GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1 : benchmarks, coût API et usages réels

Les recherches gpt 6 astra claude ou claude astra visent généralement à comparer GPT-6 Astra d’OpenAI avec Claude Fable 5.1 d’Anthropic. Clarifions d’abord un point fréquent : Astra est un modèle OpenAI, pas un modèle Claude. Il n’existe actuellement aucun produit nommé « Claude Astra ».

Les deux modèles ont le même tarif public de base : 10 dollars par million de tokens d’entrée et 50 dollars par million de tokens de sortie. Pourtant, la facture réelle et la qualité obtenue peuvent différer fortement. Prompt Cache, le seuil de 272K d’Astra, le niveau d’effort de raisonnement, la consommation effective de tokens et l’agent harness modifient l’économie de chaque tâche.

Conclusion pratique

• Commencez par GPT-6 Astra pour les workflows riches en outils, le Computer Use, le terminal et les tâches où il faut réorienter l’agent pendant l’exécution.
• Commencez par Claude Fable 5.1 pour les grands contextes réutilisés, les entrées très longues, les agents autonomes de longue durée et les charges qui privilégient un débit de sortie élevé.
• Pour le code, testez les deux sur votre propre dépôt. Un modèle dans Codex ou Claude Code appartient à un système plus vaste ; un score de classement ne se transpose pas automatiquement d’un outil à l’autre.

Les spécifications, tarifs et évaluations publiques de cet article ont été vérifiés le 18 septembre 2026. Avant tout passage en production, consultez à nouveau les prix actuels des fournisseurs et de BetterToken.

Comparaison en 30 secondes

Dimension	GPT-6 Astra	Claude Fable 5.1
Fournisseur	OpenAI	Anthropic
Model ID	gpt-6-astra	claude-fable-5-1
Contexte / sortie maximale	1 050 000 / 128 000 tokens	1 000 000 / 128 000 tokens
Entrée / sortie standard	10 $ / 50 $ par 1M tokens	10 $ / 50 $ par 1M tokens
Écriture Prompt Cache	12,50 $ par 1M tokens	12,50 $ pour 5 min ; 20 $ pour 1 h par 1M tokens
Lecture Prompt Cache	1 $ par 1M tokens	0,25 $ par 1M tokens
Règle d’entrée longue	Au-delà de 272K, toute la requête passe à 2× pour input/cache et 1,5× pour output	Tarif standard jusqu’à 1M de contexte
Intelligence Index indépendant	53	53
Vitesse de sortie indépendante	Environ 51,3 tokens/s	Environ 66,4 tokens/s
Premier test conseillé	Agents outillés, Computer Use, steering interactif, terminal et science	Contexte long réutilisé, agents long-horizon, cache intensif et débit supérieur

Ce tableau n’est pas un classement universel. Il sert à choisir un premier candidat selon la forme de la tâche, puis à valider avec vos données, vos outils et vos critères d’acceptation.

Pourquoi un tarif identique produit des factures différentes

1. Une requête standard ponctuelle coûte le même prix

Pour 100K tokens d’entrée non mis en cache et 10K tokens de sortie :

Entrée : 0,1 × 10 $ = 1,00 $
Sortie : 0,01 × 50 $ = 0,50 $
Total : 1,50 $

Dans ce cas, les deux modèles coûtent autant. L’écart apparaît lorsque le contexte est réutilisé, que le seuil de 272K d’Astra est franchi, que l’effort change ou qu’un modèle consomme davantage de tokens pour produire un résultat acceptable.

2. Réutiliser un préfixe de 100K favorise la lecture de cache de Fable

Supposons que la première requête écrive un préfixe commun de 100K tokens dans le cache, que les neuf suivantes le relisent entièrement et que la sortie totale atteigne 50K tokens. Pour Fable, prenons le cache de cinq minutes et supposons que toutes les lectures surviennent dans le TTL. Chaque requête Astra reste sous 272K.

Astra: 0,1 × 12,50 $ + 0,9 × 1,00 $ + 0,05 × 50 $ = 4,65 $
Fable: 0,1 × 12,50 $ + 0,9 × 0,25 $ + 0,05 × 50 $ = 3,975 $ ≈ 3,98 $

Le calcul ne couvre que le préfixe partagé et la sortie ; la nouvelle entrée de chaque tour s’ajoute. L’avantage de Fable dépend d’un vrai cache hit. Si le préfixe change, si le TTL expire ou si l’application ne réutilise pas exactement le même bloc, il faut l’écrire de nouveau.

3. Une entrée de 300K change fortement l’économie

Pour une requête avec 300K tokens d’entrée non mis en cache et 20K tokens de sortie :

Astra: 0,3 × 20 $ + 0,02 × 75 $ = 7,50 $
Fable: 0,3 × 10 $ + 0,02 × 50 $ = 4,00 $

Dès que l’entrée dépasse 272K, le surcoût Astra s’applique à toute la requête, pas seulement aux 28K tokens excédentaires. Input et cache doublent, output passe à 1,5 fois le tarif standard. Charger un dépôt entier, un lot de contrats ou un corpus de recherche peut donc modifier nettement la facture.

4. « Moins cher par token » et « moins cher par tâche » ne veulent pas dire la même chose

Artificial Analysis publie deux résultats qui semblent contradictoires :

• En low effort, GPT-6 Astra coûte environ 0,82 $ par tâche d’évaluation, contre 2,37 $ pour Claude Fable 5.1.
• En max effort, avec une répartition représentative 7:2:1 entre cache hit/input/output, le coût pondéré de Fable est d’environ 7,17 $ par 1M tokens, contre 7,70 $ pour Astra.

Les deux peuvent être vrais. Le coût par tâche dépend du taux de réussite, de la longueur du raisonnement et de l’effort choisi. Le coût pondéré suppose un mix de trafic fixe. En production, mesurez le coût d’un résultat accepté.

Ce que disent réellement les benchmarks

Comparaisons directes publiées par OpenAI

La page de lancement de GPT-6 Astra présente les résultats suivants :

Benchmark	GPT-6 Astra	Claude Fable 5.1	Avantage
AutomationBench	41,4 %	31,4 %	Astra
Terminal-Bench 4.0	57,9 %	55,8 %	Astra
DeepSWE v1.1	74,1 %	67,4 %	Astra
Terminal-Bench Science 0.1	64,6 %	52,6 %	Astra
GPQA Diamond	96,0 %	93,7 %	Astra
Humanity’s Last Exam with tools	57,2 %	65,0 %	Fable

Ces chiffres justifient un premier test d’Astra pour l’automatisation, le terminal, l’ingénierie logicielle et les workflows scientifiques assistés par outils. Ils restent publiés par OpenAI. Harness, outils, effort, prompts et politique de relance peuvent différer ; utilisez-les comme indice directionnel, pas comme verdict universel.

Comparaison indépendante : même indice global, forces différentes

Artificial Analysis v4.3 attribue aux deux modèles un Intelligence Index de 53. Sur la même page :

• Claude Fable 5.1 génère environ 66,4 tokens par seconde, contre 51,3 pour Astra en max effort.
• Astra domine une partie des évaluations d’agents, notamment AutomationBench-AA et Terminal-Bench 4.0.
• Fable domine certaines mesures de raisonnement, comme SciCode et Humanity’s Last Exam.
• Les résultats varient avec effort, fallback, outils et environnement agentique.

La bonne lecture n’est pas qu’ils sont interchangeables. Ils appartiennent à une classe de capacité proche, mais répartissent leurs avantages différemment.

Choisir selon la charge, pas selon le logo

Testez d’abord GPT-6 Astra lorsque

1. Le workflow utilise de nombreux outils et un humain doit intervenir pendant l’exécution. OpenAI met en avant les appels asynchrones d’outils et le mid-turn steering.
2. La tâche dépend du terminal ou de l’automatisation. Terminal-Bench et AutomationBench en font un bon premier candidat pour la configuration système et les opérations.
3. Le travail combine raisonnement et logiciels scientifiques ou professionnels. Terminal-Bench Science, GPQA et BenchCAD indiquent un potentiel élevé pour l’ingénierie et la science outillées.
4. Vous cherchez un premier passage économique en low effort. Le coût par tâche indépendant favorise Astra, mais il faut compter réussite et reprises.

Testez d’abord Claude Fable 5.1 lorsque

1. Un grand préfixe est réutilisé de nombreuses fois. Par exemple un index de dépôt, une spécification produit, une base de connaissances ou un modèle de contrat. La lecture de cache de Fable coûte quatre fois moins cher.
2. Les entrées dépassent souvent 272K. Dans sa fenêtre de 1M, Fable n’applique pas le surcoût Astra à l’ensemble de la requête.
3. L’agent doit travailler longtemps sans supervision. Anthropic positionne Fable 5.1 pour le demanding reasoning et le long-horizon agentic work.
4. Le débit de sortie compte. Dans la comparaison indépendante, Fable génère plus vite.

Pour le code, comparez « modèle + agent »

Codex, Claude Code, Cursor et les agents internes déterminent :

• la composition du system prompt ;
• les fichiers placés dans le contexte ;
• le moment d’appel des outils ;
• les relances après échec ;
• l’exécution et l’interprétation des tests ;
• la compression ou la mise en cache du contexte.

Un score Astra dans Codex et un score Fable dans Claude Code comparent donc deux systèmes complets. Notez le client et sa version pendant l’évaluation.

Une différence API importante : tool_choice

Claude Fable 5.1 ne prend pas en charge l’appel forcé d’un outil. Ces réglages renvoient 400 invalid_request_error :

{"tool_choice":{"type":"any"}}

et :

{"tool_choice":{"type":"tool","name":"your_tool"}}

Les valeurs acceptées sont auto et none. Si les arguments doivent respecter strictement un schema, utilisez auto avec strict tool use. Si toute la réponse doit suivre une structure JSON fixe, utilisez structured outputs.

Pour une application où « ce tour doit obligatoirement appeler cet outil », cette limite peut compter davantage qu’un petit avantage de benchmark. Passer d’Astra à Fable n’est pas toujours un simple remplacement de Model ID.

Réaliser un test A/B équitable

Ne choisissez pas après une seule question vague. Sélectionnez trois à cinq tâches que vous paieriez réellement, puis figez les mêmes entrées et critères d’acceptation.

Mesurez au minimum :

Mesure	Données à relever
Achèvement	Tous les critères sont-ils remplis, pas seulement la qualité du style
Tests automatiques	Tests réussis, échoués et modifications hors périmètre
Reprise humaine	Prompts supplémentaires, corrections manuelles et temps de revue
Temps total	De l’envoi à un résultat acceptable
Tokens	Input, output, cache write et cache read séparément
Coût total	Coût par résultat accepté, pas seulement par requête
Stabilité	Répéter chaque tâche importante au moins deux fois

Exemple de prompt localisé : corriger un défaut de code

Objectif : corriger le traitement en double des callbacks de paiement.

Périmètre autorisé : modifier uniquement la logique d’idempotence du callback et les tests associés.

À ne pas faire : ne pas refactoriser tout le module de paiement, ne pas mettre à jour les dépendances et ne pas modifier les autres canaux de paiement.

Condition de fin : si le même callback est envoyé plusieurs fois, le compte n’est crédité qu’une seule fois ; le comportement des callbacks valides existants reste inchangé.

Vérification : exécuter uniquement les tests liés aux callbacks de paiement. S’arrêter lorsqu’ils passent ; ne pas lancer une suite complète sans rapport avec la modification.

Utilisez la même révision du dépôt, la même branche, les mêmes permissions et commandes de test. Le meilleur système est celui qui livre une modification intégrable avec le moins de reprise.

Exemple de prompt localisé : analyser un ensemble de documents longs

Lisez le contrat et les annexes fournis, puis répondez uniquement aux questions suivantes :

1. Qu’est-ce qui déclenche le renouvellement automatique et quelle est la date limite d’annulation ?
2. Quel délai de préavis est requis pour une modification de prix ?
3. Quelles clauses peuvent nous exposer à une responsabilité sans plafond ?

Pour chaque conclusion, indiquez le nom du fichier et le numéro de la clause. Si l’information n’apparaît pas dans les documents, écrivez « non trouvé dans les documents fournis » sans deviner. Terminez par une liste d’actions classées en risque élevé, moyen et faible.

Cette tâche mesure la recherche dans un long contexte, la localisation des preuves, la précision des citations et l’utilité du résultat. Si le même corpus reçoit de nombreuses questions, mesurez aussi le taux de cache hit.

Exemple de prompt localisé : tâche agentique en plusieurs étapes

Déterminez pourquoi le dernier déploiement de ce service a échoué.

Commencez par lire les logs de déploiement et la configuration concernée, puis identifiez la cause racine la plus probable. Ne modifiez le code ou la configuration que si les preuves sont suffisantes. Après toute modification, exécutez la vérification la plus pertinente et résumez le changement, le résultat et les risques restants. Si des droits ou des informations manquent, indiquez précisément ce qui manque sans inventer de résultat.

Ce scénario révèle la sélection des outils, la réorientation en cours d’exécution, la récupération après erreur et la qualité de la chaîne de preuves finale.

Comparer les deux modèles avec BetterToken

Le catalogue BetterToken actuel utilise les Model ID exacts suivants :

Modèle	Model ID	Groupe API Key	Protocole courant
GPT-6 Astra	gpt-6-astra	GPT	OpenAI-compatible / Responses
Claude Fable 5.1	claude-fable-5-1	Claude	Anthropic-compatible ; OpenAI-compatible dans certains outils

N’appliquez pas le même Base URL à tous les clients :

• Pour Codex via OpenAI Responses, la documentation BetterToken utilise https://www.bettertoken.ai/v1.
• Pour Claude Code via Anthropic Messages, ANTHROPIC_BASE_URL vaut https://bettertoken.ai, sans /v1.

Créez la clé du groupe requis, suivez le guide du client et relevez dans le dashboard le modèle, le statut, input, output, cache et coût. Gardez le même matériel et notez le nom et la version du client.

Matrice de décision finale

Besoin principal	Premier modèle à tester	Raison
Outils complexes, Computer Use, automatisation terminal	GPT-6 Astra	Bons tests tools/terminal et mid-turn steering
Requêtes répétées sur un grand dépôt ou une base de connaissances	Claude Fable 5.1	Lecture de cache moins chère
Entrées régulièrement supérieures à 272K	Claude Fable 5.1	Pas de surcoût Astra sur toute la requête
Coût par tâche plus faible en low effort	GPT-6 Astra	Meilleur coût indépendant par tâche
Débit de sortie supérieur	Claude Fable 5.1	Plus rapide dans la comparaison indépendante
Workflows scientifiques, CAD et logiciels professionnels	GPT-6 Astra	Solides résultats publiés avec outils
Recherche autonome longue ou diagnostic multi-systèmes	Claude Fable 5.1	Conçu pour le long-horizon agentic work et économie favorable en contexte long
Code en production	Tester les deux	Le dépôt et l’agent harness comptent souvent plus que le score global

Questions fréquentes

Qu’est-ce que Claude Astra ?

Il n’existe actuellement aucun modèle de ce nom. Astra désigne GPT-6 Astra d’OpenAI ; le modèle Anthropic comparé ici est Claude Fable 5.1. claude astra est surtout une requête de recherche mélangée.

Quel modèle est le plus intelligent ?

Artificial Analysis v4.3 attribue un Intelligence Index de 53 aux deux. Le gagnant varie selon l’évaluation ; un test sur votre charge réelle reste nécessaire.

Quelle API coûte le moins cher ?

Les tarifs standard d’entrée et de sortie sont identiques. Les lectures répétées de cache et les entrées au-delà de 272K favorisent généralement Fable ; le coût par tâche en low effort favorise Astra. Comparez le coût d’un résultat accepté.

Quel modèle est le meilleur pour programmer ?

Il n’existe pas de réponse valable pour tous les dépôts. Astra peut être meilleur dans Codex, Fable dans Claude Code. Testez la même branche, les mêmes permissions, la même tâche et les mêmes commandes de vérification, puis mesurez la reprise humaine.

Les deux acceptent-ils environ un million de tokens de contexte ?

Oui. Astra accepte 1 050 000 tokens et Fable 1 000 000 ; les deux annoncent une sortie maximale de 128 000. Astra applique des tarifs supérieurs à toute la requête dès que l’entrée dépasse 272K.

Peut-on forcer Fable 5.1 à appeler un outil précis ?

Non. tool_choice avec any ou une tool nommée renvoie une erreur 400. Utilisez auto ou none et vérifiez ce comportement avant de migrer un agent existant.

Peut-on tester les deux via BetterToken ?

Oui. Utilisez le Model ID exact et le groupe API Key correspondant, puis configurez le protocole et le Base URL selon Codex, Claude Code ou votre client. La page de prix actuelle et les débits du dashboard font foi pour la facturation.

Sources

• OpenAI : présentation de GPT-6 Astra
• OpenAI API : spécifications et tarifs de GPT-6 Astra
• Anthropic : Claude Fable 5.1 et Claude Mythos 5.1
• Claude Platform : vue d’ensemble des modèles
• Claude Platform : tarifs API
• Claude Platform : limitation tool_choice de Fable 5.1
• Artificial Analysis : GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1
• BetterToken : modèles et tarifs
• Documentation BetterToken : Codex
• Documentation BetterToken : Claude Code