Claude Fable 5.1 vs GPT-6 Astra：编程选谁，领先有多大？

只按目前保存的公开编程证据选，Fable 5.1 更适合作为优先试用项。 GPT-6 Astra 仍属于顶级候选。本站的 121 与 112，不支持“Fable 能让你多完成 9% 的项目”这种说法。

已经用 Codex 把工作流跑顺的团队，更应该关注换系统能省下多少返工，而不是先被一个指数差催着迁移。

先看同一份模型测试

本文使用 2026-09-07 的保存快照。Fable 配置为 Adaptive Reasoning、Max Effort、Default Fallback；GPT-6 Astra 为 max。

Fable 在这两项测量上都更高，其中 SciCode 的差距更明显。本站指数正是把这两项成绩分别除以 DeepSeek V4 Flash 0731 的成绩，再取等权几何平均、乘以 100。因此 121 与 112 是一个有限测试组合的参考值。

这套计算没有加入你的代码库、框架、工具权限，也没有计算人工验收时间。S+ 和 S 是编辑评估，不是由置信区间证明的两个人群。

Artificial Analysis 的 Coding Agent Index v1.4 比较的是 Claude Code＋Fable 5.1 与 Codex＋GPT-6 Astra。保存的原始条目分别约为 70 和 67。

它换了评估对象和组合：模型、Agent 框架、推理配置一起参与。这个 70 不能与本站的 121 比大小，也不能直接替换前面模型测试的成绩。

同样，不要从一个总指数自动推断模型在每个子任务上都领先。挑模型时，模型页帮助判断候选实力；挑工具链时，Agent 组合的结果更贴近购买对象。两种资料都有用，前提是比较的对象一致。

本站保存于 9 月 6 日的 OpenRouter 报价中，两款都是每百万输入 $10、输出 $50。假设消耗 10 万输入、2 万输出 token，各为 $2。

这只是渠道 token 报价。并不说明订阅套餐相同、工具费用相同，或者一次 issue 的账单相同。运行轮数、缓存、推理输出和失败重试都会改变总花费。GPT-6 官方文档本次返回 403，因此这里没有把渠道报价写成经过复核的 OpenAI 标准价。

如果 Fable 在你的任务上少跑一轮，费用可能更低；如果你的 Codex 配置更成熟，GPT-6 也可能更快交付。我们没有自己的成对实测日志，不能替你填这个结果。

准备新建工作流，主要追求编程表现：优先试 Fable 5.1。 当前保存的测量支持这个起点。拿最难、最常返工的任务验收，比拿一个简单网页看第一眼效果更有价值。

Codex 已经承担日常开发：先保留 GPT-6，做成对比较。 保持仓库版本与验收标准一致，记下两边的完整修改记录。把工具配置变更耗费的时间也算进去。

大部分任务只是小修补：先核算是否需要这两款的费用级别。 GLM、DeepSeek、Qwen 的 Flash 选型指南提供了更低报价的候选。能力梯队与购买优先级解决的是不同问题。

拿最近一次花了你半小时以上的真实问题：有失败测试、有多个相关文件，且你已经知道正确结果。让两边从修复前的同一提交开始，限定相同预算。验收行为、测试质量和修改范围，再记录人工时间。

一次运行只能发现问题，不能证明统计优劣。它依然比根据 121 和 112 直接猜日常体验更有帮助。

本文是基于公开来源的选型分析，不是 ModelRank 自行运行的模型评测。