生成的標題卡寫著「GPT-6 vs Claude Fable 5.1」,其中一個標籤寫著「兩者皆為每百萬 $10.00 輸入/$50.00 輸出」,另一個標籤寫著「AA Coding:Fable 5.1 81.6 對上 GPT-6 Astra 76.9」,頁尾則寫著「指數數據依 Artificial Analysis;費率表來自各供應商頁面。」OrcaRouter 標誌合成於右下角。
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GPT-6 對上 Claude Fable 5.1:費率表相符,程式碼排行榜卻不然

作者

Alistair Wren

發佈日期

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基準測試:Artificial Analysis · 每日更新
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GPT-6 與 Claude Fable 5.1 的標價完全相同:每百萬個輸入 token 為 10.00 美元,每百萬個輸出為 50.00 美元。這就是簡單部分的全部。這兩個名稱並非同一類事物——GPT-6 是包含三個模型的家族,背後沒有 gpt-6 端點;而 Claude Fable 5.1 是單一可衡量的模型,只有一張價目表——因此,在你決定由 GPT-6 家族中的哪個成員負責回答之前,價格相符幾乎說明不了什麼。在這個分組最重要的排行榜上,Fable 5.1 排名第一,而沒有任何 GPT-6 模型上榜。

哪個 GPT-6 會出現在這項比較中?

先從命名說起,因為這決定了答案。OpenAI 將 GPT-6 世代以三個獨立的模型 ID 推出:GPT-6 Astra位居最高階,GPT-6 Sol位居中階,GPT-6 Luna位居最低階。並沒有任何一個叫 GPT-6 的模型可供呼叫。在任何閘道上要求 openai/gpt-6,你得到的是 404,而不是補全結果。

三者之中只有一個採用與 Claude Fable 5.1 相符的 $10.00 / $50.00 價目表,那就是 Astra。Sol 的價格是它的五分之一,為 $2.00 / $10.00,而 Luna 則是它的百分之一,為 $0.10 / $0.50。所以,如果你堅持要以同等基準的價目表來比較,「GPT-6 對上 Claude Fable 5.1」實際上就是「GPT-6 Astra 對上 Claude Fable 5.1」——而那個特定的對決已不再是值得關注的比較了,原因直到九月底才浮現。

Anthropic 這一方沒有這種模稜兩可。Claude Fable 5.1 是單一模型,於 2026 年 9 月 1 日發布,具備 1,000,000 個符元的上下文視窗、128,000 個符元的輸出上限,以及文字、圖像與檔案輸入。它以下列模型 ID 提供服務:anthropic/claude-fable-5.1。為「Fable 5.1」報價之所以明確,是為「GPT-6」報價永遠無法比擬的。

Fable 5.1 真正領先的地方,以及領先多少

決定這項比較的差距並非通用指數,而是程式設計看板。以下數據取自 Artificial Analysis,並收錄於 2026 年 10 月 8 日 OrcaRouter 目錄中每個模型的條目:

• AA Coding Index — Claude Fable 5.1 81.6,在該排行榜的模型中排名第 1;GPT-6 Astra 76.9,排名第 4
• AA Intelligence Index — Claude Fable 5.1 53.4,排名第 8;GPT-6 Astra 52.7,排名第 9
• GPQA Diamond — Claude Fable 5.1 93.7 對 GPT-6 Astra 96.1
• Humanity's Last Exam — Claude Fable 5.1 59.1 對 GPT-6 Astra 54.7
• SciCode — Claude Fable 5.1 63.1 對 GPT-6 Astra 56.5
• Terminal-Bench v2.1 — Claude Fable 5.1 91.4 對 GPT-6 Astra 88.4
• Terminal-Bench v4.0 — Claude Fable 5.1 52.0 對 GPT-6 Astra 59.1
• 長上下文召回 — Claude Fable 5.1 85.3 對 GPT-6 Astra 80.7
• 上下文與輸出 — Fable 5.1 的輸入皆為 1,000,000 個 token,Astra 則為 1,050,000 個;兩者的輸出皆為 128,000 個 token

這個模式並不是「某個模型更好」。Fable 5.1 拿下對應寫作與長程軟體工作的兩個榜單——SciCode 與 Terminal-Bench 2.1——而 Astra 則拿下 Terminal-Bench 4.0 與 GPQA Diamond。Fable 5.1 在 Humanity's Last Exam 上領先 4.4 分,在長上下文回憶上領先 4.6 分。在總體指標上,兩者相差 0.7 分,這落在基準測試更新時你會預期的雜訊範圍內。

有一個但書適用於本文中的每一個跨模型數字,而且它值得被明說,而不是被埋沒:Artificial Analysis 不保證兩個模型頁面在同一天是根據相同的索引修訂版本所呈現的,而且它現在會拆分其同儕群組——開放權重模型與相同規模等級的開放權重模型進行排名,專有模型則與專有價格區間進行排名。從一個頁面讀取的分數與從另一個頁面讀取的分數具有指示性,而非受控測量。上述兩個數字都來自同一個評估器,但請將小數點後的差異視為方向性而非精確性。

於9月29日出現的變數

如果你在一個月前為這項比較定價,你會採用 Astra、接受 4.7 分的程式編寫劣勢,並為它支付 $10.00 / $50.00。這已不再是顯而易見的選擇,因為GPT-6.1 Sol已存在——於 2026 年 9 月 29 日發布,比 Astra 晚三週,比家族其他成員晚一週。

GPT-6.1 Sol 得分51.8,在相同的 Artificial Analysis Intelligence Index 上,對比 Astra 的 52.7,而其定價為 $2.00 / $10.00——是 Astra 價目表的五分之一。它也不是程式設計排行榜的領先者;它繼承了同樣與 Astra 相差一分的格局,而非縮小與 Fable 5.1 的差距。但它改變了這項決策的成本效益。如果你當初想用輸出 $50 的模型,是因為「我需要在困難任務上進行前沿推理」,那麼 GPT-6.1 Sol 現在以十分之一的輸出成本就能滿足其中大部分需求。如果原因具體是「我需要全場最強的程式設計指數」,那麼兩款 GPT-6 模型都無法滿足,而誠實的建議是繼續使用 Fable 5.1。

值得明確釐清:OpenAI 從未公布過 GPT-6 Astra 與 Claude Fable 5.1 相互對比的結果,Anthropic 也未曾公布 Fable 5.1 與 GPT-6 的比較。本文中每一個跨廠商的數字,不是獨立評測機構的數據,就是廠商對自家模型所做的基準測試。本文沒有任何內容是任一方進行的正面對決測試。

是帳單,而非標價

相同的費率卡不會產生相同的發票,因為它們下方的計量錶並不相同。

• 快取的輸入,Fable 5.1 — 在 OrcaRouter 的價目表上為每百萬 $0.25,比輸入費率便宜 97.5%
• 快取的輸入,GPT-6 Astra — 每百萬 $1.00,折扣 90%
• 快取寫入 — Fable 5.1 每百萬 $12.50,GPT-6 Astra 每百萬 $12.50,完全打成平手
• 超過 272,000 個輸入 token 時 — Astra 會將整個請求重新計價為輸入 $20.00/輸出 $75.00;Fable 5.1 在該價目表所載的數字上並沒有對應的級距
• 流量,過去 7 天 — Fable 5.1 173 萬個 token;GPT-6 Astra 7,620 萬個 token
• 首次 token 的中位時間 — Fable 5.1 4,055 毫秒;GPT-6 Astra 3,500 毫秒
• 中位輸出速度 — Fable 5.1 90.1 tokens/s;GPT-6 Astra 70.4 tokens/s

在 Fable 5.1 形態的工作負載上,真正會牽動花費的是快取這一項。一次長時間的代理程式執行,若將相同的 200,000-token 儲存庫上下文重新傳送二十次,其快取部分每百萬 token 只需支付 $0.25,而非 $10.00——比 Astra 的 $1.00 快取讀取便宜一個數量級。在那種請求型態下,看似相同的主打價格卡其實根本不一樣,而 Fable 5.1 的程式編寫優勢還伴隨著更便宜的使用方式。

對 Astra 而言,272K 級距的作用正好相反。任何超過此級距的請求,都會從第一個 token 重新計價,因此在 Astra 上,一個 300,000 token 的提示會以 $20.00 / $75.00 對整段計費,而不是只對超過門檻的 28,000 個 token 計費。在平價模型上,這個級距只是微不足道的捨入誤差;但在 $10.00 輸入價格下,它卻是 $3.00 請求和 $6.00 請求之間的差別。

同時執行兩者,而不事先選出優勝者

這種比較的實用版本是:你很可能兩者都想要,而且希望能按每次請求切換,而不是按季度切換。Claude Fable 5.1 以及每一個現行 GPT-6 模型都位於同一個 OrcaRouter 目錄中——一個 API 對接 200 多個模型,供應商的定價以 0% 加價原樣傳遞,因此廠商價格變動當天就會在這裡生效,而不是等到下一張帳單——而且路由 DSL 讓你按請求大小或按比例拆分流量。適合這一對模型的做法是依大小拆分:把簡短、程式碼形態的請求送給 Claude Fable 5.1,並將那些會觸發 Astra 的 272K 級距的長上下文工作,路由到費率表中沒有級距的模型,然後再擴大你自己評估結果較青睞的那一個區塊。

跨供應商的自動容錯移轉則是這件事的另一半。這兩種模型都無法免於偶爾出狀況,而一條在執行途中開始劣化的路由,可不是你會想從客戶抱怨中才發現的事。

A generated two-column comparison scoreboard titled "GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1 — the scoreboard". The left column, GPT-6 Astra, reads Input $10.00, Output $50.00, AA Intelligence 52.7, AA Coding 76.9, Context 1,050,000, Cached input $1.00. The right column, Claude Fable 5.1, reads Input $10.00, Output $50.00, AA Intelligence 53.4, AA Coding 81.6, Context 1,000,000, Cached input $0.25. A footer line reads "Index figures per Artificial Analysis; rate cards per each vendor page, read 8 Oct 2026." The OrcaRouter logo is composited in the bottom-right corner.

每一側各自的用途是什麼,各用一行說明

Claude Fable 5.1 是獨立排行榜上最強的程式設計模型,定價屬於高階層級,但在這個價位帶的所有模型中,它的快取讀取成本最便宜。GPT-6 系列沒有任何成員能在程式設計上勝過它,而與它共用同一費率表的系列成員——Astra——如今是你最不可能選擇的那一個,因為 GPT-6.1 Sol 以五分之一的費用,就能交出與 Astra 指數相差不到一分的表現。

所以「GPT-6 對上 Claude Fable 5.1」的答案,完全取決於你指的是哪一款 GPT-6。如果你指的是該家族的旗艦款,Fable 5.1 在程式編寫排行榜上勝出,卻在每則回答的價格上輸給低一個級別的模型。如果你指的是整個家族,那麼在這組對決中,OpenAI 這邊目前最超值的是 GPT-6.1 Sol,價格為 $2.00 / $10.00——而它仍然不是程式編寫的領先者。價目表相符。排行榜則不然。

Screenshot of the OrcaRouter model page for anthropic/claude-fable-5.1, showing the Anthropic vendor label, a 2026-09-01 catalogue release date, a 1,000,000-token context window, a 128K maximum output, text, image and file input with Vision, Tools, JSON and Reasoning badges, and a rate strip reading $10.00 per million input, $50.00 per million output, a 4.05 s median time to first token, a 10.00 s p95, and 1.7M tokens routed in seven days.Screenshot of the OrcaRouter model page for openai/gpt-6-astra, showing the OpenAI vendor label, a 2026-09-04 catalogue release date, a 1,050,000-token context window (shown as ctx 1M tokens), a 128K maximum output, text, image and file input with Vision, Tools, JSON and Reasoning badges, a 'Best for reasoning, coding, agentic' tag row, and a rate strip reading $10.00 per million input, $50.00 per million output, a 3.50 s median time to first token, a 10.00 s p95, and 76.2M tokens routed in seven days.

本文中的比較2

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