İki model, aynı fiyat etiketi: 1 milyon token için 10 dolar girdi, 50 dolar çıktı. GPT-6 Astra 3 Eylül’de, Claude Fable 5.1 1 Eylül’de çıktı. Etiketler birebir aynı olduğu için karşılaştırma kolay görünüyor.
Değil. Çünkü etiket aynı, fatura değil. Aynı işi ikisine de yaptırdığınızda ödeyeceğiniz para, iş yükünüzün şekline göre iki katına çıkabiliyor ya da yarıya inebiliyor. Bu yazıda önce o farkın nereden geldiğini, sonra benchmark tablosunu, en sonda da üç gerçek senaryodaki faturayı hesaplıyoruz.
Kısa Cevap ⚡
Acele edenler için özet:
- Uzun soluklu kodlama ajanı çalıştırıyorsanız (Claude Code, uzun oturumlar, aynı repoyu tekrar tekrar okuyan akışlar): Fable 5.1. Önbellek okuması dört kat ucuz, bu tip işte fatura oradan çıkıyor.
- Tek seferlik ağır görev veriyorsanız (bir soru, bir analiz, bir çözüm): Astra. Aynı işi belirgin biçimde daha az token harcayarak bitiriyor.
- Bilgisayar ve tarayıcı otomasyonu, matematik, bilimsel komut satırı işleri: Astra, açık farkla.
- 300 bin token üstü tek istek gönderiyorsanız: Fable 5.1. Astra’da 272 bin token eşiği var, aşınca fiyat zamlanıyor.
- Bugün, sırasız, herkese açık erişim istiyorsanız: Fable 5.1. Astra kademeli dağıtımda.
Şimdi ayrıntılar.
Fiyat: Aynı Etiket, Farklı Fatura 💸
Girdi ve çıktı fiyatları gerçekten aynı. Fark üçüncü satırda başlıyor:
| Kalem (1M token) | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Fark |
|---|---|---|---|
| Girdi | $10,00 | $10,00 | Yok |
| Çıktı | $50,00 | $50,00 | Yok |
| Önbellekten okuma | $1,00 | $0,25 | Fable 4 kat ucuz |
| Önbelleğe yazma | $12,50 | $12,50 | Yok |
| Uzun bağlam zammı | 272B token üstü | Yok | Fable lehine |
Önbellekten okuma satırı bu karşılaştırmanın kalbi. Anthropic, Fable 5.1 ile birlikte önbellek okuma fiyatını 1 dolardan 0,25 dolara indirdi. Bu, normal girdi fiyatının yalnızca yüzde 2,5’i demek. Diğer Claude modellerinde bu oran yüzde 10, Astra’da da yüzde 10.
Neden önemli? Bir ajan oturumunda aynı sistem promptu, aynı araç tanımları ve büyüyen konuşma geçmişi her turda yeniden gönderilir. 50 turluk bir akışta faturanın aslan payı bu tekrarlayan kısımdan çıkar ve o kısım önbellekten okunur. Anthropic’in kendi tahmini, tipik iş yüklerinde toplam maliyetin yaklaşık yüzde 25, yoğun ajan kullanımında yüzde 45’e varan oranda düştüğü yönünde.
Astra tarafında ise önbellek okuması hâlâ 1 dolar. Yani ajan döngüsünde Fable 5.1, aynı etiketle dört kat ucuz bir kalem taşıyor.
272 Bin Token Eşiği: Astra’nın Görünmeyen Zammı ⚠️
Astra’nın bağlam penceresi 1.050.000 token, Fable 5.1’inki 1.000.000. Kağıt üzerinde Astra biraz önde. Ama Astra’da bir eşik var:
Girdisi 272.000 token’ı aşan isteklerde fiyat, isteğin tamamı için değişiyor.
| Girdi boyutu | Astra girdi | Astra çıktı | Fable girdi | Fable çıktı |
|---|---|---|---|---|
| 272B token altı | $10 | $50 | $10 | $50 |
| 272B token üstü | $20 | $75 | $10 | $50 |
Dikkat edilecek nokta şu: bu karma bir tarife değil. 273 bin token gönderdiğinizde ilk 272 bini ucuz, gerisi pahalı olmuyor. İsteğin tamamı yüksek tarifeye geçiyor. Önbellek okuması da aynı şekilde 1 dolardan 2 dolara çıkıyor.
Fable 5.1’de böyle bir eşik yok, 1 milyon token’lık pencerenin tamamı standart fiyattan faturalanıyor.
Benchmark Karşılaştırması 📊
Şimdi skorlar. Aşağıdaki tablodaki rakamlar iki şirketin kendi yayımladığı ölçümler ile bağımsız derlemelerin bir karışımı, dipnotlar önemli:
| Test | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Önde olan |
|---|---|---|---|
| FrontierMath Tier 4 v2 | %97,6 | %87,8 | Astra +9,8 |
| GPQA Diamond | %96,0 | %93,7 | Astra +2,3 |
| ScreenSpot-Pro | %92,7 | %87,3 | Astra +5,4 |
| DeepSWE v1.1 | %74,1 | %67,4 | Astra +6,7 |
| AutomationBench | %41,4 | %31,4 | Astra +10,0 |
| Terminal-Bench 4.0 | %57,7 | %55,8 | Astra +1,9 |
| ExploitBench | %100 | %70 | Astra +30 |
| Humanity's Last Exam (araçlı) | %57,2 | %65,0 | Fable +7,8 |
| SciCode | %56 | %63 | Fable +7 |
| GDPval-AA v2 (puan) | 1580 | 1764 | Fable +184 |
| AA-Briefcase (puan) | 1562 | 1662 | Fable +100 |
Tablodan çıkan resim tek yönlü değil. Astra matematik, bilimsel akıl yürütme, ekran anlama ve zafiyet testlerinde önde. Fable 5.1 ise araç kullanımıyla yapılan uzun akıl yürütmede ve bilgi işi ölçümlerinde önde. GDPval ve AA-Briefcase, iki testin de “gerçek profesyonel çıktı” ölçmeye çalıştığı yerler ve ikisinde de Fable kazanıyor.
Bir uyarı: bu skorların hiçbiri aynı koşullarda alınmadı. OpenAI kendi modellerini azami efor seviyesinde koşturduğunu söylüyor, Anthropic kimi testlerde farklı sürümler kullandığını belirtiyor. Yani tablo bir sıralama değil, dipnotlu bir derleme.
Kodlamada Kim Önde? 💻
En çok merak edilen başlık bu ve cevabı düşündüğünüzden bulanık.
Astra, OpenAI’ın yan yana yayımladığı ayrık kodlama testlerinde önde: DeepSWE v1.1’de 6,7 puan fark var. Ama uçtan uca ajan performansını ölçen Coding Agent Index’te tablo tersine dönüyor: Claude Code içinde koşan Fable 5.1 70 puanla listenin tepesinde, Codex içinde koşan Astra 67 puanda.
Aradaki 3 puanın ne kadarı modele, ne kadarı iskeleye ait? Bilinmiyor. İki model iki farklı harness’ta ölçüldü: Codex’e karşı Claude Code. Bu, model karşılaştırması olduğu kadar araç karşılaştırması da.
Dürüst özet: günlük kodlamada iki model arasında iş kalitesini değiştirecek bir uçurum yok. Farkı fiyat şekli ve kullandığınız araç belirliyor. Fable 5.1 kullanıyorsanız Claude Code, Astra kullanıyorsanız Codex zaten olgun tarafta.
Hız, Token ve Görev Başına Maliyet 🏃
Burada ilginç bir ters ilişki var:
| Ölçüm | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|
| Çıktı hızı | 54 token/sn | 68 token/sn |
| Uçtan uca yanıt süresi | 344 sn | 293 sn |
| Görev başına çıktı token'ı | 27.000 | 78.000 |
| Zeka endeksi görevi başına maliyet | $1,67 | $3,76 |
Fable 5.1 saniyede daha çok token üretiyor ve daha hızlı bitiriyor. Ama Astra aynı görevi üçte bir token’la çözüyor. Çıktı token’ı en pahalı kalem olduğu için, önbelleğin devrede olmadığı tek seferlik işlerde Astra’nın faturası yarıdan aza düşüyor.
Yani cümle şu: Fable hızlı ama konuşkan, Astra yavaş ama kısa. Hangisinin ucuz olduğu, işinizin kaç turdan oluştuğuna bağlı.
Bilgisayar Kullanımı ve Güvenlik 🖥️
Astra’nın en net üstünlüğü benchmark satırlarında değil, bilgisayar kullanımında. ScreenSpot-Pro’da 5,4 puan önde, AutomationBench’te 10 puan önde. OpenAI ayrıca görev başına ortalama sürenin 75 dakikadan 40 dakikaya indiğini bildiriyor.
Güvenlik tarafında da Astra önde: bilgisayar kullanımı sırasındaki hatalı davranış oranı Astra’da yüzde 2,4, Fable 5.1’de yüzde 9,5. Modelin sizin adınıza tarayıcıda tıklaması söz konusuysa bu fark önemsiz değil.
Bunun bir bedeli var: Astra, OpenAI’ın Preparedness çerçevesinde kritik siber güvenlik eşiğini aşan ilk model. Standart erişimdeki sürüm zafiyet keşfi gibi işleri reddediyor. Ayrıntılar için Astra çıkış yazımıza bakabilirsiniz.
Bağlam, Bilgi Kesimi ve Erişim 📅
| Özellik | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|
| Bağlam penceresi | 1.050.000 | 1.000.000 |
| Azami çıktı | 128.000 | 128.000 |
| Bilgi kesim tarihi | 30 Nisan 2026 | Haziran 2026 |
| Erişim | Kademeli dağıtım | İlk günden herkese |
| Açık ağırlık | Yok | Yok |
Fable 5.1’in bilgi kesimi iki ay daha yeni ve çıktığı gün genel kullanıma açıldı. Astra ise 3 Eylül’de Daybreak programındaki kurumsal müşterilerle başlayan kademeli bir dağıtımda; ChatGPT Plus, Pro, Business ve Enterprise ile API tarafına yayılım devam ediyor. Plan plan erişim adımları için GPT-6 Astra nasıl kullanılır rehberimiz var.
Üç Senaryoda Gerçek Fatura 🧮
Teori yeter. Aynı işi ikisine de yaptıralım.
Senaryo 1: Uzun kodlama ajanı. 50 turluk oturum, her turda 200 bin token önbellekten okuma, 5 bin yeni girdi, 3 bin çıktı.
| Kalem | Astra | Fable 5.1 |
|---|---|---|
| Önbellek okuma (10M) | $10,00 | $2,50 |
| Yeni girdi (0,25M) | $2,50 | $2,50 |
| Çıktı (0,15M) | $7,50 | $7,50 |
| Toplam | $20,00 | $12,50 |
Fable 5.1 yüzde 37 ucuz.
Senaryo 2: Tek seferlik ağır görev. Önbellek yok, 50 bin token girdi, model kendi doğal uzunluğunda cevap veriyor.
| Kalem | Astra | Fable 5.1 |
|---|---|---|
| Girdi (0,05M) | $0,50 | $0,50 |
| Çıktı | $1,35 (27B token) | $3,90 (78B token) |
| Toplam | $1,85 | $4,40 |
Astra yüzde 58 ucuz.
Senaryo 3: Dev kod tabanı, tek istek. 400 bin token girdi, 20 bin token çıktı. Astra burada 272 bin eşiğini aşıyor.
| Kalem | Astra | Fable 5.1 |
|---|---|---|
| Girdi (0,4M) | $8,00 ($20 tarife) | $4,00 |
| Çıktı (0,02M) | $1,50 ($75 tarife) | $1,00 |
| Toplam | $9,50 | $5,00 |
Fable 5.1 yüzde 47 ucuz.
Üç senaryo, iki farklı kazanan. Aynı fiyat etiketiyle. Kendi token sayılarınızla denemek isterseniz her iki model de LLM maliyet hesaplayıcımızda kayıtlı.
Peki Bu AGI mi? 🤖
Astra çıkışında en çok konuşulan başlık buydu. OpenAI’dan Greg Brockman terimi “sözleşmesel bir tetikleyici değil, misyon ya da ruh düzeyinde bir kavram” diye tanımlıyor ve kararı okuyucuya bırakıyor. Manşetlerdeki ARC-AGI-3 skoru olan yüzde 98,6 ise özel bir çalıştırma kurgusuyla alındı; aynı model standart harness ile yüzde 62,7 alıyor.
Fable 5.1 tarafında böyle bir iddia hiç yok. Anthropic sürümü “kodlama ve bilgi işinde dünyanın en gelişmiş modeli” diye tanıtıyor, AGI kelimesini kullanmıyor.
Karşılaştırma açısından pratik sonuç: etiket tartışması iki modelden hangisini seçeceğinizi değiştirmiyor. Yukarıdaki üç senaryo değiştiriyor.
Hangi İş İçin Hangisi? 🎯
- Uzun ajan oturumları, aynı bağlamı tekrar okuyan akışlar: Fable 5.1. Önbellek farkı tek başına belirleyici.
- 300 bin token üstü tek istekler: Fable 5.1. Astra’nın eşik zammı burayı pahalı yapıyor.
- Bilgisayar ve tarayıcı otomasyonu: Astra. Hem skor hem hatalı davranış oranı onun lehine.
- Matematik, bilimsel araştırma, CAD: Astra. FrontierMath’teki 10 puanlık fark bütçeyle kapatılacak cinsten değil.
- Bilgi işi, rapor, profesyonel çıktı: Fable 5.1. GDPval ve AA-Briefcase ikisinde de önde.
- Tek seferlik ağır sorular: Astra. Üçte bir token, yarıdan az fatura.
- Bugün başlamak istiyorsanız: Fable 5.1. Astra’nın dağıtımı hâlâ kademeli.
- Yüksek hacimli üretim yükü: ikisi de değil. Sınıflandırma ve özetleme gibi işler için Gemini 3.8 Flash onda bir fiyatta duruyor.
Sıkça Sorulan Sorular ❓
GPT-6 Astra mı Claude Fable 5.1 mi daha iyi? Tek bir kazanan yok. Astra matematik, bilimsel işler, bilgisayar kullanımı ve tek seferlik ağır görevlerde önde. Fable 5.1 uzun ajan oturumlarında, 272 bin token üstü isteklerde, bilgi işi ölçümlerinde ve erişim kolaylığında önde. Karar, benchmark tablosundan çok iş yükünüzün şeklinden çıkıyor.
Fiyatları aynı mıysa neden fatura farklı çıkıyor? Girdi ve çıktı fiyatları aynı (10 ve 50 dolar), fark üç yerde: Fable 5.1’in önbellek okuma fiyatı dört kat ucuz (0,25 dolara karşı 1 dolar), Astra’da 272 bin token üstü isteklerde tarife iki katına yakın artıyor, buna karşılık Astra aynı görevi yaklaşık üçte bir çıktı token’ıyla bitiriyor.
Hangisi kodlamada daha iyi? Ayrık testlerde Astra önde (DeepSWE v1.1’de yüzde 74,1’e karşı 67,4). Uçtan uca ajan ölçümü olan Coding Agent Index’te ise Claude Code içindeki Fable 5.1 70 puanla önde, Codex içindeki Astra 67 puanda. İki ölçüm farklı harness’larda alındığı için 3 puanlık farkın bir kısmı araca ait. Günlük kodlamada iki model arasında belirleyici bir kalite farkı yok.
Bağlam pencereleri ne kadar? Astra 1.050.000, Fable 5.1 1.000.000 token. İkisinin de azami çıktısı 128.000 token. Ancak Astra’da girdisi 272.000 token’ı aşan isteklerde fiyat isteğin tamamı için 20 dolar girdi ve 75 dolar çıktıya çıkıyor. Fable 5.1’de böyle bir eşik yok.
Hangisi daha hızlı? Fable 5.1. Saniyede 68 token üretiyor, Astra 54. Uçtan uca yanıt süresi Fable’da 293 saniye, Astra’da 344 saniye. Ancak Astra görev başına ortalama 27 bin çıktı token’ı harcarken Fable 78 bin harcıyor, yani Astra daha yavaş ama daha kısa yazıyor.
GPT-6 Astra ücretsiz mi? Hayır. Astra ChatGPT’nin Plus, Pro, Business ve Enterprise planlarında ve API’de sunuluyor, ücretsiz planda yok. Fable 5.1 de ücretli Claude planlarında ve API’de sunuluyor.
Bilgi kesim tarihleri ne? Astra 30 Nisan 2026, Fable 5.1 Haziran 2026. Fable 5.1 iki ay daha yeni bilgiye sahip.
İkisini birlikte kullanmak mantıklı mı? Evet, yaygın bir yaklaşım. Bilgisayar otomasyonu ve matematik ağırlıklı işleri Astra’ya, uzun kodlama oturumlarını ve geniş bağlamlı analizleri Fable 5.1’e yönlendirmek üç senaryonun da en ucuz tarafında kalmanızı sağlar.
Sonuç
Bu karşılaştırmanın asıl dersi hangi modelin kazandığı değil. Aynı 10/50 dolar etiketini taşıyan iki modelin faturasının, iş yükünün şekline göre yüzde 50’den fazla ayrışabilmesi.
Model seçerken bakılacak yer artık girdi ve çıktı fiyatı değil. Önbellek okuma fiyatı, uzun bağlam eşiği ve görev başına harcanan token: fark bu üç kalemde saklı. Kendi rakamlarınızı LLM maliyet hesaplayıcıya girip iki modeli yan yana koymak, herhangi bir benchmark tablosundan daha net bir cevap veriyor.