Claude Fable 5.1 vs GPT-6 Astra：コーディング対決、どちらを選ぶべきか？

現時点で保存された公開コーディングベンチマークに基づくなら、Fable 5.1を最優先で試すべきだ。 一方で、GPT-6 Astraも最上位ティアの一角として確固たる実力を持つ。ModelRankにおける121対112という指数差は、「Fableを使えばプロジェクトが9%多く完了する」ことを意味するものではない。

すでにCodexのワークフローが安定運用されているチームなら、移行によって削減できる人間の手戻り時間と移行コストを天秤にかけるべきである。

単一ベンチマークでの直接比較

本稿では2026年9月7日のスナップショットを使用する。Fable 5.1はAdaptive Reasoning、Max Effort、Default Fallback構成、GPT-6 Astraはmax effort構成での測定値である。

AAモデルページ公開スコア	Claude Fable 5.1	GPT-6 Astra
Terminal-Bench 2.1	91.4%	88.4%
SciCode	63.1%	56.5%
ModelRank 参考指数	121	112
ModelRank ティア分類	S+	S

Fableは両指標で上回っており、特に複雑なアルゴリズムや科学計算推論を問うSciCodeで明確な差をつけている。当サイトのCoding Indexは、基準モデルDeepSeek V4 Flash 0731に対する比率の幾何平均に100を乗じたものであり、限定的な測定値の集約結果だ。

この計算式には、現場のフレームワーク、ツールの実行権限、レビュー工数は含まれていない。S+とSは編集上のグルーピングであり、統計的に隔離された能力格差ではない。

別ページで「70対67」となっている理由

Artificial AnalysisのCoding Agent Index v1.4では、Claude Code + Fable 5.1とCodex + GPT-6 Astraの対決において、スコアはおよそ70対67と記録されている。

測定対象が根本的に異なる点に注意が必要だ。後者は「モデル単体」ではなく、「モデル＋エージェント実行基盤＋プロンプト設計」を総合したシステムテストである。この70という数値を、ModelRankの121と直接比較することはできない。

API単体の能力を見定めるならモデルベンチマークが役立ち、CLI開発環境全体を選ぶならエージェント複合テストが直結する。目的に応じて正しく数値を読み分けることが肝要だ。

トークン単価が同一でも請求額は一致しない

2026年9月6日のOpenRouter見積もりでは、両モデルとも入力$10 / 出力$50（100万トークンあたり）で並んでいる。標準的な10万入力＋2万出力タスクなら、名目上はどちらも**$2**となる。

しかし、実際の月間請求額は以下の要因で大きく変動する：

推論ステップ数：Fableが少ない試行回数で完結させるなら、1タスクあたりの消費トークンはFableのほうが抑えられる。
既存環境との親和性：すでにCodexで最適化されたプロンプトやキャッシュ構造があるなら、GPT-6のほうが無駄なコンテキストを消費しない可能性がある。
公式プランの差：OpenAI公式ドキュメントは調査時403を返したため、ChatGPTやCodex専用サブスクリプションの実効単価とは異なる。

ターゲット別の推奨アプローチ

新規プロジェクト・新規ワークフロー：Fable 5.1から始めるのが合理的だ。公開スコアの優位性が明確であるため、過去に差し戻しが多かった難問バグで実力を測ろう。
既存のCodex依存チーム：GPT-6 Astraを主力に残しつつ、A/Bテストを実施する。同一コミットから開始し、パッチの品質とレビューに要した時間を並べて記録する。
軽量な修正・単体テスト追加：両モデルともオーバースペックでコストが高すぎる。Flash系コーディングモデル選定ガイドで、数十倍安価なモデルへの振り分けを検討されたい。

比較検証の具体的ステップ

直近で修正に30分以上を要したリアルな課題を用意する。テストが失敗しており、複数ファイルに修正が及ぶものが適している。同一の制限時間とトークン予算で両者を走らせ、パッチの適用可否、テストの品質、レビュー工数を計測する。

出典

AA Fable 5.1 · AA GPT-6 Astra · AA Claude Code vs Codex比較 · Fable OpenRouter · GPT-6 OpenRouter。