类别。
• 安全与漏洞相关的活。 ExploitBench 100%、SRE-Bench 单次尝试 88%，都很具体，而且没有覆盖这一块的可比第三方综合指数。
• 你需要 Fast 模式。 $20 / $100 换最高 2.5 倍速度，这是 Fable 5.1 花多少钱都没有的延迟旋钮。
• 你已经在用 Bedrock。 Astra 发布即支持。

什么时候留在 Claude Fable 5.1

• 同样价格下的通用推理。 同样的 $10 / $50 多五分指数，是这个对比里最清楚的论据。
• 缓存重的智能体循环。 每百万缓存输入 $0.25 对 $1.00，而这一项正是长时间运行的智能体里增长最快的。anthropic/claude-fable-5.1 和 openai/gpt-6-astra 自 2026 年 9 月 5 日起都在 Ofox 目录里，所以这已经是改一个字符串就能跑的 A/B，不需要等。

如果预算才是约束，那两个都不是答案

这两个都是输出每百万 $50 的模型。如果任务并不需要 61 或 66 分，同一个指数里有更便宜的接近方式：Claude Opus 5 是 $5 / $25，max 档 63 分，比 Astra 高两分而单 token 价格只有一半。Opus 5 与 GPT-5.6 Sol 的对比讲了那个档位，GPT-5.6 档位指南讲了 OpenAI 的上一代，那一代仍然是 $5 / $30 而不是 $10 / $50。

有一点值得直说：GPT-6 Astra 把 OpenAI 自家旗舰的输入价翻了一倍、输出提高了三分之二，从 GPT-5.6 Sol 的 $5 / $30 涨上来。从 OpenAI 产品线内部看升不升级，是另一个问题，它有自己的答案。完整的 Astra 价目表覆盖了 Fast 模式、缓存档位，以及每个 effort 档下一个任务的花费。

今天就把 A/B 跑起来

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key="YOUR_OFOX_API_KEY")

r = client.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-fable-5.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function to remove the nested loop."}],
)
print(r.usage)

把模型字符串换成 openai/gpt-6-astra 再跑一遍：两个模型在同一个端点上、参数集相同，所以这个对比的成本就是一行代码。GET https://api.ofox.io/v1/models 始终是「什么能调」的准绳。

来源

• https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-astra
• https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-astra-high
• https://llm-stats.com/models/gpt-6-astra
• https://ofox.io/models/anthropic/claude-fable-5.1
• https://ofox.io/models/openai/gpt-6-astra

Artificial Analysis 的指数分数、单任务成本与跑完指数的花费读取于 2026 年 9 月 4 日。GPT-6 Astra 的 benchmark 表是 OpenAI 2026 年 9 月 3 日的发布数字。两个模型的 Ofox 费率读取自 2026 年 9 月 5 日的实时 /v1/models 端点，也就是 GPT-6 Astra 上架当天。