Gemini 4 Argon, Fable 5.2 или GPT-6 Astra: что выбрать для кода

Если вы выбираете модель по умолчанию для API или агента, который пишет код, начните с Gemini 4 Argon на его стандартном уровне рассуждений (thinking level) medium — но только для небольших, чётко заданных задач. В тесте 11 ноября 2026 года все три модели правильно решили одни и те же 8 задач, и Argon с настройками по умолчанию обошёлся в $0,096 — в 4,3 раза дешевле, чем GPT-6 Astra по умолчанию, и в 4,4 раза дешевле, чем Claude Fable 5.2 на low. С 1 декабря Google удваивает цену Argon, разрыв сократится примерно вдвое, но на таких задачах Argon останется самым дешёвым из трёх.

Трудную работу — многошаговые задачи по коду, агентов — не решайте повышением Argon до high, а передайте Claude Fable 5.2 на medium или GPT-6 Astra на high. В индексе Artificial Analysis v5.0.1 (по состоянию на 11 ноября 2026 года) Fable 5.2 на medium набирает 56 баллов при стоимости $3,80 за задачу индекса, Astra на high — 55 баллов за $3,24, а Argon (High) — только 50 баллов, и даже по нынешней цене его задача стоит около $4,98. Выше 57 баллов поднимается только Fable 5.2.

Два случая решают не цена и не баллы. На точном подсчёте по логу в 146 КБ Argon по умолчанию не потратил ни одного токена на рассуждения и ошибся, а Fable 5.2 и Astra на настройках по умолчанию ответили верно, Astra — за 26 секунд, поэтому точную работу с длинным вводом отдавайте им. Если же на вход нужно подавать видео или аудио, из трёх моделей это умеет только Argon. Gemini 4 Carbon, которую Google 10 ноября открыл для всех по той же цене за токен, что и Argon, — отдельная модель, и в тесте её нет.

Какую модель брать для какой задачи

Выбирайте модель по сложности задачи, а уровень рассуждений повышайте внутри одной модели только до тех пор, пока это дешевле, чем перейти на другую. У Argon этот момент наступает рано: его high в независимом индексе даже по нынешней цене дороже за задачу, чем Fable 5.2 на low и medium и Astra на medium, high и xhigh, хотя все эти уровни набирают больше баллов, а в тесте 11 ноября он увеличил расход в 4 раза, не добавив ни одного правильного ответа. Таблица сводит правила; цифры и их источники — в разделах ниже.

Между Fable 5.2 на medium и Astra на high решают условия, а не баллы: по AA v5.0.1 на 11 ноября 2026 года у них 56 и 55 баллов, и Fable 5.2 тратит на задачу 7,9 минуты против 9,8, зато Astra на 15 % дешевле. Astra удобнее, если на входе много русского текста; Fable 5.2 — если важна скорость или если для части задач заранее понадобится уровень выше 57 баллов. Ограничения API, которые могут исключить одну из двух ещё до сравнения, собраны в списке ниже.

Уровень рассуждений у трёх компаний называется и устроен по-разному. У Argon это thinking level с тремя ступенями (low, medium, high, в API по умолчанию medium), у Fable 5.2 — effort с пятью ступенями от low до max (в API по умолчанию high, в Claude Code и приложениях Claude — medium), у Astra — reasoning effort, тоже от low до max; какой уровень у Astra включён в API по умолчанию, в документации OpenAI не сказано. Одинаковое название не означает одинаковый объём работы: high у Argon и high у Astra — разные вещи, поэтому ниже модели сравниваются при равном результате, а не при равном названии уровня. По той же причине задавайте уровень в коде явно: Fable 5.2 без поля effort в тесте 11 ноября потратила в 1,8 раза больше, чем на low, при тех же правильных ответах.

Если вы остаётесь в линейке Claude и ищете модель дешевле Fable 5.2, сравнение есть в статье «Claude Fable 5.2 или Opus 5.5: что выбрать и на каком effort»; тем, кто ещё работает на Fable 5.1, пригодится разбор «Claude Fable 5.2 или 5.1: на medium дешевле, на high дороже».

Индекс Artificial Analysis v5.0.1: баллы и цена задачи по уровням

В индексе Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 (по состоянию на 11 ноября 2026 года) Argon опубликован только на уровне High, и его 50 баллов ниже, чем у самых экономных уровней Fable 5.2 и Astra, которые к тому же дешевле за задачу. Индекс состоит из девяти тестов; стоимость задачи AA считает по прайсу API, причём для Argon уже по декабрьской цене $4 / $20 за 1 млн токенов. Строк для Argon на medium и low в индексе нет.

Данные: страницы сравнения Gemini 4 Argon и Claude Fable 5.2, Gemini 4 Argon и GPT-6 Astra и GPT-6 Astra и Claude Fable 5.2 по всем уровням на сайте Artificial Analysis, индекс v5.0.1, по состоянию на 11 ноября 2026 года.

Если читать таблицу при равном балле, Argon (High) проигрывает почти всем. Даже по нынешней цене $2 / $10 его задача стоит около $4,98 — это половина цифры AA, все составляющие которой при переходе на нынешний прайс делятся ровно пополам. Дешевле этой суммы и при этом выше 50 баллов пять строк таблицы: Astra на medium, high и xhigh (52–55 баллов) и Fable 5.2 на low и medium (54 и 56). С 1 декабря, когда начнёт действовать цена, по которой AA уже считает, Argon (High) окажется дороже и Astra на max (57 баллов), и Fable 5.2 на high (62 балла). Дешевле всех этих строк только Astra на low, но у неё 43 балла.

Между Fable 5.2 и Astra выбор ближе. По данным AA v5.0.1 на 11 ноября 2026 года Fable 5.2 на medium отстаёт от Astra на max на один балл (56 против 57), но задача у неё на 39 % дешевле и занимает примерно треть времени. Fable 5.2 на low на балл ниже Astra на high и xhigh (54 против 55) и дешевле на 4–15 %. Выше 57 баллов строк есть только у Fable 5.2, а её max с 65 баллами стоит за задачу в 4,25 раза дороже Astra на max. Как уровни effort двух моделей соотносятся по баллу и что показал тест в CLI обеих компаний, разобрано в статье «Fable 5.2 или GPT-6 Astra: что выбрать и сколько стоит задача».

Цифра Argon у AA недавно сдвинулась. По состоянию на 4 ноября 2026 года те же страницы показывали Argon (High) с 50 баллами и $7,68 за задачу, а на 11 ноября — 50 баллов и $9,95 при той же версии индекса v5.0.1 и той же цене $4 / $20; пояснения к изменению на странице AA нет. Статья «Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: сравнение и цена после 1 декабря» написана по данным на 4 ноября, поэтому цифры Argon в ней ниже.

Тест 11 ноября 2026 года: одни и те же 8 задач на трёх моделях

11 ноября 2026 года все 77 ответов на 8 одинаковых задач оказались правильными на всех семи конфигурациях, так что различалось только, сколько это стоило и сколько заняло времени. Дешевле всех обошёлся Argon по умолчанию, дороже всех сейчас — Fable 5.2 без явного уровня effort, а с 1 декабря — Argon на high.

Задачи были такие: текстовая задача на расчёт, три небольшие функции на Python, проверяемые скрытыми тестами, выжимка в 5 пунктов из статьи на 6 723 слова, вычислитель выражений (25 скрытых тестов), разбор строки CSV (16 скрытых тестов) и задача на подсчёт без кода. Последние три задавались дважды, поэтому на каждую конфигурацию пришлось 11 оцениваемых ответов. Запросы к трём моделям — и в этом тесте, и в задаче с логом ниже — шли через шлюз laozhang.ai с одним ключом, но в родном формате каждой компании: Gemini generateContent, Anthropic Messages и OpenAI Chat Completions; без системного промпта и без инструментов. Fable 5.2 и Astra отвечали в потоковом режиме, Argon в этом тесте и на логе с настройками по умолчанию — без потоковой передачи, а Argon на high на логе — в потоковом режиме. Учитывались только ответы, в которых указана запрошенная модель; остальные запросы повторялись. Стоимость — это счётчики токенов из ответов, умноженные на прайс от 11 ноября, а не счёт.

Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.

Таблица показывает расход при одинаковом результате, а не то, какая модель способнее: задачи небольшие и полностью заданы, их проходят все три модели, поэтому о силе моделей на трудной работе говорят данные AA и таблицы компаний. Ограничения теста: один шлюз, один день, 1–2 прогона на ячейку. Fable 5.2 включает рассуждения в общий счётчик вывода и отдельно их не показывает. В стоимость Astra входит запись в кэш, которую она по умолчанию сделала на длинной статье (10 104 токена по $12,50 за 1 млн). Время Argon измерено без потоковой передачи, а повторные запросы шли один за другим, поэтому его секунды — приблизительные. Совпадает ли «по умолчанию» через шлюз с уровнем, описанным в документации, по ответу доказать нельзя.

Практических выводов три. Fable 5.2 на low и Astra по умолчанию стоят одинаково с точностью до 2 %, так что между ними решают другие условия — токены русского текста, кэш, ограничения API. Fable 5.2 без явного уровня работает на high и тратит в 1,8 раза больше, чем на low, не давая на этих задачах ничего сверх правильного ответа. А Argon на high сегодня стоит чуть меньше Astra по умолчанию и Fable 5.2 на low, но с 1 декабря становится самой дорогой конфигурацией из семи.

Почему самый дешёвый токен не даёт самую дешёвую задачу

Цена токена — только половина формулы, вторая половина — сколько токенов модель напишет. У всех трёх моделей вывод стоит в 5 раз дороже ввода, а рассуждения оплачиваются как вывод, поэтому стоимость задачи почти целиком зависит от того, сколько модель «думает». На high Argon думает много: в тесте 11 ноября 2026 года он написал 36 291 токен вывода, из них 30 842 — рассуждения, в 5,1 раза больше, чем тот же Argon по умолчанию, при тех же 11 правильных ответах. В индексе AA v5.0.1 (по состоянию на 11 ноября 2026 года) Argon (High) пишет на задачу индекса 116 тыс. выходных токенов, из них 68,3 тыс. — рассуждения, а Astra на max — 52 тыс., из них 35,8 тыс. На задаче с логом Argon на high выдал 44 980 токенов вывода, а Astra по умолчанию — 2 423, и верными оказались оба ответа.

Вторая причина — сравнивать надо при равном результате. Argon (High) набирает 50 баллов, поэтому ставить его надо не рядом с high других моделей, а рядом с уровнями, которые дают 50 баллов и больше, — то есть с самыми экономными уровнями Astra и Fable 5.2. Вчетверо-впятеро более дешёвый токен не покрывает ни лишних рассуждений, ни того, что на равный балл конкурентам хватает низкого уровня.

У этой механики есть обратная сторона. По умолчанию Argon рассуждает мало: на 11 ответах теста — всего 1 806 токенов, а на задаче с логом — ни одного. Поэтому он такой дешёвый и быстрый на простых задачах, и поэтому же ошибся там, где без рассуждений не обойтись.

Длинный лог на 146 КБ: Argon по умолчанию ошибся, Astra ответила за 26 секунд

На задаче точного подсчёта по длинному вводу 11 ноября 2026 года Fable 5.2 и Astra ответили верно на настройках по умолчанию, а Argon по умолчанию ошибся. Лог содержал 1 500 строк, из них 326 строк ERROR, а строки WARN с теми же кодами служили ловушкой; нужно было назвать 7 значений, эталонный ответ подготовлен до первого запроса.

Argon по умолчанию ответил за 22 секунды и занизил все пять счётчиков ошибок на 18–38 % (например, E503 — 58 вместо 94, E429 — 56 вместо 80) и число разных пользователей с E503 (46 вместо 78); верным оказался только идентификатор запроса с наибольшим числом повторов. 4 ноября 2026 года тот же запрос дал ту же картину: Argon по умолчанию ошибся в обоих прогонах, не потратив токенов на рассуждения, а непотоковый вызов Argon на high остановился на 32 768 выходных токенах ещё во время рассуждений и не дал ответа, хотя по прайсу стоил $0,49. В потоковом режиме Argon на high 4 ноября ответил верно оба раза за 271–402 секунды, а 11 ноября — за 329 секунд, причём первый текст ответа пришёл на 325-й секунде.

Цены в этой таблице зависят от кэша. Astra по умолчанию записала весь запрос в кэш и посчитала запись по $12,50 за 1 млн токенов; повтор в течение 30 минут прочитал бы его по $1. Argon на high прочитал 77 258 токенов ввода из неявного кэша Google, оставшегося после вызова по умолчанию несколькими минутами раньше; без кэша этот ответ стоил бы около $0,61 сейчас и $1,22 с 1 декабря. Fable 5.2 кэширует только по явной разметке cache_control, которой в запросах не было.

Вывод для такой работы прямой: если нужен точный счёт или извлечение по длинному вводу, отправляйте его Astra или Fable 5.2. Оставляя Argon, ставьте high, вызывайте его в потоковом режиме и закладывайте таймаут больше шести минут.

Цены за 1 млн токенов и что изменится 1 декабря

1 декабря 2026 года меняется цена только у Argon: Google удваивает её с $2 / $10 до $4 / $20 за 1 млн токенов ввода и вывода. До 30 ноября токен Argon стоит четверть токена Fable 5.2 и пятую часть токена Astra, с 1 декабря — половину и две пятых.

Цены в долларах США из прайсов Gemini API, Claude API и OpenAI API по состоянию на 11 ноября 2026 года. Устройство тарифов Astra — порог 272K, уровни кэша, Batch — подробно разобрано в статье «GPT-6 Astra API: тарифы, кэш и стоимость длинного контекста».

Удвоение по-разному сдвигает две настройки Argon. По умолчанию он и после 1 декабря остаётся самым дешёвым в тесте 11 ноября: $0,193 против $0,413 у Astra по умолчанию, то есть преимущество сжимается с 4,3 раза примерно до 2,1. Argon на high, наоборот, с $0,777 становится дороже всех семи конфигураций, включая Fable 5.2 по умолчанию, а ответ по логу без кэша обойдётся ему примерно в $1,22 — больше, чем Fable 5.2 и Astra, которые справились быстрее. Цифра AA для Argon (High) 1 декабря не изменится, потому что AA уже сейчас считает его по декабрьской цене; меняется только ваш счёт за ноябрь, который пока вдвое ниже.

Русский текст на входе: Fable 5.2 насчитывает в 1,56 раза больше токенов

Один и тот же текст три модели переводят в разное число токенов, и для русского ввода это заметнее всего у Fable 5.2. В замерах сайта короткий русский отрывок Fable насчитала в 1,56 раза больше токенов, чем Astra, а Argon — в 0,91 раза; с учётом цены токена ввод того же русского текста у Fable 5.2 стоит примерно в 1,25 раза дороже, чем у Astra, а у Argon — 0,18 стоимости Astra до 30 ноября и 0,36 с 1 декабря.

Стоимость ввода здесь — отношение числа токенов, умноженное на отношение цен ввода: 0,8 для Fable 5.2 ($8 против $10), 0,2 для Argon до 30 ноября и 0,4 с 1 декабря. Статья и лог посчитаны 11 ноября 2026 года: статья — 11 110 токенов у Argon, 15 335 у Fable 5.2 и 10 106 у Astra, лог — 79 312, 78 537 и 55 843. Короткие отрывки у Argon посчитаны 4 ноября, у Fable — 26 октября 2026 года на Fable 5.1, у которой, по словам Anthropic, тот же токенизатор; статью Fable 5.1 тогда посчитала так же, в 15 335 токенов. Отрывки были длиной 246–799 символов, и на другом содержимом соотношения будут другими: на логе с кодами и идентификаторами Argon насчитал токенов больше, чем Fable 5.2. На других языках у Fable 5.2 разброс ещё шире — от 1,23 на японском до 1,90 на корейском.

Что лучше для кода: данные Google, Anthropic и Artificial Analysis

Для трудных задач по коду данные указывают на Fable 5.2, затем Astra, а Argon лидирует лишь в отдельных тестах, причём в основном в таблице самой Google. Общей таблицы с тремя моделями ни одна компания не публиковала, поэтому каждую цифру нужно читать вместе с тем, чья она. Google в таблице к выходу Argon (30 сентября 2026 года, настройки Google) ставит его выше Astra в DeepSWE v1.1 (77,9 % против 74,1 %), но в FrontierSWE v2 впереди Astra (65,5 % против 55,0 %), как и в Terminal-Bench 4.0; Fable 5.2 там нет, сравнение шло с Fable 5.1. Anthropic в анонсе Fable 5.2 (9 ноября 2026 года) сравнивает её с Astra и с Gemini 4 Carbon, а не с Argon: в FrontierSWE v2 у Fable 5.2 69,9 %, у Astra 65,5 %. Если сложить две таблицы по этому тесту, получится Fable 5.2 — 69,9, Astra — 65,5, Argon — 55,0, но это прогоны двух разных компаний, и сопоставимы они лишь приблизительно.

Независимые замеры AA v5.0.1 (по состоянию на 11 ноября 2026 года) показывают то же направление. В FrontierCode-AA 2.0 у Argon (High) 25,7 %, у Fable 5.2 на max 48,8 %, у Astra на max 42,4 %; в Terminal-Bench 4.0 все три почти вровень — 57,1 %, 59,6 % и 59,1 %. Argon (High) первый в AutomationBench-AA (77,5 % против 76,4 % и 68,5 %), то есть в задачах автоматизации рабочих процессов. Учтите, что AA сравнивает единственный опубликованный уровень Argon с максимальными уровнями двух других моделей, а на более низких уровнях разрывы меньше. На небольших, полностью описанных функциях, как в тесте 11 ноября, разница в способностях не проявилась вовсе — там решает цена, и выигрывает Argon по умолчанию.

Брать ли Gemini 4 Carbon вместо Argon

С 10 ноября 2026 года Gemini 4 Carbon (gemini-4-carbon) общедоступна в платном уровне Gemini API и в Google AI Studio, без бесплатного уровня, по той же цене за токен, что Argon: по журналу изменений Gemini API это вводная цена $2 / $10 за 1 млн токенов до 30 ноября. Контекст тот же (1 млн токенов), уровни рассуждений тоже low, medium и high с medium по умолчанию. Google сама разводит две модели: Carbon тратит больше токенов рассуждений на каждый ход, чтобы глубже исследовать задачу и проверить свою работу, поэтому расход и задержка у неё выше, а Argon рекомендован для большинства задач разработки и работы со знаниями, где важны быстрые ответы и меньший расход.

По индексу AA v5.0.1 (по состоянию на 11 ноября 2026 года) Carbon (High) набирает 60 баллов при стоимости $7,76 за задачу и 24,9 минуты по цене $4 / $20, то есть на трудной работе она и сильнее, и дешевле за задачу, чем Argon (High). Поэтому, если вы хотите остаться у Google и задача слишком трудна для Argon на medium, сравнивайте не Argon на high, а Carbon. Именно с Carbon Anthropic сопоставляет Fable 5.2 в своей таблице. В тесте 11 ноября Carbon нет: на шлюзе, через который шли запросы, модели gemini-4-carbon в тот день не было, так что её расход на задачах из таблицы выше неизвестен.

Что исключает модель ещё до сравнения качества

Некоторые условия решают выбор раньше, чем баллы и цена. Пройдитесь по списку: каждый пункт независим, и одного совпадения достаточно, чтобы модель выпала или потребовала переделки кода.

• Если в запросах бывает видео или аудио, остаётся только Argon: из трёх моделей такой ввод принимает он один.
• Если работа связана с кибербезопасностью высокого риска или исследовательской биологией, Fable 5.2 может её не выполнить: большую часть таких запросов блокируют классификаторы безопасности Anthropic.
• Если договор запрещает хранить данные, Fable 5.2 без отдельного разрешения Anthropic не подойдёт: модель требует 30-дневного хранения.
• Если код принудительно вызывает инструмент или передаёт temperature, top_p и top_k, для Fable 5.2 его придётся переписать: принудительный выбор инструмента возвращает ошибку 400, параметры сэмплирования нужно убрать, а рассуждения у неё не отключаются.
• Если инструменты вызываются через Chat Completions, для Astra придётся перейти на Responses API: вызов функций у неё работает только там.
• Если ввод бывает больше 272K токенов, у Astra весь такой запрос оплачивается по повышенной ставке, а у Fable 5.2 ставка одна на весь контекст.
• Если вы оставляете Argon на high, вызывайте его в потоковом режиме: в тесте 4 ноября 2026 года непотоковый вызов на high остановился на 32 768 выходных токенах, так и не дойдя до ответа.
• Если нужен бесплатный уровень API или явное кэширование контекста, у Argon их нет: только платный уровень и неявный кэш.
• Россия не входит ни в список регионов Gemini API, ни в список стран OpenAI, ни в список поддерживаемых стран Anthropic (по состоянию на 4 и 11 ноября 2026 года).

Как проверить выбор на своих задачах до 1 декабря

Тест 11 ноября показывает расход на небольших задачах, но ваши задачи могут оказаться и труднее, и длиннее, поэтому выбор стоит подтвердить на своих данных, пока Argon стоит по ноябрьской цене. Хватит десятка-двух задач с автоматической проверкой.

1. Соберите 10–20 реальных задач, для которых результат проверяется автоматически: тестами, эталонным ответом или сверкой полей. Включите хотя бы одну задачу с длинным вводом и точным ответом.
2. Прогоните их на Argon без настройки уровня, на Fable 5.2 с effort low и medium, на Astra по умолчанию и на high. Уровень у Fable 5.2 задавайте явно, иначе API включит high.
3. Из каждого ответа сохраните счётчики токенов: ввод, вывод, рассуждения и кэш. Если Argon на трудной задаче показывает ноль токенов рассуждений, проверьте этот ответ особенно внимательно.
4. Посчитайте стоимость по формуле ниже, для Argon — по обеим ценам, и сравнивайте только конфигурации, прошедшие все проверки.

Формула одна для всех трёх моделей: стоимость = (токены ввода × цена ввода + токены вывода × цена вывода) / 1 000 000, а токены, прочитанные из кэша, считаются по цене чтения из кэша. Для Argon по умолчанию из теста 11 ноября это (12 712 × $2 + 7 085 × $10) / 1 000 000 = $0,096. У Astra по умолчанию формула даёт (11 407 × $10 + 5 471 × $50) / 1 000 000 = $0,388, и к этому добавляется наценка за запись в кэш: 10 104 токена × ($12,50 − $10) / 1 000 000 = $0,025, итого $0,413. Ответ Argon на high по логу считается так: (2 054 × $2 + 77 258 × $0,10 + 44 980 × $10) / 1 000 000 = $0,46, где 77 258 токенов прочитаны из кэша. С 1 декабря все цены Argon в этих расчётах удваиваются.

Argon, Fable 5.2 и Astra по подписке, без API

В приложениях доступ определяется тарифом, а не ценой токена. Argon есть в приложении Gemini и режиме AI Mode на Google AI Pro и Ultra и в Antigravity на платных Pro, Ultra и Enterprise, но не в бесплатном приложении Gemini (по состоянию на 27 октября 2026 года); подробности — в статье «Gemini 4 Argon: как получить доступ бесплатно и сколько стоит». Fable 5.2 по состоянию на 10 ноября 2026 года доступна на всех платных тарифах Claude, кроме Free: на Max, Ultra и премиальных местах она расходует до половины недельного лимита, на Pro и обычных местах Team оплачивается кредитами использования, кроме недели запуска до 16 ноября 2026 года 23:59 по тихоокеанскому времени; в Claude Code её включает команда /model fable. В ChatGPT тарифы Free и Go работают на GPT-6 Luna, Plus и обычный Business дают примерно 5–45 сообщений Astra за 5 часов в Work и Codex, а у Pro пятичасового лимита нет.