GPT-6 Astra o Claude Fable 5.1: cuál elegir en 2026

A principios de septiembre de 2026 se lanzaron dos modelos insignia: Claude Fable 5.1, de Anthropic, el día 1, y GPT-6 Astra, de OpenAI, el día 3. En el momento de su lanzamiento, las empresas los describieron como sus mejores modelos para programar y realizar tareas complejas. Ambos tienen el mismo precio base de API: 10 $ por millón de tokens de entrada y 50 $ por millón de tokens de salida (un token es una unidad de texto por la que se paga al usar la API).

A la hora de elegir, ten en cuenta la herramienta con la que ya trabajas, tus tareas y el coste de las lecturas de caché y del contexto largo. Los modelos se incluyen de forma distinta en las suscripciones, así que tu factura mensual depende tanto de las condiciones del plan como del uso de tokens. Esta comparación se basa en las páginas oficiales de OpenAI y Anthropic a fecha del 20 de septiembre de 2026.

Para obtener información sobre cómo trabajar con el servicio, consulta la documentación de Ailoot.

GPT-6 Astra: lanzamiento y funciones principales#

OpenAI considera que Astra es su mejor modelo para controlar el ordenador: rellenar formularios, trabajar en un CRM, investigar en un navegador y comprobar un sitio web después de crearlo. Según las mediciones de la propia OpenAI en la prueba de referencia OSWorld 2.0, Astra obtiene un 72,6 % frente al 65,7 % del anterior GPT-5.6 Sol y tarda aproximadamente un 47 % menos por tarea. Junto con la versión actualizada de Codex, completó tareas 1,9 veces más rápido en la prueba de referencia Mind2Web. Son cifras del fabricante obtenidas con sus propias configuraciones: sirven como referencia, pero no son una medición independiente.

En Codex, Astra puede conservar notas entre ventanas de contexto en lugar de comprimir una sesión larga en un único resumen. Las ventanas anteriores siguen disponibles para hacer búsquedas. Durante una sesión larga de depuración, es menos probable que el modelo pierda de vista por qué falló un cambio anterior. Esta función aún es experimental y OpenAI promete convertirla en una función estándar de Astra en las próximas semanas. Puedes activarla en la configuración de Codex añadiendo esto al archivo ~/.codex/config.toml:

[features.context_management]
experimental_mode = true

Según la ayuda oficial de Codex, debes iniciar sesión con una cuenta de ChatGPT del plan Plus, Pro o Pro Lite. Puedes comprobar si la función está activada con el comando codex features, que muestra las opciones y sus valores.

Según la página de ayuda de OpenAI a fecha del 20.09.2026, Astra está incluido en ChatGPT Plus, que cuesta 20 $ al mes, y en los planes superiores, mientras que el modo de chat avanzado GPT-6 Astra Pro solo está disponible en los planes Pro (5x por 100 $ o 20x por 200 $), Business y Enterprise. En Enterprise, un administrador debe activar el acceso. Desde el 10 de septiembre de 2026, OpenAI ha pausado temporalmente las nuevas suscripciones y las mejoras al plan Pro de 200 $; las suscripciones Pro de 200 $ existentes siguen funcionando. Pro de 100 $ sigue disponible.

• Astra hace preguntas aclaratorias. Si el resultado depende de la respuesta, el modelo pregunta primero en lugar de adivinar. En Codex, las preguntas pueden ser asíncronas: el trabajo que no depende de la respuesta continúa.
• Acceso gradual. Astra es el primer modelo de OpenAI que ha alcanzado el nivel Critical en ciberseguridad dentro del sistema de evaluación de riesgos de la empresa. Por eso, el acceso se está habilitando de forma gradual y el modelo rechaza solicitudes avanzadas relacionadas con vulnerabilidades. El anuncio menciona específicamente las tareas avanzadas de ciberseguridad entre las restricciones; OpenAI no informa de restricciones sobre código o documentos corrientes. Esto explica por qué el modelo no aparece para todos los usuarios a la vez.

Claude Fable 5.1: las lecturas de caché cuestan cuatro veces menos que con Astra#

Anthropic posiciona Fable 5.1 para sesiones largas en las que un agente trabaja de forma autónoma: tareas que abarcan todo un proyecto de código, investigaciones de varios pasos, documentos, hojas de cálculo y presentaciones. Para la mayoría de las tareas cotidianas, Anthropic recomienda empezar con Opus 5 y usar Fable 5.1 para el razonamiento complejo y el trabajo autónomo prolongado. En Claude Code está configurado con un nivel alto de esfuerzo de razonamiento (high effort); en claude.ai y Claude Cowork, con un nivel medio.

Las lecturas de caché con Fable 5.1 cuestan 0,25 $ por millón de tokens, frente a 1 $ con Astra: cuatro veces menos. Esta es una comparación de los precios de lectura de caché, no del coste total de una sesión; no significa que cada lectura repetida de los archivos del proyecto se cobre a ese precio. Anthropic estima que las tareas habituales se han abaratado aproximadamente un 25 %, y las tareas con trabajo activo de agentes, hasta un 45 %. Es una estimación del fabricante; el precio de lectura de caché aparece en la documentación.

Fable 5.1 tiene restricciones de acceso, medidas de protección y condiciones de conservación de datos:

• Mythos 5.1 es el mismo modelo, pero no está disponible para todo el mundo. Fable 5.1 y Mythos 5.1 son el mismo modelo, con distintos niveles de protección. Mythos solo está disponible para participantes en los programas de confianza de Anthropic. Fable 5.1, la versión estándar completa, está disponible para los usuarios habituales.
• Las medidas de protección a veces redirigen una solicitud. El sistema dirige las tareas de áreas de alto riesgo (ciberseguridad ofensiva, biología) a un modelo alternativo de la familia Opus; ahora se permite buscar vulnerabilidades en el código fuente con la versión completa de Fable 5.1. Anthropic informa de aproximadamente un 60 % menos de intervenciones de protección de ciberseguridad en Claude Code que con Fable 5. La redirección se aplica a áreas de alto riesgo, pero para ciertos temas la respuesta puede proceder de otro modelo.
• Conservación de datos. Anthropic conserva los datos de los modelos Fable durante 30 días de forma predeterminada. Actualmente, la conservación cero de datos está disponible por acuerdo para algunos clientes empresariales, y a partir de este otoño Anthropic promete un modo en el que los datos se almacenan en la infraestructura propia del cliente. Si proporcionas al modelo documentos confidenciales de la empresa, comprueba este punto antes de empezar a trabajar.

El resultado no depende solo del modelo, sino también del contexto que le proporcionas: las instrucciones del proyecto, la estructura del conocimiento y las reglas de trabajo de los agentes.

Comparación con los mismos criterios#

Las pruebas de referencia muestran resultados distintos. En su prueba Terminal-Bench Science, OpenAI informa de un resultado de Astra del 64,6 % frente al 52,6 % de Fable 5.1, con un coste estimado de API aproximadamente un 31 % menor. Al mismo tiempo, la tabla del anuncio de OpenAI incluye un índice independiente donde Fable 5.1 lidera: 65,7 frente a 61,2 de Astra. Anthropic publica sus propios gráficos, en los que Fable 5.1 supera claramente a Fable 5. Al consultar las mediciones de los fabricantes, ten en cuenta que ellos mismos eligen las configuraciones. Las cifras presentadas no muestran un líder general claro, y tu tarea puede ser distinta de las incluidas en las pruebas de referencia.

¿Dónde seleccionar Claude Fable 5.1 y GPT-6 Astra?#

• Programas a diario con Claude Code. Selecciona Fable 5.1 mediante /model y pruébalo con tus propias tareas: Anthropic lo recomienda específicamente para sesiones largas con agentes. Al comparar costes, ten en cuenta el precio de lectura de caché, pero no des por hecho que cada lectura repetida del proyecto se sirve automáticamente desde la caché. Tu plan también importa: en Max (desde 100 $), Fable está incluido en el límite semanal y puede usar hasta la mitad; en Pro por 20 $, solo funciona con créditos a precios de API, es decir, con un coste adicional a la suscripción.
• Programas con Codex. Astra está incluido en los límites de la suscripción ChatGPT Plus por 20 $, sin cargo adicional por el modelo en sí. La nueva función para conservar notas entre ventanas de contexto es útil en sesiones largas de depuración; más arriba, en la sección sobre Astra, se explica cómo activarla.
• Tareas en el navegador: rellenar un formulario, recopilar datos de sitios web, trabajar en la interfaz de otra persona. Este es el principal punto fuerte declarado de Astra: controlar el ordenador. Si tu automatización trabaja con sitios web, empieza las pruebas con él.
• Documentos, hojas de cálculo y presentaciones con una plantilla de marca. Ambos modelos afirman que pueden trabajar con documentos; OpenAI destaca específicamente que siguen las plantillas existentes. Dales a ambos la misma plantilla tuya y compara los resultados.
• Datos de entrada enormes. Si tus solicitudes superan habitualmente los 272 mil tokens (por ejemplo, una base de datos de documentos grande completa), Astra cobra bastante más que el precio base por esas solicitudes. Calcula de antemano el coste para tu volumen.
• El presupuesto más ajustado. Los precios base son iguales. La diferencia real depende de cuántos tokens use el modelo para tu tarea habitual. Solo podrás saberlo midiendo por tu cuenta.
• No cambies nada. GPT-5.6 Sol y Claude Opus 5 siguen siendo modelos útiles y bastan para la mayoría de las tareas cotidianas. Cambiar de modelo tiene sentido cuando sus capacidades ya no son suficientes para tus tareas, no solo porque haya salido una nota de prensa.

Cómo probar tu elección en tu proyecto#

1. Elige una tarea de tu trabajo: una nueva función en un proyecto, un informe o un análisis de datos. Escoge algo que realmente necesites, no un ejemplo de juguete.
2. Hazla con el primero de los dos modelos: Astra en Codex o Fable 5.1 en Claude Code, según cuál tengas disponible. Anota cuánto tiempo te llevó y cuántos tokens se usaron; ambos programas muestran estadísticas de uso.
3. Dale la misma tarea al segundo modelo en su herramienta, con la misma descripción y los mismos archivos. ¿No tienes una segunda suscripción? Compara el modelo nuevo con el que utilizas actualmente.
4. Compara tres cosas: consumo, tiempo y, lo más importante, cuántas modificaciones hiciste antes de que el resultado funcionara. Una respuesta barata que hubo que rehacer tres veces suele costar más que una cara.
5. Anota qué escenarios resolvió mejor cada modelo y asígnales las tareas en consecuencia. Repite la prueba dentro de un mes con una tarea nueva: los modelos se actualizan rápidamente.

No tienes que mantener dos suscripciones solo para hacer estas comprobaciones: empieza con la herramienta que ya tienes y considera una segunda solo cuando la actual deje de ser suficiente.

Preguntas frecuentes#

¿Fable 5.1 y Mythos 5.1 son modelos distintos?

Son el mismo modelo. Mythos 5.1 solo está disponible para participantes en los programas de confianza de Anthropic, para áreas sensibles como la ciberseguridad. Fable 5.1 está disponible para los usuarios de Claude Code y claude.ai.

¿Fable 5.1 está incluido en una suscripción Claude Pro de 20 $?

No está incluido en los límites del plan. En Pro, funciona con créditos a precios de API, lo que significa que tiene un coste adicional a la suscripción. Solo está incluido en el límite semanal de Max (desde 100 $ al mes), donde puede usar hasta la mitad del cupo semanal. Puedes consultar tu plan en Configuración, en la sección Usage.

¿Tengo que cambiar al modelo nuevo enseguida?

No hay prisa. Comprueba qué ha cambiado para tus tareas: si trabajas en Claude Code, selecciona Fable 5.1 mediante /model (con créditos en Pro y dentro del límite en Max); si trabajas en Codex, Astra ya está incluido en Plus. Cambia tu flujo de trabajo habitual después de probarlo con tu tarea, no el día del anuncio.

¿Qué pasará con GPT-5.6 Sol y Fable 5?

Ambos siguen disponibles. GPT-5.6 Sol continúa siendo adecuado para la mayoría de las tareas cotidianas, mientras que Fable 5.1 conserva los precios de entrada y salida de Fable 5 y solo reduce el coste de las lecturas de caché.

¿Es cierto que Astra es peligroso?

Por primera vez, OpenAI ha señalado que uno de sus modelos ha alcanzado el nivel Critical en ciberseguridad dentro de su sistema de evaluación de riesgos. Para los usuarios corrientes, la consecuencia práctica es un despliegue gradual del acceso y el rechazo de solicitudes sobre la creación de exploits; el anuncio no menciona restricciones sobre código, documentos ni tareas habituales en el navegador.

Qué hacer a continuación#

Abre la herramienta con la que ya trabajas y prueba el modelo nuevo en una tarea real siguiendo los pasos de «Cómo probar tu elección en tu proyecto». Si tienes dudas entre los ecosistemas en general, consulta nuestras comparaciones GPT-5.6 frente a Fable 5 y ChatGPT frente a Claude: la lógica de selección es la misma, solo cambian los nombres de los modelos. También hay una reseña independiente sobre el uso de Fable en Claude Code, Tres días con Fable 5, y una guía para empezar a usar Codex, OpenAI Codex: qué es y cómo iniciarlo.

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