GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1: benchmarks, custo de API e usos reais

Quem pesquisa gpt 6 astra claude ou claude astra normalmente quer comparar o GPT-6 Astra da OpenAI com o Claude Fable 5.1 da Anthropic. Vale esclarecer desde já: Astra é um modelo da OpenAI, não um modelo Claude. Atualmente não existe um produto chamado “Claude Astra”.

Os dois modelos têm o mesmo preço oficial de tabela: US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 por milhão de tokens de saída. Isso não significa que a conta real ou o resultado serão iguais. Prompt Cache, o limite de 272K do Astra, o nível de raciocínio, o consumo efetivo de tokens e o agent harness alteram o custo de cada tarefa.

Conclusão prática

• Comece pelo GPT-6 Astra em fluxos com muitas ferramentas, Computer Use, terminal e tarefas em que seja útil corrigir o rumo enquanto o agente ainda está trabalhando.
• Comece pelo Claude Fable 5.1 quando houver grande contexto reutilizado, entradas muito longas, agentes autônomos de longa duração ou necessidade de maior vazão de saída.
• Para programação, teste os dois no seu próprio repositório. Um modelo dentro do Codex ou do Claude Code faz parte de um sistema maior; um placar isolado não se transfere automaticamente entre ferramentas.

As especificações, os preços e os dados públicos deste artigo foram conferidos em 18 de setembro de 2026. Antes de levar uma carga para produção, confira novamente os preços atuais dos fornecedores e da BetterToken.

Comparação em 30 segundos

Dimensão	GPT-6 Astra	Claude Fable 5.1
Fornecedor	OpenAI	Anthropic
Model ID	gpt-6-astra	claude-fable-5-1
Contexto / saída máxima	1.050.000 / 128.000 tokens	1.000.000 / 128.000 tokens
Entrada / saída padrão	US$ 10 / US$ 50 por 1M tokens	US$ 10 / US$ 50 por 1M tokens
Escrita no Prompt Cache	US$ 12,50 por 1M tokens	US$ 12,50 por 5 min; US$ 20 por 1 h, por 1M tokens
Leitura do Prompt Cache	US$ 1 por 1M tokens	US$ 0,25 por 1M tokens
Regra para entrada longa	Acima de 272K, toda a requisição paga 2× em input/cache e 1,5× em output	Preço padrão até 1M de contexto
Intelligence Index independente	53	53
Velocidade de saída independente	Cerca de 51,3 tokens/s	Cerca de 66,4 tokens/s
Melhor primeiro teste	Agentes com ferramentas, Computer Use, steering interativo, terminal e ciência	Contexto longo reutilizado, agentes long-horizon, uso intenso de cache e maior throughput

A tabela não é um ranking universal. Ela ajuda a escolher o primeiro candidato; a decisão final deve usar seus dados, ferramentas e critérios de aceite.

Por que o mesmo preço de tabela gera contas diferentes

1. Uma requisição comum e pontual custa o mesmo

Para uma requisição com 100K tokens de entrada sem cache e 10K tokens de saída:

Entrada: 0,1 × US$ 10 = US$ 1,00
Saída: 0,01 × US$ 50 = US$ 0,50
Total: US$ 1,50

Nesse cenário, o custo oficial é igual. A diferença aparece quando há reutilização de contexto, quando o Astra passa de 272K, quando o effort muda ou quando um modelo gasta mais tokens para chegar a um resultado aceitável.

2. Reutilizar um prefixo de 100K favorece a leitura de cache do Fable

Suponha que a primeira requisição grave um prefixo comum de 100K tokens no cache, as nove seguintes leiam esse prefixo por inteiro e a saída total seja de 50K tokens. Para o Fable, usamos o cache de cinco minutos e assumimos que todas as leituras acontecem dentro do TTL. Cada requisição do Astra fica abaixo de 272K.

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

O cálculo cobre apenas o prefixo compartilhado e a saída; a nova entrada de cada turno seria cobrada à parte. A vantagem do Fable depende de cache hit real. Se o prefixo mudar, o TTL expirar ou a aplicação não reutilizar exatamente o bloco, será preciso gravá-lo de novo.

3. Uma entrada de 300K muda bastante a economia

Para uma requisição com 300K tokens de entrada sem cache e 20K de saída:

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

Ao passar de 272K, a sobretaxa do Astra se aplica à requisição inteira, não apenas aos 28K excedentes. Input e cache dobram, e output passa para 1,5 vez o preço padrão. Carregar um repositório completo, um conjunto grande de contratos ou um corpus de pesquisa pode alterar muito a conta.

4. “Mais barato por token” não é o mesmo que “mais barato por tarefa”

A Artificial Analysis mostra dois resultados que parecem conflitantes:

• Em low effort, o GPT-6 Astra custa cerca de US$ 0,82 por tarefa de avaliação, contra aproximadamente US$ 2,37 do Claude Fable 5.1.
• Em max effort, com uma mistura representativa 7:2:1 de cache hit/input/output, o custo ponderado do Fable é cerca de US$ 7,17 por 1M tokens, contra US$ 7,70 do Astra.

Os dois podem estar corretos. O custo por tarefa depende da taxa de sucesso, do tamanho do raciocínio e do effort. O custo ponderado por token assume uma composição fixa de tráfego. Em produção, meça o custo de um resultado aceito.

O que os benchmarks realmente dizem

Comparações diretas publicadas pela OpenAI

A página de lançamento do GPT-6 Astra apresenta estes resultados:

Benchmark	GPT-6 Astra	Claude Fable 5.1	Vantagem
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

Esses dados justificam testar o Astra primeiro em automação, terminal, engenharia de software e ciência assistida por ferramentas. Ainda assim, são resultados publicados pela OpenAI. Harness, ferramentas, effort, prompts e política de repetição podem variar; use a tabela como evidência direcional, não como veredito universal.

Comparação independente: mesmo índice geral, forças diferentes

A Artificial Analysis v4.3 atribui Intelligence Index 53 aos dois modelos. Na mesma comparação:

• O Claude Fable 5.1 gera cerca de 66,4 tokens por segundo, contra aproximadamente 51,3 do Astra em max effort.
• O Astra lidera parte das avaliações de agentes, como AutomationBench-AA e Terminal-Bench 4.0.
• O Fable lidera algumas métricas de raciocínio, como SciCode e Humanity’s Last Exam.
• Os resultados mudam com effort, fallback, ferramentas e ambiente do agente.

A leitura correta não é que os modelos sejam intercambiáveis. Eles estão em uma faixa de capacidade semelhante, mas distribuem suas vantagens de maneira diferente.

Escolha pela carga de trabalho, não pela marca

Teste primeiro o GPT-6 Astra quando

1. O fluxo usa muitas ferramentas e uma pessoa pode intervir durante a execução. A OpenAI destaca chamadas assíncronas de ferramentas e mid-turn steering.
2. A tarefa depende de terminal ou automação. Terminal-Bench e AutomationBench fazem do Astra um bom primeiro candidato para configuração de sistemas e operações.
3. O trabalho combina raciocínio com software científico ou profissional. Terminal-Bench Science, GPQA e BenchCAD indicam bom potencial em engenharia e ciência com ferramentas.
4. Você quer uma primeira tentativa barata em low effort. A medição independente por tarefa favorece o Astra, mas é preciso contar sucesso e retrabalho.

Teste primeiro o Claude Fable 5.1 quando

1. Um prefixo grande é reutilizado muitas vezes. Exemplos: índice de repositório, especificação de produto, base de conhecimento ou modelo de contrato. A leitura de cache do Fable custa um quarto da do Astra.
2. As entradas passam de 272K com frequência. Dentro do contexto de 1M, o Fable não aplica a sobretaxa do Astra à requisição inteira.
3. O agente precisa trabalhar por muito tempo sem supervisão. A Anthropic posiciona o Fable 5.1 para demanding reasoning e long-horizon agentic work.
4. A vazão de saída importa. Na comparação independente, o Fable gera mais tokens por segundo.

Em programação, compare “modelo + agente”

Codex, Claude Code, Cursor e agentes próprios decidem:

• como o system prompt é montado;
• quais arquivos entram no contexto;
• quando as ferramentas são chamadas;
• se uma falha gera nova tentativa;
• como os testes são executados e interpretados;
• quando o contexto é comprimido ou colocado em cache.

Por isso, uma pontuação do Astra no Codex e uma do Fable no Claude Code comparam dois sistemas completos. Registre o cliente e a versão durante o teste.

Uma diferença importante de API: tool_choice

O Claude Fable 5.1 não aceita uso forçado de ferramenta. Estas configurações retornam 400 invalid_request_error:

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

e:

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

Os valores aceitos são auto e none. Se os argumentos da ferramenta precisarem seguir um schema de forma estrita, use auto com strict tool use. Se a resposta inteira precisar de um formato JSON fixo, use structured outputs.

Se a aplicação depende de “neste turno, esta ferramenta deve ser chamada”, essa limitação pode importar mais do que uma pequena vantagem em benchmark. Migrar entre Astra e Fable nem sempre é apenas trocar o Model ID.

Como fazer um teste A/B justo

Não escolha após uma única pergunta genérica. Selecione de três a cinco tarefas pelas quais você realmente pagaria e fixe os mesmos dados de entrada e critérios de aceite.

Registre pelo menos:

Métrica	O que medir
Conclusão	Se todos os critérios foram atendidos, não apenas se a resposta parece boa
Testes automatizados	Testes aprovados, falhos e mudanças não relacionadas
Retrabalho humano	Prompts extras, edições manuais e tempo de revisão
Tempo total	Do envio até um resultado aceitável
Tokens	Input, output, cache write e cache read separadamente
Custo total	Custo por resultado aceito, não apenas por requisição
Estabilidade	Repetir cada tarefa importante pelo menos duas vezes

Prompt localizado: corrigir um defeito de código

Objetivo: corrigir o processamento duplicado de callbacks de pagamento.

Escopo permitido: alterar apenas a lógica de idempotência do callback e os testes relacionados.

Não fazer: não refatorar todo o módulo de pagamentos, não atualizar dependências e não alterar outros canais de pagamento.

Condição de conclusão: se o mesmo callback for enviado mais de uma vez, o crédito deve ocorrer apenas uma vez; o comportamento dos callbacks válidos existentes não pode mudar.

Verificação: executar apenas os testes relacionados a callbacks de pagamento. Parar quando eles passarem; não executar uma suíte completa sem relação com a mudança.

Use a mesma revisão do repositório, branch, permissões de ferramentas e comandos de teste. O vencedor é o sistema que entrega uma alteração pronta para merge com menos retrabalho.

Prompt localizado: analisar documentos longos

Leia o contrato e os anexos fornecidos e responda apenas a estas perguntas:

1. O que ativa a renovação automática e qual é o prazo final para cancelamento?
2. Com quanta antecedência uma mudança de preço precisa ser comunicada?
3. Quais cláusulas podem nos expor a responsabilidade sem limite máximo?

Para cada conclusão, informe o nome do arquivo e o número da cláusula. Se a resposta não estiver no material, escreva “não encontrado no material fornecido” e não suponha. Termine com uma lista de ações ordenada por risco alto, médio e baixo.

A tarefa mede recuperação em contexto longo, localização de evidências, precisão de citações e utilidade prática. Se o mesmo corpus receber muitas perguntas, registre também a taxa de cache hit.

Prompt localizado: tarefa de agente em várias etapas

Investigue por que a implantação mais recente deste serviço falhou.

Primeiro leia os logs de implantação e a configuração relacionada. Depois identifique a causa raiz mais provável. Altere código ou configuração somente quando houver evidências suficientes. Após qualquer mudança, execute a verificação mais relevante e resuma a alteração, o resultado e os riscos restantes. Se faltarem permissões ou informações, diga exatamente o que está faltando e não invente um resultado.

Esse cenário revela seleção de ferramentas, correção de rumo, recuperação de erros e qualidade da cadeia final de evidências.

Comparando os modelos pela BetterToken

O catálogo atual da BetterToken usa estes Model IDs exatos:

Modelo	Model ID	Grupo da API Key	Protocolo típico
GPT-6 Astra	gpt-6-astra	GPT	OpenAI-compatible / Responses
Claude Fable 5.1	claude-fable-5-1	Claude	Anthropic-compatible; OpenAI-compatible em ferramentas selecionadas

Não aplique o mesmo Base URL a todos os clientes:

• Para Codex via OpenAI Responses, a documentação da BetterToken usa https://www.bettertoken.ai/v1.
• Para Claude Code via Anthropic Messages, ANTHROPIC_BASE_URL é https://bettertoken.ai, sem /v1.

Crie a chave do grupo correto, siga o guia específico do cliente e registre no dashboard modelo, status, input, output, cache e custo. Mantenha o material idêntico e anote o nome e a versão do cliente.

Matriz final de decisão

Necessidade principal	Primeiro modelo a testar	Motivo
Ferramentas complexas, Computer Use e automação de terminal	GPT-6 Astra	Bons testes de tools/terminal e mid-turn steering
Consultas repetidas em repositório ou base grande	Claude Fable 5.1	Leitura de cache mais barata
Entradas frequentes acima de 272K	Claude Fable 5.1	Sem sobretaxa do Astra para toda a requisição
Menor custo por tarefa em low effort	GPT-6 Astra	Melhor custo independente por tarefa
Maior throughput de saída	Claude Fable 5.1	Mais rápido na comparação independente
Fluxos científicos, CAD e software profissional	GPT-6 Astra	Bons resultados publicados com ferramentas
Pesquisa autônoma longa ou diagnóstico entre sistemas	Claude Fable 5.1	Foco em long-horizon agentic work e melhor economia de contexto longo
Programação em produção	Testar os dois	Repositório e agent harness costumam importar mais que a nota agregada

Perguntas frequentes

O que é Claude Astra?

Atualmente não existe um modelo chamado Claude Astra. Astra é o GPT-6 Astra da OpenAI; o modelo da Anthropic nesta comparação é o Claude Fable 5.1. claude astra costuma ser uma pesquisa misturada.

Qual é mais inteligente?

A Artificial Analysis v4.3 atribui Intelligence Index 53 aos dois. O vencedor muda conforme a prova, portanto é necessário testar a carga real.

Qual API é mais barata?

Os preços padrão de entrada e saída são iguais. Leituras repetidas de cache e entradas acima de 272K tendem a favorecer o Fable; o custo por tarefa em low effort favorece o Astra. Compare o custo de um resultado aceito.

Qual é melhor para programar?

Não há uma resposta válida para todo repositório. O Astra pode ir melhor no Codex e o Fable no Claude Code. Teste a mesma branch, permissões, tarefa e comandos de verificação, e meça o retrabalho humano.

Os dois suportam cerca de um milhão de tokens de contexto?

Sim. O Astra suporta 1.050.000 e o Fable 1.000.000 tokens; ambos têm saída máxima de 128.000. O Astra cobra tarifas maiores em toda a requisição quando a entrada passa de 272K.

É possível obrigar o Fable 5.1 a chamar uma ferramenta específica?

Não. tool_choice com any ou uma tool nomeada retorna erro 400. Use auto ou none e valide esse comportamento antes de migrar um agente existente.

Posso testar os dois pela BetterToken?

Sim. Use o Model ID exato e o grupo correspondente da API Key, e configure protocolo e Base URL conforme Codex, Claude Code ou o cliente escolhido. A página de preços atual e as cobranças do dashboard são a referência de faturamento.

Fontes

• OpenAI: lançamento do GPT-6 Astra
• OpenAI API: especificações e preços do GPT-6 Astra
• Anthropic: Claude Fable 5.1 e Claude Mythos 5.1
• Claude Platform: visão geral dos modelos
• Claude Platform: preços da API
• Claude Platform: limitação de tool_choice no Fable 5.1
• Artificial Analysis: GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1
• BetterToken: modelos e preços
• Documentação da BetterToken: Codex
• Documentação da BetterToken: Claude Code