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Claude Opus 5 vs GPT-6 Astra

vs

Qual usar, quando

Escolha o claude-opus-5 para custos menores, já que ele cobra exatamente a metade da taxa do gpt-6-astra para entrada padrão a $5 e saída a $25, enquanto as leituras de cache custam um quarto do preço a $0.5. Ambos os modelos compartilham um limite de saída máxima de 128000 e suportam entradas de imagem, mas o gpt-6-astra oferece uma janela de contexto maior de 1050000 em comparação com 1000000. Selecione o gpt-6-astra se você precisar dessa capacidade de contexto expandida ou de sua data de lançamento mais recente de 2026-09-03.

Benchmarks

Acima da médiaNenhum melhorClaude Opus 524 / 265 / 26GPT-6 Astraapenas 4 comparáveis
Claude Opus 5 GPT-6 Astra outros modelos medidos média dos modelos comparados nenhum outro modelo pontuou mais alto
Terminal-Bench 2.1
89.1%
N/A
BioMysteryBench hard
49.4%
N/A
OSWorld 2.0
nenhum outro modelo pontuou mais alto 70.6%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
nenhum outro modelo pontuou mais alto 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

Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preços

Claude Opus 5 GPT-6 Astra Δ
Entrada / 1M tokens $5 $10 0.5×
Saída / 1M tokens $25 $50 0.5×
Leitura de cache / 1M tokens $0.5 $1 0.5×
Escrita de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) sem cobrança separada -

Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.

Onde eles se posicionam - preço de entrada por 1M tokens entre todos os 68 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)

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

Capacidades

Claude Opus 5 GPT-6 Astra
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável configurável
Saída estruturada sim sim
Cache de prompt explícito (você marca o prefixo) implícito (automático)
Tempo de vida do cache 5m default, 1h option 5-10m, up to 1h
Prefixo mínimo em cache 1024 tokens 1024 tokens

Especificações

Claude Opus 5 GPT-6 Astra
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-07-24 2026-09-03
Corte de conhecimento 2026-05 2026-04
Janela de contexto 1M 1.1M
Saída máxima 128K 128K
Parâmetro de raciocínio
  • thinking.type
  • output_config.effort
reasoning.effort
Valores aceitos
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Padrão

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
medium

As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: Claude Opus 5 · GPT-6 Astra

Um prompt, ambos os modelos - medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAR exatamente 3 frases

Claude Opus 5 passou · 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.

saída 529 tok latência 9.0 s

GPT-6 Astra passou · 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.

saída 283 tok (+196 pensamento) latência 17.2 s

Cumprimento da instrução (exatamente três frases - contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.

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. VERIFICAR a correção passa nos testes

Claude Opus 5 passou · 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`. […]

saída 1094 tok latência 16.1 s

GPT-6 Astra passou · 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.

saída 321 tok (+131 pensamento) latência 13.5 s

Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.

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. VERIFICAR JSON válido, esquema exato

Claude Opus 5 passou · 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.

saída 539 tok latência 7.6 s

GPT-6 Astra passou · 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." }

saída 329 tok (+267 pensamento) latência 16.9 s

Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.

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. VERIFICAR 120 palavras, 0 palavras proibidas

Claude Opus 5 passou · 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.

saída 1593 tok latência 19.1 s

GPT-6 Astra passou · 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.

saída 665 tok (+516 pensamento) latência 19.3 s

Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.

Alterne entre eles com uma linha

Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo - o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.

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",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave API →

FAQ

Qual é mais barato, Claude Opus 5 ou GPT-6 Astra?

Claude Opus 5 é mais barato em entrada / 1m tokens ($5 vs $10, com 2.0× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado - a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.

Posso fazer um teste A/B de Claude Opus 5 contra GPT-6 Astra sem duas integrações?

Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API - a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.

Claude Opus 5 e GPT-6 Astra suportam prompt caching?

Sim - ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.

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