GPT-6 Astra 推出後，與 Claude Fable 5.1 相比究竟誰更強？目前公開資料支持的答案是：Fable 5.1 在部分綜合評測領先；Astra 則值得關注其程式代理的執行效率。至於誰更適合中文工作，還需要另一套判斷標準。

01先看分數，也要看測試條件

Artificial Analysis 在 9 月 3 日公布的評測中，提供了以下比較：

資料來源：Artificial Analysis：Benchmarking GPT-6 Astra。此表為該篇發布時數據，並非即時排名。

這組結果由 Fable 5.1 領先，但有兩個細節：綜合指數的 Fable 採用最高推理強度，並標示 with fallback，即包含備援模型處理；程式代理則分別在 Codex 與 Claude Code 中執行。因此，分數反映的是特定設定下的表現，不能完全拆成「模型本身的能力」。

02價格相同，完成工作的成本可能不同

兩款模型的標準 API 輸入、輸出單價相同，差別在快取讀取，也就是再次使用已儲存的輸入內容：

資料來源：OpenAI 模型文件、Anthropic 官方定價。這不是訂閱月費；特殊模式、超長輸入及工具使用可能另計。

對反覆處理同一批文件的工作，Fable 的快取價格值得注意。不過，總成本還取決於模型用了多少 tokens、重試幾次。Artificial Analysis 發現，Astra 在程式代理測試中，比前代 GPT-5.6 Sol 大幅減少 token 用量；這支持其效率有所進步，卻不能直接證明它比 Fable 5.1 更省錢。

效率比較來源：Artificial Analysis 評測。

03中文讀者需要的比較，排行榜還沒回答

如果你的工作是寫繁體中文文章、整理英文論文，或把會議紀錄轉成主管看得懂的報告，上述分數並不能直接告訴你誰比較好用。本次查閱的資料，尚不足以建立兩者在繁體中文寫作上的勝負。

我會用三個實際問題來選：

我的判斷是：Fable 5.1 的公開評測成績值得優先試用；Astra 也值得放進相同任務比較。最有效的測試，是拿同一份資料、給同樣要求，隱藏模型名稱後比較成品。