GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1 vs Gemini 4 Carbon : lequel choisir pour coder, faire des recherches et rédiger ?

À chaque sortie d’un grand modèle de langage, la même question revient : est-il plus performant que les précédents ?

Dans notre travail quotidien chez API Hop, une autre question nous importe davantage : pour une même tâche, le nouveau modèle peut-il faire mieux et plus vite ? Combien de temps faudra-t-il attendre ? Combien cela coûtera-t-il ? Faudra-t-il encore une intervention humaine pour corriger le résultat ?

Pour GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 et Gemini 4 Carbon, nous examinons des évaluations générales, des résultats d’agents de programmation, des corrections dans de vrais projets et des tests de tâches longues, de rédaction et de création de sites.

À retenir : chaque tâche demande ses propres critères

Notre conclusion : les modèles donnent des résultats différents selon le contexte de travail.

Les caractéristiques de base des trois modèles

Commençons par les informations fournies par les éditeurs.

Une distinction passe facilement inaperçue : le modèle et l’outil qui le fait travailler ne sont pas la même chose. Pour une même tâche de programmation, Codex, Claude Code ou Antigravity CLI peuvent lire les fichiers, exécuter les commandes, gérer le contexte et relancer les essais différemment. Le résultat observé est donc celui de l’ensemble « modèle + outil + configuration ».

La différence est parfois discrète quand on fait simplement retoucher un paragraphe. Elle devient souvent importante lorsqu’un agent travaille plusieurs heures dans un grand dépôt de code.

Performances générales : Carbon est en tête, sans forcément gagner partout

Nous commençons par une évaluation générale issue de la même version du benchmark.

Carbon arrive en tête de cette version de l’Intelligence Index. Le nouveau modèle de Google mérite l’attention, notamment pour le raisonnement complexe, les connaissances et les tâches scientifiques.

Sur cet ensemble de tâches, le coût API moyen d’Astra est inférieur à celui des deux autres réglages présentés.

Le score général plus faible de Fable ne signifie pas qu’il est moins bon dans tous les domaines. L’évaluation du travail intellectuel ci-dessous donne un autre résultat.

Quel modèle pour coder ? La qualité du correctif et le coût réel comptent davantage

D’abord, les agents de programmation dans une même version du test

Le développement quotidien consiste à ajouter des fonctionnalités, corriger des bugs et livrer des changements dans un dépôt. Nous utilisons donc des évaluations d’agents de programmation pour examiner ce travail.

La combinaison avec Carbon obtient le meilleur score. Astra + Codex est plus rapide et moins cher en moyenne dans ces résultats. Fable + Claude Code se situe entre les deux pour le score, mais coûte davantage et prend plus de temps.

64 tâches de programmation : Fable en résout plus, mais la facture augmente

À nos yeux, le test d’imec/aistack répond mieux qu’un score général aux questions pratiques des développeurs : le bug est-il corrigé ? La demande est-elle satisfaite ? Combien cela a-t-il coûté ?

Le compromis est intéressant : Fable a résolu 17 tâches de plus pour un surcoût total d’environ €68. Si la résolution des tâches difficiles est essentielle au projet, ces 17 solutions peuvent valoir davantage que l’économie. Pour un grand volume de tâches simples au quotidien, le coût et la vitesse peuvent peser plus lourd.

Le même bug Gradle : les deux le corrigent, pourquoi préférer le correctif de Fable ?

Un autre exemple, plus petit, est très proche du développement quotidien.

Le blog d’ingénierie de Gradle a demandé à deux agents de corriger le même problème de configuration de documentation, dans le même dépôt et avec les mêmes contraintes. Résultat : les deux ont réussi.

Pourquoi le développeur a-t-il préféré intégrer les changements de Fable ? En examinant les différences, nous avons constaté que Fable ciblait plus précisément la configuration, suivait mieux le style du dépôt et ajoutait un test de régression. Astra corrigeait le problème immédiat, mais avec une portée plus large, susceptible de produire des effets inattendus si des objets similaires étaient ajoutés plus tard.

Pour nous, l’enseignement dépasse les deux minutes gagnées : terminer la tâche n’est que le minimum. Il faut aussi vérifier que le changement n’est pas trop large, qu’il existe des tests de régression et que le code reste facile à maintenir.

Pour la revue de code, davantage de raisonnement n’est pas toujours préférable

Nous avons déjà souligné ce point à propos d’autres modèles. Notre propre travail de développement nous l’a également appris : raisonner davantage ne donne pas toujours un meilleur résultat.

Dans ce processus de revue, High était plus lent sans améliorer les indicateurs dans leur ensemble. Un réglage nommé High ou Max ne justifie pas automatiquement le temps et le coût supplémentaires. Il faut le tester dans votre contexte réel.

Recherche et documentation : produire un résultat ne le rend pas utile

Dans l’évaluation du travail intellectuel, Fable passe devant

Changeons de type de tâche et observons le résultat.

C’est précisément pourquoi nous déconseillons de se fier à un seul classement général : les mêmes modèles changent d’ordre lorsqu’on évalue le travail intellectuel.

Pour organiser des études clients, rédiger des rapports ou préparer des documents professionnels, Fable mérite une place parmi les premiers modèles à essayer.

Même avec un budget de recherche de $10,000, un article peut être refusé

CRUX a mené une évaluation de longue durée qui mérite d’être lue. Astra et Fable 5.1 ont reçu des questions de recherche issues d’articles non publiés et un budget de recherche de $10,000. Les auteurs des travaux originaux ont ensuite évalué les articles produits.

Le rapport décrit des progrès dans la conception des expériences et l’utilisation des ressources, mais les deux articles finaux ont été explicitement refusés par les experts. Les problèmes concernaient le jugement scientifique, l’originalité, la communication et la capacité à changer de direction après un échec. Les modèles ont traité des questions différentes : leurs notes finales ne constituent donc pas une comparaison directe équitable. Rapport de recherche CRUX

Nous pensons que ce cas est très instructif pour l’usage concret de l’IA dans la recherche.

Si nous demandons par exemple à un modèle d’étudier un concurrent SaaS, nous avons besoin de plus que 20 pages de texte : les prix cités sont-ils réels ? Les fonctionnalités sont-elles à jour ? D’où vient son trafic ? Ses dernières nouveautés méritent-elles de nous inspirer ?

Travailler plus longtemps peut augmenter la quantité produite, sans garantir la bonne direction. Le résultat peut être une masse de contenu inutilisable. Mieux vaut écrire les exigences à l’avance, puis demander au modèle de remplir un cadre défini. Le travail devient plus facile à contrôler.

Les tâches de cinq heures de Carbon ont aussi connu des problèmes de livraison

Dans l’évaluation de FrontierCS, les modèles disposaient de cinq heures au maximum par tâche. Ils devaient rétablir une méthode retirée de l’implémentation d’un article scientifique ou proposer une meilleure méthode.

Dans ce test indépendant, plusieurs exécutions se sont arrêtées avant la remise d’un résultat, à cause de la manière dont l’agent gérait les tâches en arrière-plan.

Sur les tâches où les deux modèles ont remis un résultat, Carbon a obtenu un meilleur score moyen. Le point à retenir est simplement qu’un agent capable de travailler pendant des heures peut encore mal comprendre l’objectif ou ne pas livrer le résultat final.

Articles et sites web : que montrent les exemples publics ?

Le même document : Fable structure mieux, Astra termine le processus plus vite

Dans notre travail de recherche, nous avons fourni à Fable 5.1 et Astra le même PDF de 20 pages de documentation, en demandant d’en tirer un article long.

Nous avons préféré l’introduction et l’organisation de Fable, claires et logiques. Astra a toutefois terminé l’ensemble du processus plus rapidement.

Pour rédiger avec un modèle, nous recommandons de préparer des sources bien organisées, ou au moins un plan général. Vous pourrez alors juger si le résultat répond vraiment à la demande.

Création de sites : un score n’est ni du trafic ni des conversions

La capture de la page WebDev Arena du 27 octobre 2026 affichait les scores suivants :

Source : Classement original WebDev Arena.

Créer un site associe développement, rédaction et adaptation aux exigences des moteurs de recherche. Les scores WebDev Arena ne montrent donc qu’une partie du travail. Chez API Hop, notre solide expérience de création de sites nous conduit à recommander Fable pour planifier les contenus et Astra pour développer.

Prix : les mêmes tarifs par token peuvent donner des factures différentes

Nous voyons souvent des comparaisons qui choisissent simplement le tarif le plus bas par million de tokens. Ce chiffre compte, mais il ne suffit pas pour juger le coût de tâches complexes avec plusieurs phases de raisonnement, des appels d’outils et des tentatives répétées.

Commençons par les tarifs API officiels ordinaires

L’unité ci-dessous est le dollar américain par million de tokens. Il ne s’agit pas des prix de vente de la plateforme API Hop.

Deux autres détails peuvent peser sur la facture :

• Astra : lorsqu’une requête dépasse 272K tokens en entrée, les tarifs d’entrée et de cache sont multipliés par 2 et le tarif de sortie par 1.5 pour toute la requête, pas seulement pour la partie dépassant le seuil.
• Fable 5.1 : selon l’éditeur, son contexte de 1M utilise les tarifs standard d’entrée et de sortie. Les écritures dans le cache ont un coût distinct, qui dépend aussi de la durée de conservation.

Si vous chargez régulièrement de grands dépôts, de longs documents ou un historique de conversation important, prêtez attention à ces règles pour éviter une mauvaise surprise.

Un exemple avec une consommation fixe

Supposons qu’une requête utilise exactement 100,000 tokens d’entrée hors cache et produise au total 10,000 tokens de sortie facturables. Laissons de côté les frais d’outils, les écritures dans le cache, les nouvelles tentatives et les tarifs de forfaits particuliers.

Le calcul est simple : tokens d'entrée / 1,000,000 × tarif d'entrée + tokens de sortie / 1,000,000 × tarif de sortie.

Nous fixons ici les quantités de tokens. En pratique, les modèles peuvent consacrer des volumes différents au raisonnement, produire des textes de longueurs différentes et recommencer plus ou moins souvent.

Le coût par résultat validé est un meilleur critère

Quand une tâche a des limites et des critères de validation clairs, nous pouvons utiliser cette formule :

Coût moyen par résultat validé = frais API et outils de toutes les exécutions ÷ nombre de tâches validées

Le coût total doit inclure les échecs et les nouvelles tentatives. Notez séparément le temps de retouche humaine nécessaire pour chaque résultat réussi. Un modèle qui économise $2 mais demande une demi-heure de correction supplémentaire peut changer complètement le choix.

Les pages de modèles API Hop indiquent les prix de la plateforme et les prix officiels de référence. Nous conseillons de les lire séparément et de suivre les règles de facturation applicables. Les prix de la plateforme ne sont pas les tarifs API officiels. Astra sur API Hop · Fable sur API Hop · Comparatif API

Comment testerions-nous ces trois modèles sur nos propres tâches ?

Nous conseillons de découper le travail réel en petites tâches aux critères de validation précis. Commencez par un petit bug ou une demande simple.

Pour rendre la démarche reproductible, nous préparerions les trois types de tâches suivants. Il s’agit d’un protocole prévu, pas des résultats d’une expérience déjà réalisée.

Chaque type de tâche serait exécuté trois fois avec chaque modèle accessible. Astra et Fable peuvent faire un premier tour. Tant qu’un accès public reproductible n’est pas confirmé pour Carbon, nous laisserons ses résultats vides, sans jamais le remplacer par Argon.

Pour obtenir des données utiles, nous fixerions la version des sources, les instructions, la durée maximale et le budget. Chaque essai commencerait dans une nouvelle session. Nous noterions l’ID exact du modèle, le réglage de raisonnement, la version de l’outil, un éventuel fallback, le coût, la durée et le résultat final. Pour les articles, nous compterions surtout les erreurs factuelles et les corrections humaines ; pour les bugs, nous examinerions les tests et la portée des changements.

Pour comparer vous-même des productions textuelles, voici un modèle simple :

À partir des faits ci-dessous, rédige un article facile à lire pour le grand public.

Lecteurs : personnes qui découvrent ce sujet
Tâche : expliquer le problème, proposer des actions concrètes et préciser leurs conditions d'application
À couvrir impérativement : [indiquer 3–5 points essentiels]
À ne pas faire : ajouter des données absentes des sources, inventer une expérience de test ou exagérer les conclusions
Livrable : texte de l'article, sources des faits et informations restant à confirmer

Sources :
[coller les mêmes documents]

Un principe est essentiel : ne conservez pas seulement la meilleure réponse. Les tâches ratées, les appels répétés et les corrections humaines font partie du coût réel d’utilisation d’un modèle.

Questions fréquentes

Tout le monde peut-il utiliser Gemini 4 Carbon aujourd’hui ?

Au 30 octobre 2026, ce n’est pas le cas. Google indique que l’accès commence par certains organismes de cyberdéfense, avant de s’étendre progressivement à des partenaires de confiance. Des tests par des organismes de recherche ne signifient pas que tous les développeurs disposent d’un accès API public ordinaire. Nous actualiserons les indications selon les annonces officielles et le catalogue réel de la plateforme. Annonce officielle de Google

Pourquoi les coûts peuvent-ils tant varier si Astra et Fable ont les mêmes tarifs d’entrée et de sortie ?

Le nombre de tokens consommés, les accès au cache, l’effort de raisonnement, les appels d’outils et les nouvelles tentatives varient. Même si les deux affichent $10 en entrée et $50 en sortie par million de tokens, corriger le même bug peut coûter différemment. Dans le cas Gradle, les factures étaient respectivement de $3.54 et $4.34. Test Gradle

Fable 5.1 Max est-il toujours meilleur qu’un réglage de raisonnement inférieur ?

Nous n’avons pas vu de preuve justifiant cette affirmation absolue. Sur le même ensemble de revues de code, CodeRabbit a au contraire constaté que le réglage supérieur était plus lent et détectait globalement moins de problèmes connus. Commencez par un réglage qui satisfait vos critères, puis évaluez l’intérêt d’augmenter l’effort de raisonnement. Test CodeRabbit

Lequel convient le mieux aux longs articles en chinois ?

Nous ne proposons pas de classement définitif des trois modèles. Il existe des cas de rédaction et des évaluations du travail intellectuel, mais pas un test des trois avec les mêmes sources, le même environnement et les mêmes critères de rédaction chinoise. Nous conseillons de comparer l’exactitude, la structure, le ton et le temps de correction à partir d’un même document chinois.

Pourquoi les sites d’évaluation donnent-ils des classements différents ?

Les tâches, les méthodes de notation, les réglages de raisonnement, les outils d’agent et les règles de calcul des coûts peuvent différer. Répondre à des questions générales, corriger un vrai dépôt et organiser des documents professionnels sont des travaux distincts. Vérifiez au moins la version du classement, la date du test, les réglages et les critères de réussite avant de vous appuyer sur un résultat.

Peut-on comparer directement les trois modèles sur une même tâche dans API Hop ?

Vérifiez d’abord les modèles et tarifs réellement disponibles sur les pages GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 et dans le catalogue de modèles. Vous pourrez ensuite comparer les réponses à une même tâche textuelle. Nous ne présentons pas actuellement Carbon comme un modèle directement accessible aux comptes ordinaires. Par ailleurs, un outil de texte en ligne n’est pas un environnement d’agent complet permettant d’exécuter du code, de téléverser des fichiers et de naviguer sur le web. Vérifiez ces capacités séparément pour comparer des agents de programmation.

Que choisirions-nous finalement ?

Réunir ces données publiques simplifie notre méthode de choix.

Pour corriger un bug dans un dépôt existant, nous testerions d’abord Astra et Fable sur la même tâche dans notre propre projet. Nous vérifierions la résolution, les tests de régression et le coût de maintenance futur, pas seulement la vitesse de génération du code.

Pour organiser des informations, rédiger des rapports ou mener une longue recherche, nous regarderions davantage les résultats de Fable en travail intellectuel et garderions les nouvelles évaluations de Carbon comme piste de tests futurs. Tous les modèles restent soumis à une vérification des faits et à des critères de validation précis.

Pour produire régulièrement des articles ou des pages de destination, nous examinerions d’abord le respect des exigences de contenu et le temps de correction par publication. Un classement général ne devrait pas décider de toute la chaîne éditoriale.

Notre formule de comparaison la plus utile : résultat acceptable + coût total + délai + retouches humaines.

Pour commencer avec une vraie tâche textuelle, API Hop propose des informations, des tarifs et des accès d’essai pour Astra et Fable 5.1. Le comparatif API présente aussi les modèles et conditions actuels. Nous fournissons des services de modèles, mais les tests tiers cités ici ne sont pas des expériences de API Hop. Nous conserverons les sources et leurs limites pour permettre à chacun de se faire son opinion.

Sources et suivi des mises à jour

Date de vérification des sources : 2026-10-29. Les classements cités correspondent aux versions disponibles à cette date. Prix, accès aux modèles et résultats peuvent évoluer. Les nouvelles annonces officielles d’accès ou nos propres tests reproductibles seront documentés séparément, sans remplacer discrètement les anciennes conditions de test par de nouvelles données.

Modèles et prix officiels

• OpenAI : caractéristiques et facturation de GPT-6 Astra
• Anthropic : page officielle de Claude Fable 5.1
• Google : Introducing Gemini 4 Carbon, 2026-10-28

Évaluations et cas indépendants

• Artificial Analysis : résultats de Carbon dans Intelligence Index v5.0
• Artificial Analysis : Astra et Fable, performances générales et travail intellectuel
• Artificial Analysis : Antigravity CLI et Codex
• Artificial Analysis : Claude Code et Codex, dont les résultats de Fable 5.1
• imec/aistack : 64 tâches de programmation et factures réelles
• Blog d’ingénierie Gradle : deux corrections du même bug de documentation
• CodeRabbit : test de revue de code avec Fable 5.1
• CRUX : tâches de recherche ouvertes avec Astra et Fable
• FrontierCS : Gemini 4 Carbon sur des tâches de code scientifique de cinq heures
• Aaron Makelky : expériences de rédaction et de sites avec Astra et Fable
• WebDev Arena : classement de création de sites

Note éditoriale : « Nous » désigne le travail de vérification des sources, d’analyse et de recommandation de l’équipe API Hop. Cela ne signifie pas que nous avons reproduit les expériences tierces. Tous les calculs d’exemple indiquent leurs hypothèses. Les scores et coûts issus de systèmes d’évaluation différents ne sont ni additionnés ni convertis directement entre eux.