GPT-6 Astra बनाम Claude Opus 5.5: किस मॉडल का उपयोग करें

जब OpenAI ने सितंबर की शुरुआत में GPT-6 Astra जारी किया, तो कंपनी ने इसे ऐसा मॉडल बताया जो "कंप्यूटर पर आप जो कुछ भी कर सकते हैं, वह सब कर सकता है।"

उसी महीने, Anthropic ने Claude Opus 5.5 के साथ जवाब दिया, जो मॉडल उसके अपने टॉप-एंड Claude Fable 5.1 के स्तर पर प्रदर्शन करता है। (हमने पहले ही GPT-Astra और Claude Fable 5.1 की तुलना की थी।)

ये दोनों मॉडल अब गंभीर एजेंटिक कार्यों के लिए लोकप्रिय डिफ़ॉल्ट विकल्प हैं। इन्हें कुछ महीने हो चुके हैं, और हमें दोनों के साथ अच्छी तरह अभ्यास करने का समय मिला है। इस लेख में, मैं बेंचमार्क, फीचर्स और कीमत के आधार पर GPT-6 Astra और Claude Opus 5.5 की तुलना करूंगा। एक कदम आगे बढ़ते हुए, मैं दोनों को एक जैसे हैंड्स-ऑन कोडिंग टेस्ट से भी गुजारूंगा, और बताऊंगा कि मुझे कौन सा अधिक पसंद आया।

GPT-6 Astra क्या है?

GPT-6 Astra सितंबर में घोषित OpenAI का फ्लैगशिप मॉडल है। यह ChatGPT Plus, Pro, Business, और Enterprise में, Codex में, OpenAI API के जरिए, और Amazon Bedrock पर उपलब्ध है। 

OpenAI ने Astra को कंप्यूटर उपयोग के इर्द-गिर्द बनाया है। यह एंड-टू-एंड डेस्कटॉप ऑपरेट कर सकता है, उन ऐप्स सहित जिनकी कोई API नहीं होती, और इसे कम टोकन और कम रिट्राई में काम पूरा करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।

OpenAI GPT-6 Astra को अब तक का अपना सबसे संरेखित (aligned) मॉडल भी कहता है, और यह कंपनी के Preparedness Framework के तहत साइबर सुरक्षा क्षमता में "Critical" दहलीज तक पहुंचने वाला पहला OpenAI मॉडल है।

Claude Opus 5.5 क्या है?

Claude Opus 5.5 Anthropic का नवीनतम Opus मॉडल है, जो इसी सितंबर में जारी हुआ। यह Claude ऐप्स, Claude Code, Claude Platform API (के रूप में claude-opus-5-5), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, और Microsoft Foundry में उपलब्ध है।

Anthropic Opus 5.5 को ज्यादातर कामों पर Claude Fable 5.1 के स्तर का प्रदर्शन करने वाला बताता है, जबकि यह Opus 5 की तुलना में प्रति टोकन 20% सस्ता है और सामान्य कार्यभार पर लगभग 40% सस्ता पड़ता है, क्योंकि यह कम टोकन भी उपयोग करता है। Anthropic के अनुसार आउटपुट जनरेशन Opus 5 से 30% से अधिक तेज है। 

Anthropic के लॉन्च हाइलाइट्स लंबी अवधि की इंजीनियरिंग पर खास जोर देते हैं: एक शुरुआती परीक्षक ने 6,80,000-लाइन कोड माइग्रेशन एक दिन से कम में पूरा किया, और HAProxy के आंतरिक C-से-Rust अनुवाद में, Opus 5.5 ने 9.5 घंटे लिए जबकि Fable 5.1 को 12 घंटे लगे।

GPT-6 Astra बनाम Claude Opus 5.5: आमने-सामने तुलना

सबसे साफ-सुथरा साइड-बाय-साइड डेटा हमें Anthropic की Opus 5.5 लॉन्च पोस्ट से मिलता है, जिसमें GPT-6 Astra को उसके अपने मॉडलों के साथ सूचीबद्ध किया गया है। ध्यान रखें कि वहां दिए गए Astra के आंकड़े OpenAI के रिपोर्टेड स्कोर या सार्वजनिक लीडरबोर्ड परिणाम हैं, न कि Anthropic द्वारा खुद चलाए गए रन।

कोडिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग

यहीं Opus 5.5 अपनी सबसे मजबूत दावेदारी पेश करता है। Terminal-Bench 4.0 पर, जो असली टर्मिनल में काम करने वाले एजेंट्स की जांच करता है, Opus 5.5 को 66.4% मिलते हैं जबकि Astra को 57.9%—यानी 8.5 अंकों की बढ़त। 

FrontierCode काफी नजदीकी है: Opus 5.5 के लिए 54.4% बनाम Astra के 53.3%—लगभग बराबरी। 

लेकिन Astra की अपनी कोडिंग ताकतें हैं। OpenAI DeepSWE v1.1 पर 74.1% रिपोर्ट करता है, जिसे वह नया रिकॉर्ड कहता है, और बताता है कि Codex हार्नेस में Astra अपने पूर्ववर्ती से तेजी से काम पूरे करता है। Anthropic Opus 5.5 के लिए DeepSWE स्कोर प्रकाशित नहीं करता।

नॉलेज वर्क और रीजनिंग

GDPval-AA v2.1 पर, जो 44 व्यवसायों में प्रोफेशनल टास्क्स को ग्रेड करता है, Opus 5.5 को 1846 Elo मिलते हैं जबकि Astra को 1542। यह बड़ा अंतर है। टूल्स के साथ Humanity's Last Exam पर भी Opus 5.5 आगे है—67.7% बनाम 57.2%।

वैज्ञानिक टर्मिनल कार्य पर Astra आगे निकलता है—Terminal-Bench-Science पर 64.6% बनाम Opus 5.5 के 58.7%। OpenAI Astra के लिए गणित और विज्ञान में बहुत मजबूत परिणाम भी रिपोर्ट करता है, जिनमें FrontierMath Tier 4 v2 पर 97.6% और GPQA Diamond पर 96.0% शामिल हैं। Anthropic Opus 5.5 के लिए वे बेंचमार्क रिपोर्ट नहीं करता, तो यदि आपका मुख्य उपयोग मामला गणित-प्रधान रीजनिंग है, तो Astra के पास अधिक मजबूत प्रकाशित साक्ष्य हैं।

कंप्यूटर उपयोग और बिजनेस ऑटोमेशन

कंप्यूटर उपयोग Astra की हेडलाइन विशेषता है। OpenAI OSWorld 2.0 पर 72.6% और ScreenSpot-Pro पर 92.7% रिपोर्ट करता है, और इसके साथ एंटरप्राइज कंट्रोल्स भी देता है: एडमिन वेबसाइटों और डेस्कटॉप ऐप्स को प्रतिबंधित कर सकते हैं, महत्वपूर्ण कार्रवाइयों से पहले अनुमोदन अनिवार्य कर सकते हैं, और संभावित रूप से असुरक्षित टूल कॉल्स की स्वचालित समीक्षा करवा सकते हैं।

Anthropic Opus 5.5 के लिए OSWorld 2.1 (आंशिक क्रेडिट) पर 81.8% रिपोर्ट करता है। यह बेंचमार्क का अलग संस्करण और अलग स्कोरिंग है, इसलिए इसे Astra के 72.6% से सीधे नहीं तुलना किया जा सकता। AutomationBench, जो Zapier का बिजनेस-वर्कफ़्लो बेंचमार्क है, पर दोनों करीब हैं, जिसमें Astra हल्का आगे है—41.4% बनाम 40.0%।

कॉन्टेक्स्ट विंडो और आउटपुट

दोनों मॉडल बहुत लंबे इनपुट संभालते हैं। Astra में 1.05M-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है, और Opus 5.5 में 1M-टोकन विंडो। दोनों 128K तक आउटपुट टोकन की अनुमति देते हैं, और Opus 5.5 Message Batches API (बीटा) के जरिए 300K आउटपुट टोकन तक जा सकता है।

सेफ्टी और उपलब्धता

दोनों लैब्स अपनी सबसे संवेदनशील क्षमताओं पर नियंत्रण रखते हैं। Astra साइबर सुरक्षा के लिए "Critical" रेटेड है, इसलिए उन्नत एक्सप्लॉइट कार्य के लिए OpenAI के ट्रस्टेड-एक्सेस प्रोग्राम की आवश्यकता होती है। Opus 5.5 ज्यादातर साइबर सुरक्षा कार्यों को Claude Opus 4.8 की ओर रीरूट करता है और Fable 5.1 जैसी ही बायोलॉजी सेफगार्ड्स इस्तेमाल करता है, सत्यापन कार्यक्रमों के साथ जो विश्वस्त संगठनों के लिए हैं। 

कीमत: आप वास्तव में क्या चुकाते हैं

लिस्ट प्राइस पर, Opus 5.5 इनपुट और आउटपुट दोनों में Astra से 60% सस्ता है, और कैश रीड्स पर 80% सस्ता। 100K इनपुट टोकन और 10K आउटपुट टोकन वाले रिक्वेस्ट की लागत Opus 5.5 पर लगभग $0.60 और Astra पर $1.50 पड़ती है।

हालांकि टोकन कीमतें पूरी कहानी नहीं हैं। OpenAI ने Astra को कम टोकन में कार्य समाप्त करने के लिए प्रशिक्षित किया है, और Opus 5.5 मैक्स प्रयास पर काफी reasoning आउटपुट जेनरेट कर सकता है, जिससे कुछ कार्यभारों पर अंतर कम हो जाता है। 

हैंड्स-ऑन टेस्ट: गियर-ड्रिवन घड़ी बनाना

अब मज़ेदार हिस्सा: मैंने दोनों मॉडलों को एक ही बिल्ड टास्क दिया, वही प्रॉम्प्ट, उसी कोडिंग एजेंट में।

टास्क: एक सिंगल-फाइल वेब पेज जो एक एनालॉग घड़ी दिखाता है, जिसे पूरी तरह एक विज़िबल गियर ट्रेन चलाती है। पेज लोड पर एक बार समय पढ़ता है; उसके बाद, केवल गियर्स से ही सुइयां चल सकती हैं।

मैंने यह टेस्ट इसलिए चुना ताकि पाठक आंखों से नतीजे जांच सके। क्या दांत आपस में फँसते हैं? क्या पास-पड़ोस के गियर उल्टी दिशाओं में घूमते हैं?

सेटअप

दोनों मॉडल OpenCode में एक ही Mac पर, एक के बाद एक, डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स और एक-एक प्रयास के साथ चले। मैंने दोनों मॉडलों के मानक वर्ज़न का उपयोग किया (gpt-6-astra OpenRouter के जरिए और claude-opus-5-5 Anthropic API के जरिए), न कि Pro या फास्ट-मोड वेरिएंट्स। यहाँ प्रॉम्प्ट शब्दशः पेस्ट किया गया है:

Build a single-file web page, index.html, with inline CSS and JavaScript. Use canvas or SVG. No external libraries, no network requests, no build step.

The page shows an analog clock driven entirely by a visible mechanical gear train.

Requirements:

One driving gear (the "motor") turns at a constant rate. Everything else moves only because gears mesh: the second, minute, and hour hands must be driven through the gear train, with the minute hand turning exactly 1/60 as fast as the second hand and the hour hand exactly 1/12 as fast as the minute hand. Do not compute hand angles from Date() each frame; read the current local time once at load to set the starting position, then let the gears drive the hands.
Show at least six gears with visible teeth. Gears that mesh must have matching tooth size, teeth that visibly interlock without overlapping, and opposite directions of rotation. Each pair's speed ratio must equal the inverse of its tooth-count ratio. Compound gears (two gears fixed on one axle) are allowed and should look like they share an axle.
Hovering over any gear shows its tooth count and its current speed in RPM.
Controls: a speed slider from 1x to 3600x real time, a pause/resume button, and a "reset to now" button.
After running at any speed for several minutes and then returning to 1x, the clock must still show the correct time for the simulated elapsed time (no drift from floating-point accumulation).
It should look like a well-made piece of clockwork, readable at both desktop and phone widths.

When you're done, briefly explain your gear train: the tooth counts and how they produce the 60:1 and 12:1 ratios.संचालित द्वारा

नतीजे

यहाँ दोनों घड़ियां 10x स्पीड पर साथ-साथ चल रही हैं। इस गति पर, हर घड़ी का पहला बड़ा पहिया हर छह सेकंड में एक चक्कर काटता है और मिनट की सुइयां धीरे-धीरे आगे बढ़ती हैं।

देखते समय मैंने क्या नोट किया

दोनों ने "एनालॉग घड़ी" को अलग तरह से पढ़ा। Astra ने वह बनाया जिसे घड़ीसाज़ रेगुलेटर कहते हैं: सेकंड, मिनट और घंटे—तीनों को अपना-अपना डायल मिलता है, जो पैनल पर अलग-अलग पहियों पर लगे होते हैं। Opus ने पारंपरिक घड़ी का चेहरा बनाया, जिसमें घंटे और मिनट की सुइयां केंद्र साझा करती हैं, ऊपर एक छोटा सेकंड्स डायल है, और गियर ट्रेन कट-अवे डायल के पीछे से झांकती है।

Astra के गियर्स को फॉलो करना आसान है, और Opus का समय पढ़ना आसान है। Astra में हर पहिया पूरी तरह खुला है, और आप मोटर से लेकर आवर्स डायल तक की गति को ट्रेस कर सकते हैं। लेकिन समय बताने के लिए आपको तीन डायल देखने पड़ते हैं। Opus में आप एक नज़र में समय पढ़ सकते हैं, पर कुछ गियर्स डायल रिंग के पीछे बैठते हैं, इसलिए आप उनमें से हर एक का मेष होना नहीं देख पाते। 

पहिया बड़ा तेज लगता है, पर है नहीं। जब मैंने घड़ियों की स्पीड बढ़ाई, तो दोनों में पहला बड़ा पहिया तेज भागता हुआ लगा, खासकर Astra में। दोनों डिज़ाइनों में वही पहिया सेकंड हैंड उठाए हुए है, इसलिए यह रियल टाइम में एक मिनट में एक चक्कर और 60x पर एक सेकंड में एक चक्कर लगाता है। वास्तविक गति पर, आप इसे सेकंड हैंड के साथ ठीक कदमताल करता देख सकते हैं।

Astra के कुछ पहिए ओवरलैप होते हैं। कुछ जगहों पर, Astra एक बड़े पहिये को दूसरे के ऊपर ड्रॉ करता है, जैसे जहां आवर्स का पहिया उसके बगल के हरे पहिये को क्रॉस करता है। यह गलत नहीं है, क्योंकि असली घड़ी के मूवमेंट परतों में पहियों को स्टैक करते हैं, लेकिन इससे यह देखना कठिन हो जाता है कि असल में कौन से दांत छू रहे हैं।

दोनों ने सही समय रखा। मैंने दोनों घड़ियों को 10 घंटे फास्ट-फॉरवर्ड किया, जो टॉप स्पीड पर लगभग 10 सेकंड लेते हैं, और दोनों 20:10:30 पर आकर रुकीं—ठीक वहीं जहां उन्हें होना चाहिए था।

मुझे कौन सी ज़्यादा पसंद आई

दोनों घड़ियां काम करती हैं। यदि मुझे कुछ देखने-लायक चाहिए होता, तो मैं Astra को चुनता: पूरा मैकेनिज़्म नुमायां है, और यह इंजीनियरिंग का टुकड़ा लगता है। फिर भी, Opus ने जो बनाया, वह प्रॉम्प्ट के अनुरूप ज़्यादा है: एक सिंगल एनालॉग क्लॉक फेस।

GPT-6 Astra बनाम Claude Opus 5.5: कब किसे चुनें

क्लॉक बिल्ड तो बस एक मज़ेदार प्रोजेक्ट था। मुझे हर उपयोग मामले की जांच करने का मौका नहीं मिला। यहाँ कुछ उपयोगी दिशानिर्देश हैं:

Claude Opus 5.5 चुनें, यदि...

• आप कोडिंग एजेंट बना रहे हैं या चला रहे हैं, खासकर लंबी अवधि के माइग्रेशन, रिफैक्टर, और टर्मिनल-आधारित कार्य।
• आपका वर्कलोड प्रोफेशनल नॉलेज वर्क है, जैसे रिसर्च, विश्लेषण, और दस्तावेज़। मैं यह इसलिए कह रहा हूँ क्योंकि GDPval-AA पर Opus 5.5 आगे है।
• बड़े पैमाने पर लागत मायने रखती है, या आप नियमित रूप से 272K टोकन से लंबे प्रॉम्प्ट भेजते हैं।
• आपको मॉडल Google Cloud या Microsoft Foundry पर चाहिए।

GPT-6 Astra चुनें, यदि...

• आपका मुख्य उपयोग मामला कंप्यूटर उपयोग है: डेस्कटॉप ऐप्स और ब्राउज़र्स चलाना, फॉर्म भरना, और बिना API वाले टूल्स में QA।
• आपको सबसे मजबूत प्रकाशित गणित और विज्ञान रीजनिंग चाहिए। मैं यह इसलिए कह रहा हूँ क्योंकि Astra Terminal-Bench-Science पर आगे है और FrontierMath तथा GPQA पर शीर्ष स्कोर रिपोर्ट करता है।
• आपकी टीम पहले से ChatGPT Enterprise और Codex में काम करती है, और आप Astra के एडमिन कंट्रोल्स और एंटरप्राइज प्लगइन्स चाहते हैं।

अंतिम विचार

कागज़ पर, Claude Opus 5.5 बेहतर वैल्यू है। यह ज्यादातर बेंचमार्क्स पर GPT-6 Astra से आगे है जहां दोनों के स्कोर हैं, जिनमें एजेंटिक कोडिंग और नॉलेज वर्क पर स्पष्ट बढ़त शामिल है, और यह Astra की लिस्ट प्राइस के 40% पर ऐसा करता है।

लेकिन Astra पिछड़ता नहीं है। कंप्यूटर उपयोग के लिए यह मजबूत विकल्प है, गणित और विज्ञान पर बेहतर प्रकाशित परिणाम देता है, और इसकी टोकन दक्षता का मतलब है कि असल लागत का फासला प्राइस शीट जितना बड़ा नहीं है।