GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1: programozás, Agent, árak és benchmark-összehasonlítás

Előre a következtetés: a GPT-6 Astra az erősebb általános célú modell a közös benchmarkokon, a Claude Fable 5.1 pedig a hosszú ideig futó Agentek, a cache-költségek és a Claude Code munkafolyamatok terén vonzóbb. Ha a feladatok főként terminálos programozásról, számítógépes műveletekről, matematikáról, adatbázis-migrációról vagy több eszközön átívelő végrehajtásról szólnak, először a GPT-6 Astra-t érdemes kipróbálni; ha az Agent órákon át megszakítás nélkül fut, nagy mennyiségben ismételten beolvassa a kontextust, vagy a csapat már mélyen használja a Claude Code-ot, a Fable 5.1 továbbra is megfelelőbb lehet.

Ez nem egyszerűen arról szól, hogy „a GPT-6 hány versenyszámot nyert meg". A két modell API-bemeneti és -kimeneti ára megegyezik, de a cache-olvasás ára négyszeres eltérést mutat; a gyártók által közzétett benchmarkok pedig eltérnek a harness, az effort, a biztonsági irányelvek és a hiányzó adatok tekintetében. Ez a cikk 2026. szeptember 5-i állapotot tükröz, csak a hivatalosan ellenőrizhető adatokat hasonlítja össze, és külön jelöli azokat a helyeket, ahol a közvetlen összehasonlítás nem lehetséges.

Egy táblázat: GPT-6 Astra és Claude Fable 5.1

A specifikációk az OpenAI GPT-6 Astra modelloldaláról és az Anthropic Fable 5.1 modelloldaláról származnak. Az OpenAI azt is megjegyzi, hogy ha a bemenet meghaladja a 272K tokent, az egész kérés bemeneti és cache-ára a kétszeresére, kimeneti ára pedig a másfélszeresére nő. Ezért az, hogy „a GPT-6 kontextusa 50 ezer tokennel nagyobb", nem jelenti azt, hogy a rendkívül hosszú feladatok biztosan olcsóbbak.

A GPT-6 Astra szakaszos bevezetése lezárult, így a „ki fér hozzá előbb" már nem fő szempont a kettő közötti választásnál. A teljes körű elérhetőség itt továbbra is csak a jogosult fizetős csomagokra, a Codexre és az API-ra vonatkozik: a Free/Go, a Chatben elérhető GPT-6 Pro-hozzáférés és a korlátozott kiberbiztonsági képességek továbbra is külön határokkal rendelkeznek, részletek a GPT-6 Astra elérhetőségéről és biztonságáról szóló tájékoztatóban.

GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1 benchmark-összehasonlítás

Az alábbiakban csak azok a mérőszámok szerepelnek, amelyekhez mindkét félnek van eredménye, vagy ahol a hiányzás okát érdemes megmagyarázni. Az eredmények mindkét fél hivatalos publikációiból származnak. A félkövér az adott sor magasabb értékét jelöli; a — csak azt jelenti, hogy a közzétett táblázat nem adott meg adatot, nem pedig azt, hogy a modell nulla pontot kapott.

Ez az adatsor három behatárolt következtetést támaszt alá:

1. A GPT-6 Astra előnye szélesebb területet fed le, különösen a tudományos terminál, a matematika, a CAD, az üzleti automatizálás és az adatbázis-migráció terén.
2. A Fable 5.1 nem marad el minden téren: a HLE eszközök módban és az Artificial Analysis Intelligence Indexen magasabb értéket ér el.
3. A két-három százalékpontnál kisebb különbségeket nem érdemes túlértelmezni. A futtató fél, a minta, az eszközök, a következtetési keret vagy a véletlenszerűség is megváltoztathatja a sorrendet.

Az OpenAI publikációja az Agents' Last Exam 59.3%-át, az OSWorld 2.0 72.6%-át és a ScreenSpot-Pro 92.7%-át is megadja, de ugyanebben a táblázatban nem szerepel Fable 5.1 megfelelő érték, ezért ezek alapján nem lehet a Fable-t kudarcnak kikiáltani. Fordítva: az Anthropic megjelenési oldalán szereplő CursorBench 3.2.0, GDPval-AA v2 és OSWorld partial/strict eredmények sem fűzhetők közvetlenül össze az OpenAI más konfigurációt használó számaival.

Programozási képesség: a GPT-6 erősebb, de a különbség a feladattól függ

Ha az a kérdés, hogy „a GPT-6 Astra vagy a Fable 5.1 alkalmasabb programozásra", a hivatalos közös adatok a GPT-6 felé billentik a mérleget: a Terminal-Bench 4.0-n 1.9 százalékponttal, a DeepSWE v1.1-en 6.7-tel, a DB Migrationen 6.1-gyel ér el magasabb értéket. A ScreenSpot-Pro, a BenchCAD és a Computer Use kapcsolódó eredményei is azt mutatják, hogy nem csak kódot generál, hanem a valós szoftverfelületeken végzett feladatokban is jobban teljesít.

A különböző kódolási benchmarkok azonban nem ugyanazt mérik:

• A Terminal-Bench közelebb áll ahhoz, hogy a terminálban megértsük a környezetet, módosítsuk a fájlokat és átmenjünk az ellenőrzésen;
• a DeepSWE a szoftverfejlesztési feladatokra fókuszál;
• a FrontierCode jobban hangsúlyozza a valós szoftverminőséget és a beilleszthetőséget;
• a DB Migration szűkebb, de nagyon praktikus adatbázis-módosítási feladat;
• az Artificial Analysis Coding Agent Index több ügynök-alapú kódolási tesztet foglal össze, és a Fable 5.1 bizonyos külső aggregált mutatókon továbbra is versenyképes.

Ezért kis javítások vagy egyfájlos kódgenerálás esetén nem érdemes kizárólag a csúcsmodell benchmarkjai alapján választani. Valójában a saját reprezentatív feladataidon érdemes A/B tesztet futtatni: ugyanaz a repository, ugyanaz a kezdeti állapot, ugyanazok az eszközengedélyek, ugyanazok az átvételi tesztek — közben külön rögzítve a sikerrátát, a manuális beavatkozások számát, az összes tokent, a teljes költséget és a befejezési időt.

Hosszú ideig futó Agent: a Fable 5.1 előnye nem csak a benchmarkokban van

Az Anthropic a Fable 5.1-et kifejezetten olyan feladatmodellként tervezte, amely órákon át, több alkalmazáson átívelve működik. Hangsúlyozza a tervezést, az eszközhívásokat, a hibákból való helyreállást, az öntesztelést és az olvasható előrehaladást, valamint támogatja az effort üzenetenkénti beállítását. Azoknak a csapatoknak, amelyek már a Claude Code, a Cowork vagy a Claude API köré építették a folyamataikat, ezek a futásidejű viselkedések fontosabbak lehetnek, mint néhány pont egyetlen benchmarkon.

A GPT-6 Astra szintén end-to-end Agentekhez készült; támogatja a webes keresést, a fájlkeresést, a kódinterpretert, a hosztolt Shellt, a Computer Use-t, az MCP-t, a Skills-eket és az aszinkron eszközhívásokat. Támogatja továbbá, hogy a feladat futása közben további követelményeket adjunk hozzá, és hogy a következtetés erősségét a cache-prefix megszakítása nélkül lehessen módosítani. Más szóval egyik modell sem „csak csevegésre" való; a különbségek inkább az ügynökkeretrendszerben, az ökoszisztéma-integrációban és a költségstruktúrában mutatkoznak meg.

Ha a feladat több órán át fut, a PandaNpc Agent segítségével mobilon, weben vagy asztali gépen is nyomon követheted a helyi gépen futó Claude Code- vagy Codex-munkameneteket. A modell és az eszközök továbbra is a fejlesztőgépen futnak, a távoli belépési pont csak az előrehaladás megtekintésére, a jogosultsági kérdések kezelésére és a további utasítások kiadására szolgál. Lásd még a Claude Code és Codex összehasonlítását.

Ugyanaz az ár — miért lehet mégis nagy a tényleges költségkülönbség

Mindkét modell esetében a bemenet $10 / MTok, a kimenet $50 / MTok; ha csak a hirdetett árakat nézzük, azt gondolnánk, hogy a költség ugyanaz. A valóságban legalább négy változó van:

• Cache-olvasás: a Fable 5.1 esetében $0.25/MTok, a GPT-6 Astra esetében $1/MTok;
• Rendkívül hosszú bemenet: a GPT-6 a 272K feletti bemenetnél az egész kérésre érvényes szorzótényezős elszámolást alkalmaz;
• Kimeneti hossz: a kimenet mindkét modellnél 50 dollár / millió token, az újradolgozás és a bőbeszédű következtetés pedig gyorsan felnagyítja a költséget;
• Feladatsiker-arány: egy drágább modell, amely egyszer elvégzi a feladatot, olcsóbb lehet, mint egy olcsóbb modell, amelyet háromszor kell újrafuttatni.

Tételezzük fel, hogy a feladat 10 millió cache-tokent olvas be, emellett van 200 ezer új bemeneti és 50 ezer kimeneti token, a cache-írást pedig egyelőre nem számoljuk:

Ez a példa csak a „magas cache-újrahasznosítású forgatókönyv" árbeli különbségét mutatja be; nem jelenti azt, hogy a Fable minden feladata feleannyiba kerül. Ha a feladat szinte nem talál be a cache-be, vagy ha a GPT-6 kevesebb lépéssel egyszerre elvégzi a feladatot, az eredmény akár az ellenkezője is lehet.

Hogyan befolyásolják a biztonsági irányelvek a valós használatot

A Fable 5.1 esetében a kiberbiztonsági, biológiai és kémiai kérések safeguards-eket válthatnak ki, amelyek elutasításhoz vagy Opus-modellre irányításhoz vezethetnek. Az Anthropic kifejezetten jelzi, hogy az átirányított kérésekért nem a Fable árait számolják fel. Hivatalos benchmarkjai is megjegyzik, hogy bizonyos feladatok a termelési biztonsági irányelvek közbelépése miatt nulla pontot kapnak, így a „válasz megtagadása" és az „alapképesség hiánya" nem ugyanaz.

A GPT-6 Astra is szigorúbb biztonsági és alignment-mechanizmusokat alkalmaz. Az OpenAI kiberbiztonsági képességeit Critical minősítésűnek értékeli, és a magas kockázatú képességekhez Trusted Access-t, megfigyelést és rétegzett hozzáférést rendel. A hétköznapi fejlesztés, a kódreview és a defenzív biztonsági munka általában nemít magas kockázatú képességnek, de hogy ténylegesen végrehajtható-e, az továbbra is a kérés tartalmától, a fiók jogosultságaitól és az eszközengedélyektől függ.

Ezért is nem lehet a biztonsági benchmarkokat kizárólag a „teljesítési arány" alapján nézni. Vállalati üzembe helyezésnél fontosabb kérdések: engedélyezett-e az automatikus végrehajtás, korlátozhatók-e az eszközengedélyek, megőrződik-e az auditnyom, mik az adatmegőrzési szabályok, és hogy lefokozáskor az alkalmazás képes-e felismerni a ténylegesen használt modellt.

Melyiket válasszuk: GPT-6 Astra vagy Fable 5.1

A GPT-6 Astra-t válaszd először, ha:

• főként összetett terminálos programozást, adatbázis-migrációt, számítógépes műveleteket vagy több eszközön átívelő munkát végzel;
• fontosabbak számodra a matematikai, absztrakt következtetési, CAD- és professzionális szoftverhasználati közös benchmarkeredmények;
• szükséged van az OpenAI Responses API aszinkron eszközeire, a hosztolt Shellre, a Computer Use-ra vagy MCP-kombinációra;
• szeretnéd az Astra-t közvetlenül a már elérhető Codexben vagy OpenAI API-ban használni, és vállalod, hogy a 272K feletti hosszú bemeneteknél a szorzótényezős költséggel is kalkulálsz.

A Claude Fable 5.1-et válaszd először, ha:

• a fő munkafolyamatod már a Claude Code-on vagy a Claude API-n alapul;
• a feladat hosszú ideig fut, és nagy, azonos kontextusrészleteket ismételten beolvas;
• fontosabb a cache-olvasás költsége, az előrehaladás olvashatósága és a hosszú feladatok helyreállítása;
• a saját tesztjeid azt mutatják, hogy a Fable kevesebb újradolgozást igényel a kódbázison vagy szakmai dokumentumokon végzett feladatokban.

Ha mindkettőhöz van hozzáférésed, a legbiztonságosabb megoldás nem az, hogy egyetlen „összetett győztesre" fogadsz, hanem hogy kétszintű útválasztást építesz ki: a hétköznapi feladatokhoz először az olcsóbb Opus, Sonnet vagy GPT-5.6 sorozatot használod; csak a magas értékű, hosszú láncú feladatokhoz lépsz fel a GPT-6 Astra-ra vagy a Fable 5.1-re, és a mért sikerráta alapján folyamatosan osztod el a terhelést.

Hogyan hasonlítsuk össze tisztességesen a két modellt

Javasoljuk, hogy készíts elő 10–30 valós feladatot, és mindegyiknél rögzítsd:

1. ugyanazt a kód- és adatpillanatképet;
2. ugyanazokat az eszköz-, hálózati és fájlengedélyeket;
3. az egyenértékű reasoning effortot, ne az egyik oldalon maxot, a másikon alapértelmezett szintet;
4. ugyanazt az idő- és költségkorlátot;
5. az automatikus tesztelés vagy a vak emberi értékelés szempontjait;
6. legalább háromszori futtatást, hogy egyetlen véletlen siker ne tűnjön stabil képességnek.

A végső táblázatban legalább a teljesítési arányt, az első próbálkozásra elért sikerarányt, a manuális beavatkozások számát, a teljes költséget, az időtartamot és a kimeneti tokent rögzítsd. Ha a modell visszautasítást, lefokozást vagy elégtelen jogosultságot jelez, azt külön okként tüntesd fel, ne automatikusan „nem tudja megcsinálni" értékként.

Gyakori kérdések (FAQ)

Erősebb a GPT-6 Astra, mint a Claude Fable 5.1?

A jelenleg publikált közös benchmarkok többségén a GPT-6 Astra ér el magasabb értéket, különösen a tudományos terminál, a matematika, a CAD, az automatizálás és az adatbázis-migráció terén. A Fable 5.1 viszont a HLE eszközök módban és az AA Intelligence Indexen vezet, és a valós feladatokra a harness, az effort, az eszközök és a biztonsági irányelvek is hatással vannak.

Melyik modell alkalmasabb kódíráshoz?

A GPT-6 Astra közös programozási benchmarkeredményei összességében jobbak, és a terminálos, adatbázisos és szoftverek közötti feladatokhoz illik; a Fable 5.1 jobban hangsúlyozza a hosszú távú autonóm kódolást, a helyreállítást és az ellenőrzést. Nagyobb projekteknél a legjobb, ha a saját kódbázisodon futtatsz A/B tesztet azonos körülmények között.

Megegyezik a két modell API-ára?

Az alap bemeneti és kimeneti ár megegyezik: $10 / MTok és $50 / MTok. A Fable 5.1 cache-olvasása viszont csak $0.25 / MTok, míg a GPT-6 Astra esetében $1 / MTok; a GPT-6 272K feletti bemeneténél pedig szorzótényezős elszámolás lép életbe, így a tényleges költség nem feltétlenül ugyanaz.

Melyiknek hosszabb a kontextusa?

A GPT-6 Astra kontextusa 1,050,000 token, a Fable 5.1-é 1,000,000 token, mindkettő maximális kimenete 128K. Pusztán a kapacitásbeli különbség kicsi; a rendkívül hosszú bemenetek ára, a keresés minősége és a cache-találati arány általában fontosabb szempont.

Miért nem látom a GPT-6 Astra-t?

2026. szeptember 5-én a GPT-6 Astra már teljes körűen elérhető a jogosult fizetős csomagokban, valamint a Codex- és API-belépési pontokon. Ha továbbra sem látod, ellenőrizd, hogy Free/Go-csomagot használsz-e, az alap Astra-t vagy a GPT-6 Pro-t keresed-e, a munkaterület rendszergazdája engedélyezi-e a modellt, illetve hogy az alkalmazásnak szüksége van-e frissítésre vagy újrabejelentkezésre. A teljes határokat lásd: GPT-6 Astra jogosultsági és megosztási tájékoztató.

Megbízhatunk-e közvetlenül a gyártói benchmarkokban?

Szűrőszignálként használhatók, de nem tekinthetők végleges választási szempontnak. Előbb ellenőrizd, hogy az adott sor ugyanazt a feladatverziót, eszközöket, következtetési keretet és értékelési módot használja-e, majd a saját reprezentatív munkaterheléseddel mérd újra.

Összegzés

A GPT-6 Astra és a Claude Fable 5.1 összehasonlításának kulcsa nem az, hogy „melyik okosabb minden forgatókönyvben". Mindkét modell már nyilvánosan elérhető; a GPT-6 a közös benchmarkok többségében vezet, és különösen a számítógépes műveletek, az összetett terminálos feladatok, a matematika és a több eszközön átívelő végrehajtás terén erős; a Fable 5.1 pedig az alacsonyabb cache-olvasási költségével, az érett Claude-munkafolyamatokkal és a hosszú távú Agent-tervezéssel őrzi meg egyértelmű előnyét.

Ha csak egyetlen alapértelmezett javaslatot adhatunk: ha van hozzáférésed, és a feladat inkább összetett végrehajtást igényel, először a GPT-6 Astra-t próbáld ki; ha a feladat nagymértékben újrahasznosítja a hosszú kontextust, vagy a csapat már mélyen a Claude Code-hoz kötődik, először a Fable 5.1-et. A költség- vagy megbízhatóságérzékeny csapatoknak pedig a saját sikerarányuk és az egyes sikeres feladatokra jutó költség alapján kell meghozniuk a végső döntést.