GPT-6 Astra、Sol、Gemini 4 Argon与Claude Fable 5.1四模型横向对比

四模型发布脉络与战略调整

Anthropic、OpenAI与Google DeepMind在2026年9月密集推出四款前沿大模型：Claude Fable 5.1于9月1日上线；GPT-6 Astra于9月3日发布；GPT-6.1 Sol与Gemini 4 Argon则分别于9月29日和9月30日（宣布）落地。值得注意的是，OpenAI于9月28日宣布取消原定发布的GPT-6.1 Astra——该模型在内部范围界定与授权测试中未达标准。因此，GPT-6 Astra目前仍为OpenAI最高阶公开模型。

定价与接入机制：显著分层

四模型标价呈现两级结构：Astra与Fable 5.1同属高端档，输入/输出每百万token报价均为10美元/50美元；Sol与Argon则定位普惠档，初始报价仅为前者的五分之一（2美元/10美元）。其中Argon的低价属限时入门价，后续将上调至4美元/20美元。缓存输入（cached input）成本差异尤为关键——对AI智能体场景影响最大，因其需在每步调用中重复发送系统提示、工具Schema与历史上下文。Astra缓存读取单价为1.00美元/百万token，是Fable 5.1（0.25美元）的4倍、Sol与Argon（均为0.10美元）的10倍。

架构能力：上下文、输出与控制维度

GPT-6 Astra与GPT-6.1 Sol共享105万token上下文窗口与128K最大单次输出；Claude Fable 5.1上下文达100万token，单次输出上限亦为128K；Gemini 4 Argon未披露上下文长度，但单次输出上限高达100万token，是唯一结构性例外。三款OpenAI与Anthropic模型均提供5级推理努力度控制（low至max），而Argon仅标注含low/medium/high三级，具体分级未公开。四者均未开源权重。

基准表现：各有所长，无绝对赢家

无一模型在全部测试中领先。Gemini 4 Argon在知识型工作（Vals Index）与长周期编程（DeepSWE v1.1）中得分最高（68.9%、77.9%）；GPT-6 Astra在前沿软件工程（FrontierSWE v2）与终端操作（OSWorld-2.0）上领先（65.5%、72.6%）；Claude Fable 5.1在漏洞修复（CWE-bench v1）与人工分析智能指数（AI Index）中与Argon并列或反超（68%、66分）。独立评测显示：在ARC-AGI-2通用推理基准中，Astra达95%，Fable 5.1为90%；在编码智能体专项指数中，Fable 5.1（70分）略高于Astra（67分）。

成本效能：价格≠实际开销

相同标价下，实际任务成本差异显著。Artificial Analysis测算显示：Fable 5.1单任务成本为9.18美元，Astra为4.72美元——差距源于Anthropic新分词器使同等文本生成约30%更多token。若采用入门价，Argon单任务成本仅为Astra的60%；Sol在Terminal-Bench Science中低至5.47美元，不足Astra（23.80美元）的1/4。但对高频缓存场景（如长周期智能体），成本排序逆转：以200K缓存上下文为例，Sol与Argon每百步缓存成本仅2.00美元，Fable 5.1为5.00美元，Astra则高达20.00美元。