Fable 5.1, GPT-6 Astra и дешёвые Flash: что брать в API в сентябре 2026

За первую неделю сентября 2026 года вышли две флагманские модели с одинаковым прайсом $10 за миллион входных токенов и $50 за миллион выходных: Claude Fable 5.1 от Anthropic 1 сентября и GPT-6 Astra от OpenAI 3 сентября. Рядом появились дешёвые быстрые модели (Gemini 3.8 Flash, Mercury 2.5, DeepSeek V4.1 Flash, Muse Spark 1.3), обновлённая Qwen3.8-Max, две картиночные модели и модель распознавания речи. Ниже по каждой: что умеет по замерам вендора и независимых лабораторий, где лежит и сколько стоит.

Главный вывод недели: цена за миллион токенов больше не говорит, во что обойдётся задача. Astra стоит за токен в 2,5 раза дороже GPT-5.6 Sol, но по замеру Artificial Analysis в агентном кодинге тратит на задачу втрое меньше токенов и в итоге выходит примерно в ту же сумму; на общих задачах экономия токенов всего 10%. Fable 5.1 сохранила цены Fable 5, но чтение кэша подешевело в 4 раза, и Anthropic оценивает экономию для агентных задач до 45%. Поэтому в этом обзоре у каждой модели рядом с ценой за токен стоит цена за задачу, если её кто-то мерил. Августовские релизы разобраны в прошлом обзоре, здесь они не повторяются.

Чем Fable 5.1 отличается от Astra, если цена у них одинаковая?

Разница в том, за что вы платите: Fable 5.1 берёт качеством на широком наборе задач и дешёвым кэшем, Astra экономит токены в агентном коде. Anthropic выпустила Claude Fable 5.1 и Claude Mythos 5.1 как одну модель с разными уровнями ограничителей: Fable доступна всем, Mythos только через программы проверенного доступа для кибербезопасности и биологии. В API модель называется claude-fable-5-1, есть на Amazon Web Services, Google Cloud и Microsoft Azure. Цены прежние, $10 и $50 за миллион токенов, но чтение кэша подешевело на 75%, до $0,25 за миллион. Anthropic посчитала по четырём неделям реального использования в августе, что типичная нагрузка станет дешевле примерно на 25%, а агентная, где кэш составляет большую часть счёта, до 45%. Это оценка вендора.

По бенчмаркам самой Anthropic модель обошла Opus 5 и GPT-5.6 Sol, а на низком и среднем усилии даёт результат Fable 5 дешевле. У кибер-фильтров на 60% меньше ложных срабатываний: искать уязвимости в коде теперь можно, разработка эксплойтов запрещена. В Claude Code по умолчанию уровень high.

We're moving our Opus 5 traffic in Devin to Claude Fable 5.1 on launch day. It matched or edged out Fable 5 in our testing at a lower cost per task, and with the new cache read pricing a Fable-class model is finally economical for the workloads we'd kept on Opus, starting with code review.

Walden Yanсооснователь и директор по продукту Cognition (перевод: «В день запуска мы переводим трафик Devin с Opus 5 на Claude Fable 5.1. В наших тестах она сравнялась с Fable 5 или чуть обошла её при меньшей цене за задачу, а с новой ценой чтения кэша модель класса Fable впервые окупается на нагрузках, которые мы держали на Opus, начиная с ревью кода»)

OpenAI начала раскатку GPT-6 Astra 3 сентября: сначала ограниченному кругу организаций, затем всем на Plus, Pro, Business и Enterprise, в API под именем gpt-6-astra, а также в Microsoft Azure и Amazon Bedrock. Стандартная цена $10 за миллион входных и $50 за миллион выходных токенов, быстрый режим даёт до 2 раз больше скорости за двойную цену. По замеру OpenAI на Terminal-Bench 4.0 Astra набирает 57,9% против 55,8% у Fable 5.1 и 37,3% у Sol, при этом задача по оценке OpenAI обходится на 63% дешевле, чем у Fable 5.1, и на 9% дешевле, чем у Sol. На Humanity's Last Exam и в общем индексе Artificial Analysis она ниже Fable 5.1 и Opus 5. Подробный разбор цен, бенчмарков и кибер-ограничений Astra есть в отдельной новости.

Независимая лаборатория Artificial Analysis разобрала Astra и увидела две разные истории. В Coding Agent Index Astra в Codex набирает 67 баллов, столько же, сколько Opus 5 и Fable 5 в Claude Code, при цене задачи меньше половины от Fable 5. Лидер индекса Fable 5.1 в Claude Code с 70 баллами. Экономия идёт от токенов: Astra тратит на задачу треть от Sol на уровне max и пятую часть от Opus 5 на xhigh. В общем индексе интеллекта картина хуже: токенов уходит всего на 10% меньше, чем у Sol, при том же балле, поэтому после подорожания в 2,5 раза задача стоит на 75% дороже. Галлюцинаций на AA-Omniscience вдвое меньше: 51% против 92% у Sol.

In the Artificial Analysis Coding Agent Index, GPT-6 Astra equals Fable 5 at less than half the cost, driven by significant token efficiency gains. In the Artificial Analysis Intelligence Index, GPT-6 Astra is more token efficient than its predecessor for similar performance, but this is offset by the price increase.

Artificial Analysisнезависимая лаборатория бенчмарков, разбор GPT-6 Astra в X (перевод: «В Coding Agent Index GPT-6 Astra равна Fable 5 при цене меньше половины благодаря заметной экономии токенов. В Intelligence Index GPT-6 Astra экономнее предшественницы по токенам при том же результате, но это съедает рост цены»)

Цена за миллион токенов по прайс-листам вендоров на 9 сентября 2026 года. У Gemini 3.8 Flash вводная цена до конца года, у Mercury 2.5 базовая цена без стартовой скидки 80%, у DeepSeek V4 Flash непиковый тариф. График: Tproger по данным Anthropic, OpenAI, Alibaba Qwen, Google, Inception и DeepSeek

7 сентября Artificial Analysis обновила индекс до версии 4.3: Terminal-Bench поднят до 4.0, банковский Tau3-Banking заменён на AutomationBench от Zapier. По данным сайта лаборатории, Fable 5.1 и Astra на уровне max делят первое место с 53 баллами, Opus 5 набирает 51, Muse Spark 1.3 48, GLM-5.3 45, Grok 4.6 и Kimi K3 по 44, Gemini 3.8 Flash 41. Цена задачи индекса при этом $7,63 у Fable 5.1, $3,26 у Astra, $5,86 у Opus 5, $1,60 у Muse Spark 1.3 и $1,24 у Gemini 3.8 Flash.

Балл индекса против цены за задачу: Fable 5.1 и Astra с одним баллом различаются по цене задачи более чем вдвое. График: Tproger по данным Artificial Analysis, индекс v4.3, 7 сентября 2026 года

Какой уровень рассуждений ставить, чтобы не переплатить?

Короткий ответ: у обеих флагманских моделей верхняя ступень почти не добавляет качества, а цену поднимает заметно, поэтому начинать стоит с low или medium и подниматься по результатам своей оценки. У Fable 5.1 пять уровней, по умолчанию high. Anthropic в разборе экономии приводит две цифры: на Humanity's Last Exam шаг с xhigh до max прибавляет около половины балла за 46% цены сверху, а на CursorBench 3.2 Fable 5.1 на low повторяет результат Fable 5 на high втрое дешевле. Команды Claude Code, которые ищут экономию сами (/claude-api prompt-audit, hillclimb, cost-optimize), мы разбирали отдельно.

Уровень задаётся параметром output_config.effort, пример из документации Anthropic (в примере модель Opus 5, для Fable 5.1 подставьте claude-fable-5-1). Документация отдельно отмечает, что Fable 5.1 умеет менять effort посреди диалога без сброса кэша промптов.

			client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Analyze the trade-offs between microservices and monolithic architectures",
        }
    ],
    output_config={"effort": "medium"},
)
for block in response.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)
		

У Astra уровни задаются через reasoning.effort в Responses API. По документации OpenAI значение none для GPT-6 Astra не поддерживается и возвращает HTTP 400, а вызов функций работает только в Responses API, не в Chat Completions.

			curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "reasoning": {"effort": "low"},
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a bash script that takes a matrix represented as a string with format \"[1,2],[3,4],[5,6]\" and prints the transpose in the same format."
      }
    ]
  }'
		

Однозначного оптимума у Astra нет. По опыту редакции Tproger на общих вопросах уровень выше high не окупается: цена растёт, точность нет. В коде по Coding Agent Index разумно выглядят low, medium и xhigh, а max удваивает стоимость без надёжного прироста. Рабочая схема: low по умолчанию, для сложных подзадач агент вызывает модель на более высоком уровне. Astra цепляется за формулировки, неточный промпт меняет результат сильнее, чем у прежних моделей; чеклист чистки инструкций под неё есть в отдельной статье.

Что взять, если бюджет считается в центах?

Четыре модели закрывают этот сегмент по-разному: Gemini 3.8 Flash сильнее всех в агентном коде, Muse Spark 1.3 дешевле всех за задачу на уровне Sol, Mercury 2.5 быстрее всех, DeepSeek V4.1 Flash пока бета. Google выпустила Gemini 3.8 Flash 3 сентября по вводной цене $0,75 за миллион входных и $3,75 за миллион выходных токенов; с 1 января 2027 года будет $1,50 и $7,50. Контекст миллион токенов, на OpenRouter у Flex-провайдеров вдвое дешевле. По замеру Google на DeepSWE v1.1, где модель сама доводит инженерную задачу до конца, 3.8 Flash обходит большинство более крупных моделей, на HLE-Verified набирает 54,9%. Google предупреждает: токенов на сложной задаче уйдёт больше, особенно на высоком уровне усилия, и советует понижать уровень или оставаться на 3.7 Flash.

These performance gains stem from a core design choice: 3.8 Flash works harder. On complex tasks, it exhibits greater diligence — executing extra reasoning steps, and calling tools iteratively. At times, the model might use more tokens to maximize performance, especially at higher effort levels.

Tulsee Doshi и Raluca Ada Popaстарший директор по продукту Google и руководитель безопасности Gemini в Google DeepMind, авторы анонса (перевод: «Прирост идёт от базового решения: 3.8 Flash работает усерднее. На сложных задачах она проявляет больше усердия, делает дополнительные шаги рассуждений и вызывает инструменты итеративно. Иногда модель тратит больше токенов ради результата, особенно на высоких уровнях усилия»)

Уровень рассуждений у Gemini задаётся параметром thinking_level, у 3.8 Flash доступны low, medium и high, по умолчанию medium. Пример из документации Gemini API:

			from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    generation_config={"thinking_level": "low"}
)

print(interaction.output_text)
		

Muse Spark 1.3 от лаборатории суперинтеллекта Александра Вана вышла 2 сентября в Muse Code и в API. Цены не менялись: $1,25 за миллион входных и $4,25 за миллион выходных токенов, попадание в кэш $0,15. По замеру Artificial Analysis открытая всем версия xhigh набрала 61 балл индекса v4.2, вровень с GPT-5.6 Sol и Grok 4.6, при цене $0,55 за задачу индекса против $0,95 у Sol и $0,94 у Grok. Рост почти весь в агентных задачах: банковский Tau3-Bench вырос с 35% до 47%. Просели длинный контекст и AA-Omniscience, где модель чаще отказывается отвечать. Входных токенов на задачу стало больше, поэтому цена задачи выросла с $0,40 у версии 1.2.

Цена одной задачи Intelligence Index у трёх моделей с одинаковым баллом 61. График: Tproger по данным Artificial Analysis, 2 сентября 2026 года

Inception выпустила Mercury 2.5, диффузионную модель, которая пишет текст блоками параллельно. Заявлено 1107 токенов в секунду на обычных NVIDIA GPU, контекст 260 тыс. токенов, уровень GPT-5.6 Luna на низком усилии и Claude Haiku 4.5. Цена $0,20 за миллион входных и $0,75 за миллион выходных токенов, на старте скидка 80% до $0,04 и $0,15, новым аккаунтам дают 100 млн токенов; модель есть в API Inception, на OpenRouter и Baseten. Независимых замеров Mercury 2.5 пока нет, все цифры вендора. Из кейсов в анонсе: Augment Code перевела на Mercury сжатие контекста, сжатие ускорилось со 150 секунд до 27 при снижении цены на 90%.

After we switched to Mercury, our P99 response time dropped from several minutes to just one second, and our P50 dropped from 0.4 seconds to under 0.2 — significantly faster than any other provider we've seen, and that's including reasoning.

Oliver Silversteinсооснователь и гендиректор OpenCall, цитата в анонсе Inception (перевод: «После перехода на Mercury наш P99 упал с нескольких минут до одной секунды, а P50 с 0,4 секунды до менее 0,2 — заметно быстрее любого провайдера, что мы видели, включая модели с рассуждениями»)

DeepSeek 8 сентября открыла бету V4.1 Flash на два дня: модель deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910 живёт в API до 10 сентября с лимитом 20 параллельных запросов. Цена как у V4 Flash: по прайс-листу $0,22 за миллион входных токенов при промахе кэша, $0,007 при попадании и $0,66 за миллион выходных в непиковые часы; в пиковые вдвое дороже, $0,44 и $1,32. Официальных бенчмарков нет. Тестеры намерили 400–500 токенов в секунду, а китайский XSCT Bench поставил V4.1 Flash выше V4 Flash, Gemini 3.8 Flash и Qwen3.8 Flash почти везде.

Qwen 2 сентября обновила закрытую Qwen3.8-Max до снапшота 0902: те же 2,4 трлн параметров, миллион контекста, режим размышлений, дообучение на кодинг и совместную агентную работу. По словам Qwen, прирост в основном в коде и агентных правках репозиториев, до Opus 5 в терминале ещё далеко. Цена в QwenCloud $2 за миллион входных и $6 за миллион выходных токенов, чтение кэша $0,17.

Что нового в картинках и распознавании речи?

Две картиночные модели без бенчмарков и одна речевая с рекордом на FLEURS. OpenAI выпустила ChatGPT Images 2.5: в API две модели, GPT-Image-2.5 Flare по умолчанию с вдвое меньшей задержкой, чем у GPT-Image-2, и Sunburst для точных правок. Цена у обеих $8 за миллион входных токенов картинки, $30 за выходные и $5 за текст на входе. Бенчмарков в анонсе нет, только примеры.

Microsoft AI выпустила MAI-Image-2.6-Flash и вывела MAI-Image-2.6 из закрытого превью в Microsoft Foundry. По заявлению Microsoft, Flash рисует в 2,8 раза быстрее GPT-Image-2-Medium при сопоставимом качестве; старшая модель на Arena вторая в генерации и редактировании, у Artificial Analysis вторая в генерации и первая в редактировании.

MAI-Transcribe-2 Microsoft выпустила 3 сентября: 60 языков с автоопределением, разделение говорящих, таймкоды на каждое слово, режимы verbatim и clean, подсказка терминов. По замеру Microsoft модель первая на мультиязычном FLEURS со средним WER 5,2%, у Artificial Analysis вторая по точности. Цена $0,10 за час аудио как акция до конца года, GPT-Transcribe от OpenAI стоит $0,27 за час. На OpenRouter модель лежит под именем microsoft/mai-transcribe-2, ещё есть в Microsoft Foundry и MAI Playground.

Какую модель брать под какую задачу в сентябре 2026 года?

Ниже сводка по задачам с ценами на 9 сентября. Все цены из прайс-листов вендоров, цены задач из замеров Artificial Analysis и вендоров, как указано.

• Агентный кодинг в большой кодовой базе. GPT-6 Astra на low или medium: 67 баллов Coding Agent Index при цене задачи меньше половины от Fable 5 (Artificial Analysis). Если важен максимум качества, Fable 5.1 в Claude Code с 70 баллами, но задача почти вдвое дороже.
• Массовые дешёвые задачи с агентами. Gemini 3.8 Flash на low: $0,75/$3,75 до конца года, $1,24 за задачу индекса v4.3. Muse Spark 1.3 на xhigh, если нужен уровень Sol за $0,55 за задачу (AA, v4.2).
• Голосовые агенты и всё, где важна задержка. Mercury 2.5: $0,20/$0,75, заявленные 1107 токенов в секунду и медиана ответа около 170 мс у OpenCall. Независимых замеров нет, проверяйте на своём трафике: новым аккаунтам дают 100 млн токенов.
• Сжатие контекста и маршрутизация внутри агента. Mercury 2.5 по кейсу Augment Code или DeepSeek V4 Flash за $0,22/$0,66 в непиковые часы.
• Транскрибация. MAI-Transcribe-2 за $0,10 в час до конца года против $0,27 у GPT-Transcribe.
• Картинки. GPT-Image-2.5 Flare для скорости, Sunburst для правок, $8/$30 за миллион токенов картинки.
• Длинный контекст. Qwen3.8-Max-0902 или Gemini 3.8 Flash с миллионом токенов; у Astra и Muse Spark 1.3 длинный контекст по замерам Artificial Analysis просел.

Порядок действий, чтобы перейти на новые модели без сюрпризов в счёте:

1. Замените идентификатор модели: claude-fable-5-1 в Claude API, gpt-6-astra в Responses API, gemini-3.8-flash в Gemini API. У Astra уберите reasoning.effort: none, иначе получите HTTP 400.
2. Поставьте низкий уровень усилия (output_config.effort: low, reasoning.effort: low, thinking_level: low) и прогоните свою оценку; поднимайте уровень только там, где балл растёт.
3. Проверьте долю попаданий в кэш: у Fable 5.1 чтение кэша стоит $0,25, и смена effort посреди диалога кэш не сбрасывает, у остальных моделей сброс возможен.
4. Для агентов с инструментами на Astra заложите обработку остановки: внешний мониторинг OpenAI может прервать задачу, и через API диалог не возобновить.
5. Сравнивайте цену задачи вместо цены токена: считайте токены на задачу из поля usage в ответе API и умножайте на прайс.

Почему автономный агент на новых моделях всё ещё нельзя оставлять без присмотра?

Потому что фильтры вендоров останавливают работу, а сами модели делают лишнее. OpenAI признаёт, что Astra достигла критического уровня в кибербезопасности по её Preparedness Framework: в тестах модель сама нашла и использовала две уязвимости нулевого дня. Поэтому на вызовы с инструментами в Codex, ChatGPT и Responses API включён внешний мониторинг.

Extra safety checks can sometimes slow, pause, or stop legitimate work, including defensive cybersecurity. If a task is paused in ChatGPT or Codex, you may be asked to review the action before continuing. In the API, the task will stop.

OpenAIанонс GPT-6 Astra (перевод: «Дополнительные проверки безопасности иногда замедляют, приостанавливают или останавливают легитимную работу, включая защитную кибербезопасность. Если задача приостановлена в ChatGPT или Codex, вас могут попросить проверить действие. В API задача просто остановится»)

Вторая причина показана в эксперименте Bottleneck Labs, которая дала семи моделям по $300, Mac mini, почту, Stripe и 72 часа с промптом «заработай как можно больше денег». Итог по всем семи: 2797 писем, 11 живых посетителей, выручка $0, около $2800 на токены. Qwen 3.8 открыла сервис аудита GitHub-репозиториев, упёрлась в лимиты почты и выставила через Stripe 50 счетов незнакомым людям за незаказанную работу на $12 350, сочтя это допустимым шагом продаж. Это один эксперимент одной компании, но подтверждение человеком на платёжных действиях он делает обязательным.

Попробовать можно без денег: Inception даёт 100 млн токенов Mercury 2.5 новым аккаунтам, а Z.ai до 20 сентября держит ночной Global Build с бесплатной GLM-5.3-Flash для подписчиков Coding Plan. Цену решённой задачи у GLM-5.3, Sol и других мы считали отдельно. Следующая проверка — когда OpenAI закончит раскатку Astra и Artificial Analysis добавит в индекс v4.3 Mercury 2.5 и DeepSeek V4.1 Flash.

Источники: Anthropic: Introducing Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1, Claude Platform Docs: Effort, Claude Blog: Reducing cost and improving performance with Claude Platform, OpenAI: Introducing GPT-6 Astra, OpenAI Docs: Reasoning models, OpenAI: Introducing ChatGPT Images 2.5, Artificial Analysis: разбор GPT-6 Astra, Artificial Analysis: замер Muse Spark 1.3, Artificial Analysis: Intelligence Index v4.3, Artificial Analysis: главная страница индекса, Google: Gemini 3.8 Flash and 3.8 Flash Cyber, Gemini API Docs: Thinking, Inception: Introducing Mercury 2.5, QwenCloud: Qwen3.8-Max-0902, Alibaba Qwen: анонс Qwen3.8-Max-0902, DeepSeek API Docs: Pricing, IT之家: бета DeepSeek V4.1 Flash, Microsoft AI: MAI-Transcribe-2, Microsoft AI: MAI-Image-2.6, Bottleneck Labs: Benchmarking 7 autonomous businesses