
В начале сентября вышли две флагманские нейросети: Claude Fable 5.1 от Anthropic первого сентября и GPT-6 Astra от OpenAI третьего. С тех пор YouTube забит роликами, где Astra сама строит модели в Revit, SketchUp и Blender, а у обеих компаний вышли модели подешевле, которые догоняют флагманов. Если ты юрист, инженер, проектировщик или бухгалтер и платишь за нейросеть из своего кармана, вопрос простой: сколько стоит GPT-6 Astra, сколько Claude Fable 5.1 и за что из этого вообще платить?
Ниже сравнение по официальным страницам OpenAI и Anthropic на 8 октября 2026 года, независимым замерам и роликам блогеров: цены подписок и API, цена одной задачи, чем Astra отличается от GPT-6 Sol, что умеет каждая модель и что происходит с твоими чатами. А ещё скажу, что по моему опыту важнее самого выбора модели.
Если совсем в двух словах. Astra делает ставку на то, чтобы работать за тебя в программах на компьютере: кликать, заполнять, строить. Fable 5.1 делает ставку на долгую сложную работу: большой проект, документы, задачи на много шагов, где модель должна часами вести дело и не потерять нить.
| GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | |
|---|---|---|
| Выход | 3 сентября 2026 | 1 сентября 2026 |
| Сильная сторона по заявлению разработчика | управление компьютером и программами | долгие задачи на много шагов, код, документы |
| Сколько текста держит за раз | около 1 млн токенов, ответ до 128 тыс. | 1 млн токенов, ответ до 128 тыс. |
| В подписке | ChatGPT Plus от $20, в режимах Work и Codex | Claude Max от $100; на Pro только за отдельные кредиты |
| API за 1 млн токенов | $10 вход, $50 выход | $10 вход, $50 выход |
API здесь это подключение модели к своим программам и сервисам с оплатой за объём текста, а не подписка. Миллион токенов это примерно несколько толстых книг, которые модель держит в голове за один разговор. Но это окно в API: в подписке ChatGPT общее окно для моделей с рассуждением меньше, 256 тысяч токенов на Plus и 400 тысяч на Pro (отдельно для Astra OpenAI его не называет). Что это значит на практике и почему модель всё равно забывает начало, я разбирал в статье про контекстное окно нейросети.
Бесплатно ни одной из моделей нет. Цены ниже с официальных страниц OpenAI и Anthropic на 8 октября 2026 года.
| Тариф | Цена в месяц | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Free | $0 | нет |
| Go | $8 | нет |
| Plus | $20 | есть, в режимах Work и Codex, от 5 до 45 сообщений за 5 часов |
| Pro | $100, $200 или $500 | расширенный доступ, пятичасового лимита сейчас нет, недельные лимиты могут действовать |
Что важно понять про подписку:
| Тариф | Цена в месяц | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|
| Free | $0 | нет |
| Pro | $20, или $17 при оплате за год | в лимиты подписки не входит, только за отдельные кредиты с первого запроса |
| Max | $100 или $200 | входит, но на Fable можно потратить не больше половины недельного лимита |
| Модель | Вход | Выход | Чтение кэша |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10 | $50 | $1 |
| GPT-6 Astra, запрос больше 272 тыс. токенов | $20 | $75 | $2 |
| GPT-6.1 Sol | $2 | $10 | $0,10 |
| Claude Fable 5.1 | $10 | $50 | $0,25 |
| Claude Opus 5.5 | $4 | $20 | $0,20 |
GPT-6.1 Sol и Claude Opus 5.5 это младшие модели подешевле, про них ниже.
У Fable нет надбавки за длинный запрос, а чтение кэша в четыре раза дешевле, чем у Astra. Если модель много раз перечитывает одни и те же документы, это заметно экономит.
Одинаковая цена за токен не означает одинаковой цены за задачу. Независимый рейтинг Artificial Analysis в замере 7 сентября посчитал, сколько стоит прогнать обе модели по одному и тому же набору задач: Astra потратила около 27 тысяч токенов ответа на задачу, Fable 5.1 около 78 тысяч. В деньгах это $3,26 против $7,63, то есть при том же итоговом балле Fable вышла в 2,3 раза дороже.
В названиях моделей OpenAI легко запутаться, поэтому по порядку.
Что это значит для тебя. Astra остаётся самой сильной моделью OpenAI, но для большинства рабочих задач на Plus стоит сначала попробовать GPT-6.1 Sol: лимит в несколько раз больше, а разницу на своей задаче ты можешь и не заметить.
Главный козырь Astra в том, что она работает с обычными программами так, как работал бы человек: видит экран, двигает мышь, печатает. OpenAI называет её лучшей моделью для работы с компьютером. На официальной странице анонса показаны живые примеры: разводка печатной платы в KiCad, финансовая модель в Excel, дашборды в Power BI, модель коробки передач в FreeCAD с анимацией в Blender, дом в Blender с прогулкой в Unreal Engine 5, юридическая записка в LibreOffice Writer, сцена в Unity.
Что важно знать до того, как радоваться:
В той же таблице OpenAI, где Astra набирает 72,6% на OSWorld 2.0, Claude Opus 5 набирает 70,2%, цифр Fable 5.1 там нет, а сама Anthropic измеряла свою модель на другом наборе задач. Независимо сравнить Astra с Claude в управлении компьютером пока нельзя.
Я поручил агенту-исследователю собрать ролики про Astra на YouTube. За первые две недели их набралось около трёхсот, из них сотня в конкретных программах. Вот что показывают чаще всего (просмотры на 18 сентября):
Роликов, где Astra работает в 1С, Photoshop или Компасе, на 18 сентября не нашлось.
А теперь то, чего в заголовках роликов нет. Агент прочитал описания самых популярных, и где способ подключения указан, почти везде программа подключена к модели не через клики по экрану, а через мост. Чаще всего это MCP: открытый стандарт, через который программа даёт модели свои команды напрямую, без мыши. Придумала его Anthropic, а поддерживают и ChatGPT, и Claude.
Revit, SketchUp, 3ds Max, AutoCAD, Blender и DaVinci Resolve в роликах подключали через MCP, SolidWorks и Premiere Pro через сторонние надстройки. Автор ролика про DaVinci прямо пишет: это не управление компьютером и не курсор, который бегает по экрану. У ролика с ArchiCAD способ подключения в описании не указан.
Отсюда два вывода для тебя:
По словам Anthropic, Fable 5.1 это модель для самых тяжёлых задач и долгой работы без присмотра. В ней шесть направлений улучшений: многочасовые сессии с кодом, работа с документами, таблицами и слайдами от первого вопроса до готового файла, многошаговый поиск в интернете, чтение плотных графиков и таблиц в PDF, работа по всему окну в 1 млн токенов и управление компьютером. Эксперту из этих шести важны в первую очередь два: документы и длинное окно, когда в работу надо загрузить всё дело целиком.
Что стоит знать:
Таблиц в анонсах этих двух моделей две, и каждая рисует своего победителя. В таблице OpenAI Astra впереди на большинстве строк, но даже там Fable 5.1 обходит её на экзамене Humanity’s Last Exam с доступом к инструментам (65,0% против 57,2%) и в старой версии независимого рейтинга Artificial Analysis. При этом у Fable 5.1 в таблице OpenAI прочерки в 23 строках из 40, а часть цифр за Claude OpenAI посчитала сама или взяла у другой версии модели. У Anthropic своя таблица, но в анонс Fable 5.1 Astra не попала: Fable вышла на два дня раньше.
Поэтому я смотрю на независимые замеры. Artificial Analysis и 7 сентября, и 8 октября ставит обе модели вровень: по 53 балла. Но за месяц они перестали быть лидерами: на 8 октября первое место у Claude Opus 5.5 с 58 баллами, а GPT-6.1 Sol набирает 52, почти как Astra. По отдельным направлениям в замере 7 сентября:
И ещё один показательный замер. Andon Labs гоняет модели в симуляции небольшого бизнеса на год: агент сам закупает товар, ставит цены, общается с поставщиками. По шести прогонам Astra закончила год с капиталом почти втрое больше, чем Fable 5.1, а Fable 45 раз впустую заплатила поставщикам вперёд. Это один тест, а не приговор, но как ориентир по деловой хватке агента он полезен.
В сухом остатке: кто «умнее», по тестам не решается. Решает твоя задача и то, сколько ты готов заплатить за один и тот же результат.
14 сентября издание 404 Media опубликовало расследование о внутреннем проекте OpenAI под названием Project Lily: сотни подрядчиков читают настоящие переписки пользователей ChatGPT и оценивают ответы модели. Официального заявления OpenAI по этой истории нет, журналистам компания сослалась на свою справку.
А справка OpenAI говорит прямо: переписку могут просматривать сотрудники и доверенные подрядчики, в том числе для улучшения моделей, если ты не отключил эту функцию. Для личных тарифов обучение на чатах включено по умолчанию.
Как это выглядит у каждой компании по официальным правилам (на 18 сентября):
ChatGPT:
Claude:
Что из этого следует для эксперта. Персональные данные клиентов, документы с тайной и всё, что ты не показал бы постороннему, в обычный чат не отправляй ни в ChatGPT, ни в Claude. Обучение проверь в настройках каждого сервиса, а в рабочих чатах не ставь лайков.
Бери ChatGPT, если твоя рутина живёт в программах: таблицы Excel, дашборды, CAD, формы на сайтах, CRM. Если хочешь, чтобы нейросеть не советовала, а сама сделала в программе, то по заявлению OpenAI у Astra здесь фора. Независимых замеров управления компьютером пока нет, так что проверяй на своей программе, и начни с GPT-6.1 Sol: она дешевле и лимит у неё больше.
Бери Claude, если твоя работа это большие проекты с кучей материалов, очень длинные документы и задачи, которые модель ведёт часами. И начни не с Fable 5.1, а с Opus 5.5: Anthropic сама советует её для большинства задач, и она заметно дешевле.
И неприятная для хайпа правда: большинству экспертов флагман не нужен вообще. Письмо клиенту, пост, разбор документа на 20 страниц спокойно делают модели классом ниже, которые есть в обычной подписке. Флагман оправдан, когда задача длинная, сложная и ошибка стоит дорого. Дешёвого агента на модели DeepSeek я проверил на трёх задачах: DeepSeek Harness на деле.
Как проверить это на себе, а не на роликах:
Скажу честно, откуда мой взгляд. Мой контент-завод, который сам готовит и публикует посты, работает в Claude Code (программа, где Claude работает с папкой проекта и файлами) на тарифе Max. В записи прогона 16 сентября на панели статистики аккаунта стоит Opus 4.8, это модель прошлого поколения, ниже и Opus 5, и Fable. То есть завод работает вообще не на флагмане. GPT-6 Astra в своей работе я не тестировал, поэтому сравнение выше собрано по официальным страницам, независимым замерам и роликам, а не по моим впечатлениям.
Завод держится не на модели, а на правилах в файлах: один материал расходится по каналам, и порядок не ломается, когда выходит новый флагман. Как собрать такой завод под свою работу, я разбираю отдельно: «Контент-завод на ИИ».
На своей работе я вижу одно. Результат решает не столько флагман, сколько порядок вокруг него: правила проекта и отдельный проверяющий, который ищет ошибки за основной моделью. Как это устроено, я разбирал в статье про команду ИИ-агентов. Флагман без правил это дорогая ошибка, а не дорогой результат.
Сколько стоит GPT-6 Astra? В ChatGPT она есть на тарифе Plus за $20 в месяц в режимах Work и Codex, от 5 до 45 сообщений за 5 часов, и на Pro за $100, $200 или $500 с расширенным доступом. В API $10 за миллион входных токенов и $50 за миллион выходных.
Можно ли пользоваться GPT-6 Astra бесплатно? Нет. На бесплатном тарифе и на Go за $8 Astra нет, обычный чат там работает на GPT-6 Luna.
Чем GPT-6 Astra отличается от GPT-6 Sol? Astra самая сильная и дорогая модель OpenAI, Sol легче и дешевле. GPT-6.1 Sol OpenAI описывает как близкую к Astra по уровню при цене в пять раз ниже.
Сколько стоит Claude Fable 5.1? На Claude Max за $100 или $200 в месяц, на неё можно потратить до половины недельного лимита. На Pro за $20 только за отдельные кредиты. В API $10 и $50 за миллион токенов.
Что лучше: GPT-6 Astra или Claude Fable 5.1? По независимому индексу Artificial Analysis они идут вровень, по 53 балла. Astra сильнее в работе с программами и дешевле за задачу, Fable сильнее в долгих проектах и длинных документах. Для большинства задач стоит начать с моделей подешевле: GPT-6.1 Sol или Claude Opus 5.5.
GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 по общему уму идут вровень, и спорить, кто круче, бессмысленно. Astra дешевле за задачу и сильнее в работе с программами, но самые яркие ролики с ней держатся на мостах, большинство из которых подключается и к Claude. Fable 5.1 сильнее в долгих проектах и очень длинных документах, но дорогая и медленная. А за месяц у обеих появились младшие модели, GPT-6.1 Sol и Claude Opus 5.5, которые для большинства задач разумнее по цене.
Какую бы модель ты ни выбрал, отдачу от неё определяют правила и проверка вокруг. Если хочешь собрать это сам, начни с бесплатного урока «Первый ИИ-агент за 20 минут». Урок в Claude Code, но шаги и правила те же в Codex, так что они работают и с моделями OpenAI. Модель под агентом потом можно менять, а правила и проверка останутся.
Подпишись на мой телеграм-канал, чтобы не пропустить следующую статью и видео-разборы.
Подписаться в телеграме