GPT-6 Astra или Claude Fable 5.1: что выбрать для работы

В первые дни сентября вышли сразу две флагманские нейросети. Anthropic выпустила Claude Fable 5.1 первого сентября, OpenAI ответила моделью GPT-6 Astra третьего. YouTube забит роликами, где Astra сама строит модели в Revit, SketchUp и Blender, короткий ролик с ArchiCAD собрал 400 тысяч просмотров, а следом пришла новость, что переписку в ChatGPT читают живые люди. Если ты юрист, инженер, проектировщик или бухгалтер, платишь за нейросеть из своего кармана и работаешь с клиентами, вопрос простой: GPT-6 Astra или Claude Fable 5.1, за что платить?

Ниже сравнение GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 по официальным страницам OpenAI и Anthropic, независимым замерам и роликам блогеров: что умеет каждая модель, где она реально сильнее, сколько стоит и что происходит с твоими чатами. А в конце скажу, что по моему опыту важнее самого выбора модели.

Коротко: чем GPT-6 Astra отличается от Claude Fable 5.1

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 без твоего участия 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.
На входе и выходе	текст и картинки на вход, текст на выход	текст и картинки на вход, текст на выход
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 оно меньше, 256 тысяч токенов на Plus и 400 тысяч на Pro. Что это значит на практике и почему модель всё равно забывает начало, я разбирал в статье про контекстное окно нейросети. По объёму и цене за токен модели почти близнецы, разница в том, где каждая сильнее.

Что умеет GPT-6 Astra: управление компьютером

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 ChatGPT управление компьютером доступно в режимах Work и Codex (Codex это режим, где модель сама работает с файлами и кодом), через приложение ChatGPT для компьютера на macOS и Windows. На Windows модель действует только на переднем плане, то есть забирает мышь и клавиатуру, пока делает задачу.
• Модель обучена по умолчанию останавливаться и спрашивать подтверждение, например перед отправкой некоторых сообщений или покупкой.
• Окна безопасности системы она за тебя не подтверждает, а сам ChatGPT и командную строку не автоматизирует.

По цифрам OpenAI, на тесте управления компьютером OSWorld 2.0 Astra решает 72,6% задач и тратит около 40 минут на задачу против 75 минут у прошлой модели. В той же таблице Claude Opus 5 набирает 70,2%, цифр Fable 5.1 там нет, а сама Anthropic измеряла свою модель на другом наборе задач. Получается, в тестах OpenAI Astra обходит и прошлую модель, и Opus 5, но независимо сравнить Astra с Claude в управлении компьютером пока нельзя.

В каких программах Astra показывают блогеры

Я поручил агенту-исследователю собрать ролики про Astra на YouTube. За две недели их набралось около трёхсот, из них сотня в конкретных программах. Вот что показывают чаще всего (просмотры на 18 сентября):

• ArchiCAD. Самый известный русскоязычный ролик: короткое видео Ланы Павловой (канал LANA LAB), где Astra сама чертит обмерный план для дизайна интерьера. Около 400 тысяч просмотров. В официальных материалах OpenAI ArchiCAD нет, это опыт автора ролика.
• Revit. Дом за 14 минут, планировка квартиры, оформление листов (каналы Archi Vlogs и BIM Pure).
• SketchUp и 3ds Max. 3D-модели и интерьерная сцена по плану с размерами и подборкой образцов (TheSketchUpEssentials, Forever Stu).
• Blender. Сцены и персонажи с анимацией. Самый популярный ролик собрал почти 590 тысяч просмотров (Stefan 3D AI).
• SolidWorks и Fusion 360. Турбореактивный двигатель из 41 детали по одному запросу за 57 минут и корпус планетарного редуктора. Ролик с двигателем снял сам разработчик надстройки, через которую подключали SolidWorks.
• AutoCAD и KiCad. Чертежи и разводка печатных плат. Ролики с KiCad в основном нарезки из официального демо OpenAI.
• Unreal Engine, Unity, Godot. Прототипы игр и прогулка по дому, собранному по 2D-плану.
• DaVinci Resolve. Монтаж 75-минутной записи, которую модель сократила до 22 минут. Есть ролики и про Premiere Pro с After Effects, но там Astra работает в связке со сторонними расширениями.

Роликов, где Astra работает в 1С, Photoshop или Компасе, на момент написания 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:

• Чтобы повторить ролик, мало оплатить Astra. Нужен тот же мост к твоей программе и та же подготовка, которую автор часто оставляет за кадром: задание, инструкции для модели, иногда не одна попытка.
• Эффектная работа в Revit или SketchUp через MCP не эксклюзив Astra. Большинство таких мостов подключается и к Claude, и тогда сравнивать надо уже модели на твоей задаче, а не ролики.

Что умеет Claude Fable 5.1: долгие задачи, код и документы

По словам Anthropic, Fable 5.1 это модель для самых тяжёлых задач и долгой работы без присмотра. В новой версии 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:

• Режим рассуждения у Fable 5.1 включён всегда и не отключается: модель сама решает, сколько думать перед ответом. В документации Anthropic по скорости она помечена как самая медленная в текущей линейке.
• Управление компьютером у Claude тоже есть. Через API это готовый инструмент, в приложениях Claude для компьютера пока пробная версия и только на тарифах Pro и Max.
• Сама Anthropic советует для большинства задач начинать с Claude Opus 5, а Fable 5.1 брать, когда Opus 5 не справляется. То есть это не модель на каждый день, а тяжёлая артиллерия.

GPT-6 Astra против Claude Fable 5.1: кто сильнее по тестам

Таблиц 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. Это не цифры Anthropic.

У Anthropic своя таблица, но Astra в неё не попала вовсе: Fable 5.1 вышла на два дня раньше.

Поэтому я смотрю на независимые замеры. Artificial Analysis в своём индексе от 7 сентября ставит обе модели вровень: по 53 балла. Разница в другом:

• На одну и ту же задачу Astra тратит около 27 тысяч токенов ответа, Fable 5.1 около 78 тысяч, почти втрое больше. В деньгах это $3,26 против $7,63: при том же итоговом балле Astra дешевле больше чем вдвое.
• Fable 5.1 впереди в долгих проектах на несколько недель, в типовых рабочих задачах из 44 профессий и в работе с очень длинными документами.
• Astra впереди в автоматизации рабочих процессов через онлайн-сервисы и в тесте на разбор профессиональных документов.
• По коду модели в независимом индексе идут вровень.

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. Мне в этих таблицах важнее всего строка с ценой задачи, её в роликах не показывают.

Цены и тарифы: сколько стоит GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1

Бесплатно ни одной из моделей нет. Дальше разница в подписках.

ChatGPT:

• Plus, $20 в месяц: Astra только в режимах Work и Codex, в обычном чате её нет. По справке OpenAI это примерно от 5 до 45 сообщений за 5 часов, плюс недельный лимит.
• Pro, $100 и $200 в месяц: полный объём и версия GPT-6 Pro в обычном чате. Новые подписки на Pro за $200 с 10 сентября временно приостановлены.
• API: $10 за миллион входных токенов и $50 за миллион выходных. Если запрос больше 272 тысяч токенов, цена всего запроса вырастает до $20 и $75.

Claude:

• Pro, $20 в месяц: Fable 5.1 в лимиты подписки не входит, только за отдельные кредиты с первого запроса.
• Max, $100 и $200 в месяц: входит, но на Fable можно потратить не больше половины недельного лимита.
• API: те же $10 и $50, но без надбавки за длинный контекст, и чтение кэша стоит $0,25 за миллион. Если модель много раз перечитывает одни и те же документы, это заметно дешевле.

Одинаковая цена за токен не означает одинаковой цены за задачу: по замеру выше Fable выходит в 2,3 раза дороже. И посмотри на лимит Plus: от 5 сообщений за 5 часов для ежедневной работы с Astra это мало.

Кто читает переписку в ChatGPT и Claude

Теперь про новость, из-за которой многие напряглись. 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:

ChatGPT:

• Обучение на твоих чатах по умолчанию включено на Free, Go, Plus и Pro.
• Отключается в настройках: Settings, раздел Data Controls, переключатель «Improve the model for everyone». Отключение касается новых чатов.
• Если поставить ответу лайк или дизлайк, весь этот чат может уйти в обучение даже при выключенной настройке.
• Временный чат в обучение не идёт и в историю не попадает, но копия хранится до 30 дней.

Claude:

• С 28 августа 2025 года Anthropic может обучать модели на чатах Free, Pro и Max, но только если настройка включена. Выбор показывают при регистрации, проверить его можно в Settings, раздел Privacy. Проверь обязательно: по данным The Verge, в окне согласия переключатель мог стоять во «вкл.» заранее.
• Чаты, привязанные к твоему аккаунту, сотрудники читают только после пометки систем безопасности. Если обучение включено, чаты перед использованием отвязывают от аккаунта, и доступ к ним есть у небольшого числа сотрудников, занятых обучением.
• Удалённый чат стирается с серверов в течение 30 дней и в обучение не идёт. Если обучение включено, остальные чаты в обезличенном виде могут храниться до 5 лет.
• С лайками та же ловушка: отзыв хранится 5 лет и может пойти в обучение даже при выключенной настройке.

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.

Claude или ChatGPT: что лучше для работы эксперта

Теперь сводим всё вместе и переводим на язык обычной работы.

Бери ChatGPT с Astra, 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.

Бери Claude, если твоя работа это большие проекты с кучей материалов, очень длинные документы и задачи, которые модель ведёт часами. И смотри не только на Fable 5.1: Opus 5 в API вдвое дешевле по базовой цене.

И неприятная для хайпа правда: большинству экспертов флагман не нужен вообще. Письмо клиенту, пост, разбор документа на 20 страниц спокойно делают модели классом ниже, то есть младшие модели того же сервиса, которые есть в обычной подписке. Флагман оправдан, когда задача длинная, сложная и ошибка стоит дорого.

Как проверить это на себе, а не на роликах:

1. Возьми одну свою типичную задачу, которая повторяется каждую неделю: договор, смету, отчёт, чертёж.
2. Прогони её сначала на младшей модели, потом на флагмане, который есть в твоём тарифе.
3. Сравни результат и то, сколько лимита ушло. Если разницу в результате ты не видишь, а лимит тает вдвое быстрее, флагман тебе пока не нужен.

Как у меня: на чём работает мой контент-завод

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.

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.

Чек-лист: как выбрать между GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1

1. Твоя задача это работа в программах (Excel, CAD, CRM, формы)? Тогда смотри в сторону Astra и сразу узнай, есть ли для твоей программы мост: поищи название программы вместе со словом MCP.
2. Твоя задача это большой проект или очень длинные документы? Тогда Claude, и начни с Opus 5, а не с Fable.
3. Задача решается младшей моделью? Проверь сначала её, флагман нужен не для всего.
4. Ты посчитал цену за задачу, а не только за токен?
5. Настройка обучения на твоих чатах проверена?
6. Персональные данные клиентов в обычный чат не уходят?
7. Вокруг модели есть правила проекта и проверка, или ты надеешься, что флагман всё сделает сам?

Что в итоге

GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 по общему уму сейчас идут вровень, и спорить, кто круче, бессмысленно. Astra делает ставку на работу в программах и дешевле за задачу, 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 медленнее других моделей Claude. По приватности разница в подходе: у Claude выбор про обучение показывают при регистрации, у ChatGPT обучение включено по умолчанию, выключать его надо самому в настройках.