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Claude Opus 5 vs GPT-6 Astra

vs

Lequel, quand

Choisissez claude-opus-5 pour des coûts inférieurs, car il facture exactement la moitié du tarif de gpt-6-astra pour l'entrée standard à $5 et la sortie à $25, tandis que les lectures du cache sont au quart du prix à $0.5. Les deux modèles partagent une limite de sortie maximale de 128000 et prennent en charge les entrées d'image, mais gpt-6-astra offre une fenêtre de contexte plus grande de 1050000 par rapport à 1000000. Sélectionnez gpt-6-astra si vous avez besoin de cette capacité de contexte élargie ou de sa date de sortie plus récente du 2026-09-03.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneAucun meilleurClaude Opus 524 / 265 / 26GPT-6 Astraseulement 4 comparables
Claude Opus 5 GPT-6 Astra autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
Terminal-Bench 2.1
89.1%
N/A
BioMysteryBench hard
49.4%
N/A
OSWorld 2.0
aucun autre modèle n'a fait mieux 70.6%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
aucun autre modèle n'a fait mieux 63.4%
Finance Agent v2
58.6%
N/A
Legal Agent Benchmark
6.7%
N/A
Humanity's Last Exam no tools
56.6%
N/A
BrowseComp
90.8%
N/A
LVBench
75.4%
N/A

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarification

Claude Opus 5 GPT-6 Astra Δ
Entrée / 1M tokens $5 $10 0.5×
Sortie / 1M tokens $25 $50 0.5×
Lecture en cache / 1M tokens $0.5 $1 0.5×
Écriture cache 1.25x (5m) / 2x (1h) aucun frais supplémentaire -

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent - prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 68 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Claude Opus 5 · $5 GPT-6 Astra · $10
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

Claude Opus 5 GPT-6 Astra
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable configurable
Sortie structurée oui oui
Mise en cache du prompt explicite (vous indiquez le préfixe) implicite (automatique)
Durée de vie du cache 5m default, 1h option 5-10m, up to 1h
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons 1024 jetons

Spécifications

Claude Opus 5 GPT-6 Astra
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-07-24 2026-09-03
Limite de connaissances 2026-05 2026-04
Fenêtre de contexte 1M 1.1M
Sortie maximale 128K 128K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • output_config.effort
reasoning.effort
Valeurs acceptées
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Par défaut

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
medium

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : Claude Opus 5 · GPT-6 Astra

Un prompt, deux modèles - mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VÉRIFIER exactement 3 phrases

Claude Opus 5 réussi · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

sortie 529 tok latence 9.0 s

GPT-6 Astra réussi · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more work per request, often generating internal reasoning tokens that are billed even though they do not appear in the final answer. If traffic, model choice, and pricing stayed the same, those extra tokens likely explain why our bill doubled—not longer answers or more users. We should verify the usage breakdown, then reserve higher reasoning levels for tasks where improved results justify the added cost.

sortie 283 tok (+196 réflexion) latence 17.2 s

Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. VÉRIFIER le correctif passe les tests

Claude Opus 5 réussi · 8/8 cases

## Fixed version ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

sortie 1094 tok latence 16.1 s

GPT-6 Astra réussi · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counts equal adjacent pairs rather than items, so every nonempty run is undercounted by one: a single-element input returns `0`, and a run of three equal items returns `2`. Starting and resetting `cur` to `1` counts the first item of each run, while the empty-input check preserves a result of `0`. Updating `best` after each iteration includes runs ending at the last index without needing a final flush; the original also updated during trailing runs, but undercounted them.

sortie 321 tok (+131 réflexion) latence 13.5 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. VÉRIFIER JSON valide, schéma exact

Claude Opus 5 réussi · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

sortie 539 tok latence 7.6 s

GPT-6 Astra réussi · 5/5 fields, guidance "Formal guidance is withheld pending the "

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Formal guidance is withheld pending the Q4 close." }

sortie 329 tok (+267 réflexion) latence 16.9 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. VÉRIFIER 120 mots, 0 mot interdit

Claude Opus 5 réussi · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

sortie 1593 tok latence 19.1 s

GPT-6 Astra réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses eligible prompt content across supported AI providers. Why pay to process the same context every time? Configure caching once at the gateway, then route requests between models while keeping shared instructions, reference material, and conversation prefixes ready for reuse. Caching controls let teams set expiration windows, isolate tenants, and exclude sensitive content. Cache analytics show hit rates, estimated savings, and latency trends, helping developers tune performance with confidence. Existing routing policies continue to work, so adoption fits your current architecture. Start with a single application, measure the results, and expand as needed. Available today in the dashboard and API, with documentation and examples to guide your first deployment.

sortie 665 tok (+516 réflexion) latence 19.3 s

Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous - la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    # model="gpt-6-astra",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Claude Opus 5 ou GPT-6 Astra ?

Claude Opus 5 est moins cher sur entrée / 1m tokens ($5 contre $10, avec un écart de 2.0×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse - le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.

Puis-je faire un test A/B de Claude Opus 5 par rapport à GPT-6 Astra sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API - le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Est-ce que Claude Opus 5 et GPT-6 Astra prennent en charge le prompt caching ?

Oui - les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées