HopBase
先说答案:GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 的官方牌价在输入和输出两项上完全相同,都是每百万 token $10 输入 / $50 输出。所以「哪个贵」这个问题没有意义,真正决定账单的是三件事。一是缓存计费模型:Fable 5.1 的缓存命中读取只要 $0.25(输入价的 2.5%),GPT-6 Astra 是 $1(10%),但 Anthropic 的缓存写入要单独收费,OpenAI 尚未公布 GPT-6 的缓存写入价——两者的盈亏平衡点落在「同一段前缀被复用约 17 次」这个位置,下面有算法。二是协议与生态:Fable 走 Anthropic Messages 协议、Claude Code 原生,GPT-6 走 OpenAI Responses / Chat Completions、Codex CLI 原生,已有代码库的迁移成本通常比模型差异更贵。三是规格透明度与可用范围:Fable 5.1 官方公布了 1M 上下文与 128K 最大输出并已全量,GPT-6 Astra 官方尚未公布上下文窗口且仍在分阶段放量。
牌价:输入输出完全相同
| 每百万 token | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|
| 输入 | $10 | $10 |
| 输出 | $50 | $50 |
| 缓存命中读取 | $1(输入价 10%) | $0.25(输入价 2.5%) |
| 缓存写入 | 官方尚未公布 | $12.50(5 分钟)/ $20(1 小时) |
两边都按官方牌价接入,完整价目见价格页。注意最后两行:这是两家完全不同的缓存计费哲学,也是账单差异的唯一来源。
缓存账:一个你可以自己算的盈亏平衡点
Anthropic 的模型是「写入贵、读取极便宜」,OpenAI 的模型是「读取中等、写入价未公布」。只比较已公布的部分,设同一段前缀被复用 N 次:
- Fable 5.1(5 分钟缓存):写入 1 次 $12.50/M + 读取 N 次 × $0.25/M
- GPT-6 Astra:读取 N 次 × $1/M
两式相等时 N = 12.50 ÷ (1.00 − 0.25) ≈ 16.7。也就是说:
- 同一段前缀复用超过约 17 次,Fable 5.1 的缓存账更便宜;用 1 小时缓存档($20/M)则门槛升到约 27 次。
- 复用次数低于这个门槛,GPT-6 Astra 更便宜——写入费还没被摊薄。
举个具体的:系统提示加工具定义 15,000 token 的前缀,在一轮会话里复用 20 次。Fable 5.1 是 $0.1875 写入 + $0.075 读取 = $0.2625;GPT-6 Astra 是 $0.300 读取(写入价尚未公布,实际可能更高)。差距不大,但方向清楚:前缀越长、复用越多,Anthropic 的缓存模型越占优。
需要强调的是,这只是已公布价格的推算,不能替代你自己的账单。真实命中率受前缀稳定性、TTL、并发路由影响,推算和实际经常差一截。HopBase 的使用记录按请求给出输入 / 缓存命中 / 输出的分项成本,跑一周真实流量再下结论比算式可靠。提高命中率的具体做法见Prompt Cache 省钱指南。
协议与生态:通常比模型差异更贵
| GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | |
|---|---|---|
| 协议 | OpenAI Responses / Chat Completions | Anthropic Messages(/v1/messages) |
| 原生 CLI | Codex CLI | Claude Code |
| SDK | OpenAI SDK 零改造 | Anthropic SDK 零改造 |
如果你的服务已经建在其中一套 SDK 上,换到另一套要动的是请求构造、流式事件解析、工具调用格式和错误处理这四块——这部分工作量往往比两个模型的能力差异更值钱。先算迁移成本,再谈模型选择。
另外 Fable 5.1 有几个从旧版 Claude 迁移时要注意的行为变化:不再支持强制工具调用(tool_choice 的 any / tool 会返回 400)、thinking 块绑定模型需原样回传、不支持 assistant 预填。细节见Fable 5.1 上线说明。
规格透明度与可用范围
- Claude Fable 5.1:官方公布 1M 上下文窗口、128K 最大输出,自适应思考常开(用
output_config.effort控制深度),已在 Claude Max 各分组全量可用。 - GPT-6 Astra:OpenAI 截至发文尚未公布上下文窗口与最大输出,我们不做未经官方确认的标注;仍在分阶段放量,当前在 Codex Plus 与 Codex Pro 分组可用,以
GET /v1/models返回为准。
对需要写进技术方案、要给出明确容量承诺的场景,这个差别是实打实的:一个有官方数字可引用,另一个暂时只能写「以接口返回为准」。
怎么选
- 已经在某一套生态里,就先别动。迁移成本通常大于两者的能力差,除非有具体的、可复现的失败案例支撑。
- 前缀复用密集的 Agent 负载,倾向 Fable 5.1。复用超过约 17 次,缓存账就开始明显占优;这类负载本来也最吃缓存。
- 需要 Codex CLI 原生体验、或团队工具链已围绕 OpenAI 协议搭建,选 GPT-6 Astra。同样牌价下,省下的接入工时是真金白银。
两个模型在 HopBase 都按官方牌价接入,一个 Key 可以同时调用,方便做真实流量的 A/B。灰度对比的做法见GPT-6 Astra vs GPT-5.6 选型对比里的三步清单。
常见问题
GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 哪个更贵?
输入和输出的官方牌价完全相同,都是每百万 token $10 / $50。差别只在缓存:Fable 5.1 命中读取 $0.25、写入 $12.50(5 分钟)或 $20(1 小时);GPT-6 Astra 命中读取 $1、写入价官方尚未公布。谁的总账更低取决于前缀复用次数。
缓存的盈亏平衡点怎么算?
设前缀复用 N 次,Fable 5.1 的成本是 12.50 + 0.25N(每百万 token,5 分钟档),GPT-6 Astra 是 1.00N。相等时 N ≈ 16.7,即复用约 17 次以上 Fable 更省;1 小时缓存档的门槛约为 27 次。
两个模型能用同一个 Key 调吗?
可以。在 HopBase 上两者都按官方牌价接入,同一个企业密钥按分组权限调用,方便把同一批真实请求分流做 A/B 对比。注意协议不同:Fable 走 /v1/messages,GPT-6 走 /v1/responses 或 /v1/chat/completions。
GPT-6 Astra 的上下文窗口是多少?
OpenAI 截至发文尚未公布官方数字,我们不标注未经厂商确认的规格。以 GET /v1/models 返回的元数据和实际调用结果为准。Claude Fable 5.1 则有官方公布的 1M 上下文与 128K 最大输出。
怎么确认调用到的确实是这两个模型本身?
看响应体里回显的 model 字段,并用一套固定题面做通道对照。完整验证方法见API 中转保真度自测。