GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1: बेंचमार्क, API लागत और सही मॉडल चुनने की गाइड

gpt 6 astra claude या claude astra खोजने वाले लोग आम तौर पर OpenAI के GPT-6 Astra और Anthropic के Claude Fable 5.1 की तुलना करना चाहते हैं। पहले एक भ्रम साफ कर लें: Astra, OpenAI का मॉडल है; यह Claude परिवार का मॉडल नहीं है। अभी “Claude Astra” नाम का कोई मौजूदा मॉडल नहीं है।

दोनों मॉडलों की first-party सूची कीमत समान है: प्रति 10 लाख input tokens $10 और प्रति 10 लाख output tokens $50। फिर भी वास्तविक bill और परिणाम समान नहीं होते। Prompt Cache, Astra की 272K input सीमा, reasoning effort, token consumption और वह agent harness जिसमें मॉडल चल रहा है—ये सभी लागत और गुणवत्ता बदल सकते हैं।

सीधा निष्कर्ष

• जटिल tool use, Computer Use, terminal work और चलते हुए agent की दिशा बदलने वाले कामों के लिए पहले GPT-6 Astra आजमाएँ।
• बार-बार उपयोग होने वाले बड़े context, बहुत लंबे inputs, लंबे समय तक autonomous काम और अधिक output throughput वाले workloads के लिए पहले Claude Fable 5.1 आजमाएँ।
• Coding में केवल leaderboard न देखें। अपने repository पर समान branch, tools और acceptance criteria के साथ दोनों का A/B test करें।

इस लेख में specifications, prices और public evaluation data को 18 सितंबर 2026 को जाँचा गया था। Production में जाने से पहले provider और BetterToken की वर्तमान pricing दोबारा देखें।

30 सेकंड में तुलना

पहलू	GPT-6 Astra	Claude Fable 5.1
Provider	OpenAI	Anthropic
Model ID	gpt-6-astra	claude-fable-5-1
Context / अधिकतम output	1,050,000 / 128,000 tokens	1,000,000 / 128,000 tokens
सामान्य input / output	$10 / $50 प्रति 1M tokens	$10 / $50 प्रति 1M tokens
Prompt Cache write	$12.50 प्रति 1M tokens	5 मिनट के लिए $12.50; 1 घंटे के लिए $20 प्रति 1M tokens
Prompt Cache read	$1 प्रति 1M tokens	$0.25 प्रति 1M tokens
लंबे input का नियम	272K से ऊपर पूरे request पर input/cache 2× और output 1.5×	1M context तक standard price
Independent Intelligence Index	53	53
Independent output speed	लगभग 51.3 tokens/सेकंड	लगभग 66.4 tokens/सेकंड
पहले कहाँ test करें	Tool-heavy agents, Computer Use, interactive steering, terminal और scientific workflows	Reused long context, long-horizon agents, cache-heavy jobs, अधिक output throughput

यह तालिका कोई सार्वभौमिक ranking नहीं है। इसका उद्देश्य पहले candidate को चुनना है; अंतिम फैसला अपने data, tools और acceptance criteria पर करें।

समान सूची कीमत के बावजूद bill अलग क्यों होता है

1. एक सामान्य one-off request की लागत समान है

100K uncached input tokens और 10K output tokens वाले request के लिए:

Input: 0.1 × $10 = $1.00
Output: 0.01 × $50 = $0.50
कुल: $1.50

इस स्थिति में दोनों की official लागत समान है। फर्क तब शुरू होता है जब context reuse होता है, Astra का 272K threshold पार होता है, effort बदलता है, या किसी मॉडल को काम पूरा करने के लिए अधिक tokens चाहिए।

2. 100K shared prefix को बार-बार पढ़ने में Fable सस्ता है

मान लें पहला request 100K-token shared prefix को cache में लिखता है, अगले नौ requests पूरा prefix cache से पढ़ते हैं, और कुल output 50K tokens है। Fable के लिए पाँच मिनट वाला cache लें और मानें कि सभी reads TTL के भीतर हैं। Astra का हर request 272K से नीचे है।

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

यह गणना केवल shared prefix और output को शामिल करती है; हर turn का नया input अलग जोड़ा जाएगा। Fable का लाभ तभी मिलेगा जब वास्तविक cache hit हो। Prefix बदलने, TTL समाप्त होने या exact cached block reuse न होने पर cache फिर लिखना पड़ेगा।

3. 300K input में Astra की economics बदल जाती है

300K uncached input और 20K output वाले एक request के लिए:

Astra: 0.3 × $20 + 0.02 × $75 = $7.50
Fable: 0.3 × $10 + 0.02 × $50 = $4.00

Astra में 272K पार होते ही surcharge केवल अतिरिक्त 28K पर नहीं, बल्कि पूरे request पर लगता है। Input और cache rate दोगुने तथा output rate 1.5 गुना हो जाते हैं। पूरा repository, बड़ा contract set या research corpus load करने पर यह नियम वास्तविक लागत में बड़ा अंतर पैदा कर सकता है।

4. “प्रति token सस्ता” और “प्रति task सस्ता” एक बात नहीं है

Artificial Analysis में दो परिणाम दिखते हैं जो पहली नजर में विरोधी लग सकते हैं:

• Low effort पर GPT-6 Astra की प्रति evaluation task लागत लगभग $0.82 है, जबकि Claude Fable 5.1 की लगभग $2.37।
• Max effort और 7:2:1 cache-hit/input/output mix पर Fable की weighted cost लगभग $7.17 प्रति 1M tokens और Astra की $7.70 है।

दोनों सही हो सकते हैं। Cost per task सफलता दर, reasoning length और effort पर निर्भर है; weighted token cost एक तय traffic mix मानती है। Production में एक स्वीकार्य परिणाम की कुल लागत मापें।

Benchmark वास्तव में क्या बताते हैं

OpenAI द्वारा प्रकाशित direct comparison

GPT-6 Astra launch page पर ये परिणाम दिए गए हैं:

Benchmark	GPT-6 Astra	Claude Fable 5.1	आगे कौन
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

ये numbers automation, terminal, software engineering और tool-assisted scientific workflows में Astra को पहले test करने का अच्छा कारण देते हैं। लेकिन ये vendor-published results हैं। Harness, tools, effort, prompts और retry policy अलग हो सकती है, इसलिए इन्हें दिशा देने वाला evidence मानें, अंतिम verdict नहीं।

Independent comparison: overall index बराबर, strengths अलग

Artificial Analysis v4.3 में दोनों का Intelligence Index 53 है। उसी comparison में:

• Fable 5.1 लगभग 66.4 tokens/second देता है, Astra max लगभग 51.3 tokens/second।
• Astra कुछ agent metrics, जैसे AutomationBench-AA और Terminal-Bench 4.0 में आगे है।
• Fable कुछ reasoning-heavy measures, जैसे SciCode और Humanity’s Last Exam में आगे है।
• Effort, fallback, tools और agent environment बदलने पर परिणाम भी बदलते हैं।

सही अर्थ यह नहीं कि दोनों पूरी तरह interchangeable हैं। वे एक ही capability tier में हैं, लेकिन अलग तरह के tasks पर उनकी बढ़त अलग है।

Brand नहीं, workload के आधार पर चुनें

पहले GPT-6 Astra आजमाएँ जब

1. Workflow में कई tools हों और बीच में human intervention चाहिए। OpenAI Astra के लिए asynchronous tool calls और mid-turn steering पर जोर देता है।
2. काम terminal या automation-heavy हो। Terminal-Bench और AutomationBench इसे system configuration और operational workflows के लिए मजबूत पहला candidate बनाते हैं।
3. Reasoning के साथ scientific या professional software चाहिए। Terminal-Bench Science, GPQA और BenchCAD tool-assisted engineering और science में क्षमता दिखाते हैं।
4. Low effort पर सस्ता first pass चाहिए। Independent task-level measurements Astra के पक्ष में हैं, लेकिन सफलता और rework भी गिनें।

पहले Claude Fable 5.1 आजमाएँ जब

1. एक बड़ा prefix बार-बार reuse होता हो। जैसे repository index, product specification, knowledge base या contract template। Fable का cache read Astra का एक चौथाई है।
2. Requests अक्सर 272K से बड़े हों। Fable के 1M context में Astra वाला whole-request surcharge नहीं है।
3. Agent को लंबे समय तक autonomous काम करना हो। Anthropic Fable 5.1 को demanding reasoning और long-horizon agentic work के लिए position करता है।
4. Output throughput महत्वपूर्ण हो। Independent comparison में Fable तेज output देता है।

Coding में “model + agent” को compare करें

Codex, Claude Code, Cursor और custom agents तय करते हैं:

• system prompt कैसे बनेगा;
• कौन-सी files context में जाएँगी;
• tools कब call होंगे;
• failure पर retry होगा या नहीं;
• tests कैसे चलेंगे और समझे जाएँगे;
• context कब compress या cache होगा।

इसलिए Codex में Astra और Claude Code में Fable का score दो पूरे systems की तुलना है। Evaluation में client का नाम और version लिखें।

एक महत्वपूर्ण API अंतर: tool_choice

Claude Fable 5.1 forced tool use support नहीं करता। ये settings 400 invalid_request_error देती हैं:

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

और:

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

Supported values auto और none हैं। Tool arguments को schema के अनुसार सख्त रखना हो तो auto के साथ strict tool use अपनाएँ। Fixed JSON response चाहिए तो structured outputs का उपयोग करें।

यदि application में “इस turn पर यही tool जरूर call हो” आवश्यक है, तो यह limitation benchmark के छोटे अंतर से अधिक महत्वपूर्ण हो सकती है। केवल Model ID बदलना हमेशा पर्याप्त नहीं होगा।

अपने काम पर fair A/B test कैसे करें

एक broad question एक बार पूछकर winner न चुनें। ऐसे 3–5 tasks लें जिनके लिए आप वास्तव में भुगतान करेंगे, और input व acceptance criteria समान रखें।

कम-से-कम ये metrics दर्ज करें:

Metric	क्या दर्ज करें
Task completion	सभी acceptance conditions पूरी हुईं या नहीं
Automated tests	Pass/fail और unrelated changes
Human rework	Follow-up prompts, manual edits और review time
End-to-end time	Task भेजने से acceptable result तक कुल समय
Tokens	Input, output, cache write और cache read अलग-अलग
Total cost	प्रति accepted result लागत, केवल प्रति request नहीं
Stability	महत्वपूर्ण task कम-से-कम दो बार दोहराएँ

स्थानीय prompt उदाहरण: code defect ठीक करना

लक्ष्य: Payment callback के duplicate processing को ठीक करना।

बदलाव की सीमा: केवल callback idempotency logic और उससे जुड़े tests बदलें।

यह न करें: पूरे payment module को refactor न करें, dependencies upgrade न करें और अन्य payment channels न बदलें।

पूर्णता की शर्त: एक ही callback दोबारा आने पर account में केवल एक बार credit हो; मौजूदा valid callbacks का व्यवहार न बदले।

Verification: केवल payment callback से जुड़े tests चलाएँ। वे pass हो जाएँ तो रुकें; असंबंधित full test suite न चलाएँ।

दोनों मॉडलों के लिए वही repository revision, branch, tool permissions और test commands रखें। उस system को बेहतर मानें जो कम rework में mergeable change देता है।

स्थानीय prompt उदाहरण: लंबे documents का analysis

दिए गए agreement और attachments पढ़ें और केवल इन सवालों का जवाब दें:

1. Automatic renewal किन शर्तों पर शुरू होता है और cancellation की अंतिम तारीख क्या है?
2. Price change के लिए कितने दिन पहले notice देना आवश्यक है?
3. कौन-सी clauses हमें बिना upper limit वाली liability में डाल सकती हैं?

हर निष्कर्ष के साथ file name और clause number दें। उत्तर सामग्री में न मिले तो “दिए गए दस्तावेजों में नहीं मिला” लिखें, अनुमान न लगाएँ। अंत में high, medium और low risk के अनुसार action list दें।

यह task long-context retrieval, evidence location, citation accuracy और actionability को एक साथ test करता है। एक ही corpus पर बार-बार प्रश्न हों तो cache-hit rate भी दर्ज करें।

स्थानीय prompt उदाहरण: multi-step agent task

जाँचें कि इस service की सबसे हाल की deployment क्यों विफल हुई।

पहले deployment logs और संबंधित configuration पढ़ें, फिर सबसे संभावित root cause बताएँ। पर्याप्त evidence होने पर ही code या configuration बदलें। बदलाव के बाद सबसे relevant verification चलाएँ और बदलाव, परिणाम तथा बाकी risk का सार दें। Permission या information कम हो तो साफ लिखें कि क्या missing है; कोई परिणाम न गढ़ें।

यह task tool selection, बीच में दिशा सुधारने, error recovery और final evidence chain को दिखाता है।

BetterToken से दोनों मॉडलों की तुलना

BetterToken catalog में exact Model IDs हैं:

मॉडल	Model ID	API key group	सामान्य protocol
GPT-6 Astra	gpt-6-astra	GPT	OpenAI-compatible / Responses
Claude Fable 5.1	claude-fable-5-1	Claude	Anthropic-compatible; चुने हुए tools में OpenAI-compatible

हर client में एक ही Base URL न लगाएँ:

• Codex में OpenAI Responses के लिए BetterToken documentation https://www.bettertoken.ai/v1 उपयोग करती है।
• Claude Code में Anthropic Messages के लिए ANTHROPIC_BASE_URL https://bettertoken.ai है, बिना /v1 के।

सही group की API key बनाएँ, client-specific guide follow करें और dashboard में model, request status, input, output, cache तथा cost दर्ज करें। Test material समान रखें और client name व version भी note करें।

अंतिम decision matrix

मुख्य जरूरत	पहले किसे test करें	कारण
Complex tools, Computer Use, terminal automation	GPT-6 Astra	मजबूत tool/terminal evaluations और mid-turn steering
बड़े repository या knowledge base पर repeated queries	Claude Fable 5.1	कम cache-read price
Input अक्सर 272K से अधिक	Claude Fable 5.1	Astra का whole-request surcharge नहीं
Low effort पर कम task cost	GPT-6 Astra	Independent low-effort task cost कम
अधिक output throughput	Claude Fable 5.1	Independent comparison में तेज
Scientific, CAD, professional software workflows	GPT-6 Astra	मजबूत published tool-assisted results
Long autonomous research या cross-system investigation	Claude Fable 5.1	Long-horizon agentic work और बेहतर long-context economics
Production coding	दोनों को test करें	Repository और agent harness aggregate score से अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Claude Astra क्या है?

अभी Claude Astra नाम का कोई model नहीं है। Astra OpenAI के GPT-6 Astra को दर्शाता है; इस comparison में Anthropic model Claude Fable 5.1 है। claude astra आम तौर पर mixed search phrase है।

कौन अधिक intelligent है?

Artificial Analysis v4.3 में दोनों का Intelligence Index 53 है। अलग benchmarks में winner बदलता है, इसलिए workload-specific test जरूरी है।

कौन-सा API सस्ता है?

Standard input और output prices समान हैं। Repeated cache reads और 272K से बड़े inputs में Fable आम तौर पर सस्ता है; low-effort task measurements में Astra आगे है। Accepted result की कुल लागत देखें।

Coding के लिए कौन बेहतर है?

हर repository के लिए एक answer नहीं है। Astra Codex में और Fable Claude Code में मजबूत हो सकता है। समान branch, permissions, task और verification commands पर test करें और human rework गिनें।

क्या दोनों लगभग 1M context support करते हैं?

हाँ। Astra 1,050,000 और Fable 1,000,000 tokens support करता है; दोनों का maximum output 128,000 tokens है। Astra में input 272K से ऊपर जाने पर पूरे request पर अधिक rate लगता है।

क्या Fable 5.1 को किसी specific tool को call करने के लिए force कर सकते हैं?

नहीं। tool_choice में any या named tool देने पर 400 error आता है। auto या none उपयोग करें और existing agent migrate करने से पहले यह व्यवहार test करें।

क्या BetterToken पर दोनों को test किया जा सकता है?

हाँ। Exact Model ID और सही API key group उपयोग करें, फिर Codex, Claude Code या चुने हुए client के अनुसार protocol और Base URL configure करें। Billing के लिए वर्तमान pricing page और dashboard charges को अंतिम स्रोत मानें।

स्रोत

• OpenAI: GPT-6 Astra का परिचय
• OpenAI API: GPT-6 Astra specifications और pricing
• Anthropic: Claude Fable 5.1 और Claude Mythos 5.1
• Claude Platform: model overview
• Claude Platform: API pricing
• Claude Platform: Fable 5.1 tool_choice limitation
• Artificial Analysis: GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1
• BetterToken: models और pricing
• BetterToken documentation: Codex
• BetterToken documentation: Claude Code