GPT-6 Astra vs Fable 5.1: welk AI-model is beter in 2026?

1. GPT-6 Astra vs Fable 5.1: de vergelijking in één oogopslag

Voordat we de diepte ingaan, hier eerst het snelle overzicht. Zie dit als een momentopname binnen een snel veranderende ontwikkeling van modellen, niet als een blijvend eindoordeel.

Overzichtstabel

De belangrijkste conclusie: OpenAI's eigen benchmark-tabel plaatst Astra vrijwel overal boven Fable 5.1, terwijl Artificial Analysis, een onafhankelijke beoordelaar, Fable 5.1 juist voorop laat lopen op beide topindices. Er is geen duidelijke winnaar; elk model scoort het best op een andere set benchmarks, dus welke keuze het beste is, hangt af van jouw specifieke taak.

Vergelijk je AI-modellen maar weet je niet welke benchmarks er écht toe doen? Met Bleap test je beide modellen op jouw eigen workflows, zodat je precies weet welk model 15% sneller werkt voor jouw situatie. Vraag de Bleap-kaart aan →

2. ARC-AGI-3- en FrontierMath-scores: wat de cijfers écht betekenen

ARC-AGI-3 is momenteel de zwaarste test voor vloeiende intelligentie die er is. Het is een interactieve redeneerbenchmark die AI-agents uitdaagt om onbekende omgevingen te verkennen, doelen al doende op te pikken, aanpasbare wereldmodellen te bouwen en continu te blijven leren. FrontierMath zit aan de andere kant van het spectrum: wiskunde op onderzoeksniveau, speciaal ontworpen om AI tegen te houden, met redeneringen die stap voor stap en bewijs-achtig moeten zijn.

De context is hierbij belangrijk. Bij de lancering van ARC-AGI-3 in maart 2026 losten mensen 100% van de omgevingen in de benchmark op, terwijl de beste geavanceerde taalmodellen onder de 0,4% scoorden. Tegen die achtergrond is de sprong van Astra behoorlijk indrukwekkend: GPT-6 Astra van OpenAI staat momenteel bovenaan het ARC-AGI-3-klassement met een score van 0,999 over 5 geëvalueerde AI-modellen. Op wiskundig gebied scoorde Astra op FrontierMath Tier 4 (v2), een notoir lastige wiskundebenchmark, 97,6%, ruim voor Fable 5.1 (87,8%) en OpenAI's eigen vorige model, GPT-5.6 Sol, dat op 83,0% bleef steken.

Waarom Astra's resultaten zo extreem lijken, en hoe je ze moet interpreteren

Een sprong van onder de 1% naar 99,9% zou gezonde scepsis moeten opwekken. Het ARC-cijfer kwam tot stand via een harness die redeneringen tussen beurten doorgeeft, en OpenAI heeft zelf al aangetoond dat scaffolding alleen al die score kan beïnvloeden, vandaar dat ARC Prize het niet heeft geverifieerd. Dat onderscheid zit ingebakken in het ontwerp van de benchmark: het officiële klassement evalueert geavanceerde modellen met behulp van algemene API-systemen die niet speciaal zijn voorbereid op ARC-AGI-3, terwijl het community-klassement zelfgerapporteerde resultaten toestaat en harnessen toelaat, want handmatig gebouwde harnessen kunnen scores op bekende omgevingen enorm opblazen, terwijl ze op onbekende omgevingen volledig falen.

De praktische conclusie: Astra is echt het sterkere wiskundemodel, maar het ARC-AGI-3-cijfer komt tot stand met scaffolding en is dus geen bewijs van algemene intelligentie. Ook bij FrontierMath zit een addertje onder het gras. OpenAI heeft Astra's FrontierMath-resultaat in eigen materiaal afgezet tegen GPT-5.6 Sol, terwijl het cijfer van Fable 5.1 uit aparte rapportages komt en dus niet uit één rechtstreeks vergelijkbare test.

3. Waarom GPT-6 Astra een generationele sprong voorwaarts is

De toon bij de lancering was niet mals. Greg Brockman, medeoprichter en president van OpenAI, noemde Astra tijdens een persconferentie zelfs een "generationele sprong" en voegde daaraan toe dat hij persoonlijk denkt dat het bedrijf met deze release wel eens AGI bereikt zou kunnen hebben. Het bewijs onderschrijft een deel van dat verhaal, maar zet ook flinke vraagtekens bij andere delen.

Waar Astra echt vooruitgang boekt, is in agentisch computergebruik en gespecialiseerde wetenschap. De echte kracht zit hem in agentisch computergebruik, met sterke resultaten op OS World 2.0, ScreenSpot Pro en AutomationBench, plus een opvallende sprong in cyberbeveiligingscapaciteiten waardoor OpenAI het model in een nieuwe, kritieke risicocategorie heeft geplaatst. Een opvallende architecturale verandering zie je in de manier waarop het model omgaat met lange context: in Codex houdt Astra aantekeningen bij over meerdere contextvensters heen in plaats van ze samen te vatten, waardoor eerdere vensters doorzoekbaar blijven. Ook bepaalt het model zelf wanneer het een verduidelijkende vraag stelt, in plaats van altijd te gokken of juist altijd te vragen.

Het tegenargument zit in het totaalplaatje. De onafhankelijke Intelligence Index laat namelijk geen sprong in de totaalscore zien: Astra scoort 61, precies hetzelfde als zijn voorganger GPT-5.6 Sol, en blijft daarmee achter bij zowel Fable 5.1 als Meta's Muse Spark 1.3. De sprong voorwaarts geldt dus voor specifieke domeinen, niet in het algemeen, en Fable 5.1 blijft een geduchte concurrent als het gaat om brede redeneervaardigheden.

4. Codeerprestaties: de beste LLM voor developers?

Coding is waar de meeste teams daadwerkelijk hun geld aan uitgeven, dus de benchmarks die er echt toe doen zijn de agentic tests: SWE-achtige taken, terminalwerk en redeneren op repository-niveau.

GPT-6 Astra codeerbenchmarks

Astra's grootste overwinning zit in lang, rommelig terminalwerk. Op Terminal Bench 4.0 scoort het rond de 57,9% tegenover 37,3% voor GPT-5.6 Sol en 55,8% voor Fable 5.1, een benchmark die langdurig, meerstaps terminalwerk, toolgebruik en foutherstel beloont. Op de benchmark waar developers het meest naar kijken, wordt het verschil kleiner: bij Deep SWE haalt Astra's beste gepubliceerde resultaat zo'n 74,1%, vergeleken met 72,7% voor Sol, 73,7% voor Claude Opus 5 en 73,8% voor een Gemini Flash-model. De zwakke plek zit in de kosten per token bij maximale inspanning, en afnemende meeropbrengsten naarmate je hoger op de inspanningsladder klimt.

Fable 5.1 codeerbenchmarks

Fable 5.1 wint de neutrale gecombineerde score. De Coding Agent Index van Artificial Analysis, die Deep SWE, Terminal Bench en een test voor het beantwoorden van vragen over repositories combineert, zet Astra op 67 tegenover 70 voor Fable 5.1. Fable blinkt uit in langdurige, toolgebruikende agent-runs en cache-efficiëntie, wat gunstig is als je herhaaldelijk een grote repo moet doorlezen. De zwakke plek is de latency bij zeer grote codebases bij maximale inspanning.

Praktisch codeeroordeel

Solodevelopers en CI/CD-pipelines die grote repo's steeds opnieuw doorlezen, kiezen qua kosten eerder voor Fable 5.1; teams die veel langdurige terminalautomatisering of codereview doen, neigen naar Astra. Oordeel: het scheelt zo weinig dat Astra's codeerscores eerder een gelijkspel zijn dan een overname, dus test het zelf op jouw eigen workload voordat je een keuze maakt.

Loop je een API-rekening of maandelijks AI-abonnement in USD op? Bleap rekent 0% wisselkoerskosten op USD-betalingen, zodat je de echte koers betaalt, plus een vaste 20% cashback op verlengingen van Claude, ChatGPT en Gemini, zonder eigen maandelijks abonnement. Vraag de Bleap-kaart aan →

5. Wiskunde & wetenschappelijk redeneren: welk model kan lastige kwantitatieve taken aan?

Wiskunde en wetenschap zijn de lastigste benchmarks om te manipuleren, want het antwoord klopt of het klopt niet. Naast FrontierMath zijn GPQA Diamond (vragen op universitair niveau die zelfs Google niet zomaar kan beantwoorden) en diverse wetenschappelijke testreeksen de belangrijkste ijkpunten.

Astra gaat aan kop bij de bekendgemaakte resultaten. Op GPQA Diamond scoort Astra 96,0% tegenover 93,7% voor Fable 5.1, 93,2% voor Opus 5 en 92,6% voor Fable 5. Op het gebied van biowetenschappen en gezondheid worden de verschillen kleiner, maar Astra blijft voorop: GeneBench Pro komt uit op 37,8% tegenover 28,7%, LifeSciBench staat op 60,3% tegenover 59,9%, en HealthBench Professional eindigt op 63,4% tegenover 60,9% voor Fable 5 en 56,6% voor Fable 5.1.

Het antwoord van Fable is niet rauwe nauwkeurigheid, maar breedte in lastig redeneerwerk. Op Humanity's Last Exam, de brede test voor complex redeneren, moet Astra juist het onderspit delven tegen Fable 5.1, met een achterstand van vier respectievelijk acht punten op de samengestelde index en Humanity's Last Exam. Het praktische onderscheid: gaat het om wiskunde of wetenschap op universitair niveau, kies dan Astra; gaat het om het brede, complexe redeneren dat Humanity's Last Exam test, kies dan Fable 5.1. Onderzoekswetenschappers en financieel modelleurs neigen naar Astra vanwege de rauwe nauwkeurigheid; docenten die behoefte hebben aan betrouwbare, goed te volgen redeneerstappen gaan wellicht liever voor de uitleg van Fable.

6. Computergebruik & Agentic AI-mogelijkheden

Computer-use benchmarks meten of een agent daadwerkelijk software kan bedienen: OSWorld test desktopnavigatie, ScreenSpot-Pro test UI-grounding, en AutomationBench test het end-to-end afronden van taken. Voor zakelijke inkopers is dit inmiddels een van de belangrijkste aankoopcriteria.

Prestaties bij agentische taken

Dit is het domein waarin Astra het duidelijkst uitblinkt. Astra scoort 92,7% op ScreenSpot-Pro, zonder externe tools, en laat daarmee GPT-5.6 Sol (76,9%) en Claude Fable 5 (87,3%) ruim achter zich. Op OSWorld 2.0 haalt Astra 72,6%, tegenover 65,7% voor Sol en 70,2% voor Claude Opus 5. Bij het genereren van artefacten worden de verschillen nog groter: 95,9% op BenchCAD tegenover 84,3%, en 41,4% tegenover 31,4% op AutomationBench. Eén kanttekening: Claude Fable 5.1 komt niet voor in OpenAI's tabel voor OSWorld, en de score die Anthropic zelf claimt, is gebaseerd op een andere versie van de test, dus die is niet één-op-één vergelijkbaar.

Betrouwbaarheid bij langdurige agenttaken

Bij langlopende taken tellen kloktijd en foutherstel net zo zwaar mee als nauwkeurigheid. In latency-simulaties op OSWorld 2.0 scoorde Astra hoger in ongeveer 47% minder tijd: zo'n 40 minuten per taak tegenover 75 minuten voor Sol. Maar agents die zelf handelen, brengen een nieuw soort risico met zich mee: een gehallucineerde zin kun je negeren, maar een verkeerde klik die een formulier verstuurt, een e-mail verzendt, of 200 CRM-records bijwerkt, is een gebeurtenis met echte gevolgen. Wat veiligheid binnen deze taken betreft: op OpenAI's interne veiligheidsbenchmark voor computergebruik, waarbij lager beter is, scoort Astra 2,4% tegenover 9,5% voor Fable 5.1. Agentische taken verbruiken bovendien snel veel tokens, wat direct doorwerkt in de prijsstelling.

7. Prijzen & kosten per taak vergeleken

En hier komt de twist die deze vergelijking echt lastig maakt. Beide staan in de prijslijst voor precies hetzelfde bedrag: $10 per miljoen inputtokens en $50 per miljoen outputtokens. Contra-intuïtief genoeg maakt dat de vraag "welke is nou goedkoper" juist moeilijker in plaats van makkelijker, want identieke tarieven leveren niet automatisch dezelfde rekening op.

Kostenmodel per type workload

Twee mechanismen bepalen uiteindelijk je factuur. Ten eerste: de cache reads van Fable 5.1 kosten $0,25 per miljoen tegenover $1,00 bij Astra, een verschil van vier keer dat pas echt zichtbaar wordt bij zware, agentische workloads met veel volume. Ten tweede: GPT-6 Astra komt met een contextvenster van 1,05 miljoen tokens en een toeslag boven de 272.000 tokens, waarbij niet alleen de tokens boven die grens, maar het hele verzoek wordt herberekend tegen 2x de inputprijs en 1,5x de outputprijs. Daar staat tegenover dat Astra efficiënter is: op Terminal Bench 4.0 haalt Astra ongeveer 55% nauwkeurigheid voor zo'n $7,20, terwijl Fable voor diezelfde score bijna $20 kost.

De vuistregel: draai je een langlopende coding agent die telkens een enorme repository opnieuw inleest, dan is Fable 5.1 aanmerkelijk goedkoper in gebruik. Werk je juist met kortdurende taken die in korte, hevige pieken binnenkomen, dan verdampt het prijsverschil grotendeels.

8. Snelheid & Latency: LLM-snelheidstest resultaten

Latency valt uiteen in time-to-first-token (TTFT), output tokens per seconde en de totale doorlooptijd. Op pure reactiesnelheid loopt Fable voorop: Claude Fable 5.1 heeft een lagere latency, met een time to first token van 273,60s tegenover GPT-6 Astra's 384,30s bij maximale inspanning.

Astra slaat terug met een optionele snellere tier en praktische agent-snelheid. De standaard API-prijs is $10 per miljoen inputtokens en $50 per miljoen outputtokens, met aparte cache-tarieven en een Fast-modus die tot 2,5x de standaardsnelheid draait voor 2x de standaardprijs. Specifiek voor computer-use loops is Astra ongeveer 1,9 keer sneller dan GPT-5.6 bij computergebruik, wat een groot verschil maakt als je Codex draait met voice mode. Voor realtime chat en live coding-assistenten wint Fable's lagere TTFT; voor batch- en asynchroon werk waar nauwkeurigheid belangrijker is dan snelheid, zijn beide prima bruikbaar.

9. Context Window & Kennisafkapdatum

Beide modellen overschrijden de miljoen-tokengrens, waarbij Astra net iets voorop loopt. Astra biedt in totaal 1.050.000 tokens (922K input, 128K output) tegenover Fable 5.1's 1.000.000 met dezelfde 128K outputlimiet.

Waar Astra zich echt onderscheidt, is de retentie over dat hele venster. Op OpenAI's MRCR v2 8-needle test scoort Astra 100% in het bereik 256K-512K tegenover 91,5% voor Sol, en houdt het 96,3% vast bij 512K-1M waar Sol op 73,8% blijft steken. Dat is relevant voor juridische reviews, het verwerken van complete codebases en onderzoekspipelines. Wat actualiteit betreft hanteert Astra een kennisafkapdatum van 30 april 2026, terwijl Fable 5.1 een afkapdatum van juni 2026 heeft. Met RAG in de stack doet die afkapdatum er minder toe, maar Astra's sterke geheugen over lange context geeft het een duidelijk voordeel wanneer je echt het volledige venster nodig hebt.

10. Betrouwbaarheid & AI Hallucinatiepercentage

Hallucinatie is nu meetbaar, en Astra laat een flinke verbetering zien. Op de interne benchmark van OpenAI hallucineert Astra in 4,2% van de gevallen, tegenover 12,2% bij Sol, dus drie keer beter, maar niet nul. Onafhankelijke tests schetsen een minder rooskleurig beeld: in de AA-Omniscience-evaluatie van Artificial Analysis daalde het hallucinatiepercentage van Astra bij maximale inspanning van ongeveer 92% voor GPT-5.6 Sol naar zo'n 51%, terwijl de nauwkeurigheid ook verbeterde. Toch is 51% nog altijd hoog, dus je kunt beter niet blind vertrouwen op ongeverifieerde feiten.

De constitutional-AI-aanpak van Fable 5.1 legt in gereguleerde contexten meer nadruk op afgewogen weigeringen en feitelijke onderbouwing, al heeft Anthropic geen direct vergelijkbaar totaalcijfer voor het hallucinatiepercentage gepubliceerd. Voor medisch, juridisch of financieel gebruik, waar een zelfverzekerd fout antwoord duur kan uitpakken, blijven verificatielagen voor beide modellen noodzakelijk, geen van beide weet nog betrouwbaar wat het niet weet.

11. Wanneer gebruik je GPT-6 Astra vs Fable 5.1: Beslisgids per Use-Case

Kies GPT-6 Astra Als…

• Je topniveau wiskundige of wetenschappelijke nauwkeurigheid nodig hebt (FrontierMath 97,6%, GPQA 96,0%)
• Je workflow vraagt om toonaangevende computer-use automatisering (ScreenSpot-Pro 92,7%, OSWorld 2.0 72,6%)
• Je het grootste contextvenster wilt met sterke recall over een miljoen tokens
• Je korte, pieksgewijze taken uitvoert waarbij tokenefficiëntie de kosten per taak verlaagt

Kies Fable 5.1 Als…

• Kostenefficiëntie bij lange, cache-intensieve agent-runs voorop staat (cachelezingen $0,25/M)
• Je de hogere onafhankelijke Intelligence Index-score wilt (66 t.o.v. 61)
• Lagere latency belangrijk is voor realtime, klantgerichte producten
• Je werk bestaat uit brede, complexe redeneertaken van het type Humanity's Last Exam

Hybride Strategie

Veel teams verdelen taken: langlopende, cache-intensieve zoekopdrachten gaan naar Fable 5.1, terwijl geavanceerde wiskunde, wetenschap en computer-use automatisering naar Astra gaan. Omdat de adviesprijzen identiek zijn, kost een gelaagde router niets extra en profiteer je toch van de sterkste kant van elk model.

Maak je je zorgen over AI-hallucinaties bij financiële beslissingen? Bleap voegt verificatielagen toe die AI-fouten opvangen voordat ze je geld kosten, en verlaagt zo het financiële risico met tot wel 94%. Vraag de Bleap-kaart aan →

12. Eindoordeel: GPT-6 Astra vs Fable 5.1

De kern in drie zinnen: Astra scoort het beste op de ruwe benchmarks voor wiskunde, wetenschap, cybersecurity en computergebruik, terwijl Fable 5.1 aan kop gaat in de onafhankelijke composietindex en flink meedingt op kostenefficiëntie bij langdurige agent-taken. Er is geen absolute winnaar. Kies het model dat bij jouw workload past.

• Onderzoekers en data scientists → GPT-6 Astra
• Bouwers van enterprise SaaS → Fable 5.1 (of een hybride router)
• Developers met een beperkt budget en lange agent-loops → Fable 5.1
• Agentic AI en projecten voor computergebruik-automatisering → GPT-6 Astra

Dit vakgebied verandert razendsnel, dus evalueer opnieuw bij elke grote release in plaats van je voor een jaar vast te leggen.

Veelgestelde vragen

Wat zijn de ARC-AGI-3- en FrontierMath-benchmarkscores van GPT-6 Astra?

ARC-AGI-3 test vloeiend, nieuw redeneervermogen, en FrontierMath test wiskunde op onderzoeksniveau. GPT-6 Astra staat bovenaan het ARC-AGI-3-klassement met een score van 0,999. Op wiskundig gebied scoorde Astra 97,6% op FrontierMath Tier 4 (v2), ruim voor Fable 5.1 met 87,8% en GPT-5.6 Sol met 83,0%. Context is hierbij belangrijk: bij de lancering scoorden top-modellen nog onder de 0,4% op ARC-AGI-3, en het cijfer van Astra kwam tot stand via een niet-geverifieerde testomgeving.

Hoe verhoudt Fable 5.1 zich tot GPT-6 Astra bij codeertaken?

Het scheelt weinig. De gecombineerde Coding Agent Index van Artificial Analysis geeft Astra een score van 67 tegenover 70 voor Fable 5.1. Bij agent-gestuurd terminalwerk scoort Astra ongeveer 57,9% op Terminal Bench 4.0, tegenover 55,8% voor Fable 5.1. Conclusie voor developers: kies Fable 5.1 voor kostenefficiënte, langlopende agent-taken en retrieval, en Astra voor terminalautomatisering en codeertaken met computergebruik.

Welk AI-model heeft in 2025 een lager hallucinatiepercentage?

Op OpenAI's interne benchmark scoort Astra 4,2% tegenover 12,2% voor Sol. Onafhankelijk onderzoek laat zien dat het hallucinatiepercentage van Astra op de AA-Omniscience-test bij maximale inspanning daalde van ongeveer 92% naar circa 51%. Het constitutional-AI-ontwerp van Fable 5.1 legt de nadruk op feitelijke onderbouwing en een goed gekalibreerde weigercultuur, maar een directe vergelijking in één cijfer is niet gepubliceerd, behandel domeinspecifieke betrouwbaarheid dus met de nodige voorzichtigheid.

Wat is het verschil in kosten per token tussen GPT-6 Astra en Fable 5.1?

Op papier is er geen verschil: beide rekenen $10 per miljoen standaard invoertokens en $50 per miljoen uitvoertokens. De verschillen zitten elders. Cache-reads bij Fable 5.1 kosten $0,25 per miljoen, tegenover $1,00 bij Astra. Astra rekent daarnaast een toeslag voor lange context boven de 272K tokens, maar gebruikt wel minder tokens per taak, waardoor de kosten per taak juist kunnen omslaan afhankelijk van hoe de prompt is opgebouwd.

Geldt GPT-6 Astra als een AGI-mijlpaal?

OpenAI presenteerde het zo, met Greg Brockman die Astra een "generationele sprong" noemde en liet doorschemeren dat hij denkt dat het bedrijf mogelijk AGI heeft bereikt. De nuance: de opvallende ARC-AGI-3-score kwam tot stand via een niet-geverifieerde testomgeving, en de onafhankelijke Intelligence Index liet geen verbetering zien ten opzichte van de voorganger. Dominantie op benchmarks in specifieke domeinen is niet hetzelfde als algemene intelligentie, dus de nuchtere conclusie is: indrukwekkend, maar nog niet uitgemaakt.

Welk model heeft een groter contextvenster: GPT-6 Astra of Fable 5.1?

Astra is net iets groter: 1.050.000 tokens in totaal (922K input, 128K output) tegenover 1.000.000 bij Fable 5.1, met dezelfde 128K-outputlimiet. Dat verschil telt mee bij het doorlopen van hele codebases en lange documenten, waar Astra ook beter scoort op recall over een miljoen tokens. Loop je toch tegen de contextlimiet aan, dan blijft RAG voor beide modellen de gangbare oplossing.

Conclusie: welk model kies je in 2026?

Als je kijkt naar de zes dimensies die ertoe doen, benchmarkprestaties, programmeren, wiskunde en wetenschap, agentische vaardigheden, kosten en betrouwbaarheid, dan zie je een consistent patroon: Astra is de baas op het gebied van geavanceerde wiskunde, wetenschap en computergebruik, terwijl Fable 5.1 voorop loopt in de onafhankelijke totaalscore en wint op kosten bij lange, cache-intensieve agent-taken. Kies Astra voor taken die vragen om topintelligentie, en Fable 5.1 voor kostenefficiënte, latency-gevoelige en veiligheidskritische toepassingen, of combineer beide.

Beide modellen zullen zich snel blijven ontwikkelen, dus bewaar deze vergelijking en check hem opnieuw bij elke grote release. En voor welke tools je ook kiest: betaal er slim voor. Met Bleap sla je de 2-3% wisselkoerskosten over die een gewone kaart standaard rekent bij elke USD-verlenging, en op Claude, ChatGPT en Gemini krijg je een vaste 20% cashback op elke betaling, allemaal via een self-custodial Mastercard zonder maandelijks abonnement. Probeer beide modellen via hun API-proefversies, en laat je kaart de rest van het besparen voor zijn rekening nemen.