GPT-6 Astra เทียบกับ Claude Opus 5.5: ควรใช้รุ่นไหน

เมื่อ OpenAI เปิดตัว GPT-6 Astra เมื่อต้นเดือนกันยายน บริษัทได้นำเสนอมันว่าเป็นโมเดลที่สามารถทำได้ “ทุกอย่างที่ทำบนคอมพิวเตอร์ได้”

เดือนเดียวกันนั้น Anthropic ก็ตอบด้วย Claude Opus 5.5 โมเดลที่ระบุว่าทำงานได้ในระดับเดียวกับรุ่นท็อปของตนเองอย่าง Claude Fable 5.1 (เราได้ทำ การเปรียบเทียบระหว่าง GPT-Astra และ Claude Fable 5.1 ไปก่อนหน้าแล้ว)

ทั้งสองโมเดลกลายเป็นตัวเลือกเริ่มต้นยอดนิยมสำหรับงานตัวแทนอัตโนมัติระดับจริงจัง ตอนนี้ออกมาหลายเดือนแล้ว และมีเวลาทดลองใช้อย่างจริงจังกับทั้งคู่ บทความนี้จะเปรียบเทียบ GPT-6 Astra และ Claude Opus 5.5 ในด้านผลทดสอบ ฟีเจอร์ และราคา เพื่อให้ชัดเจนขึ้น จะทดสอบโค้ดแบบลงมือทำกับทั้งสองในโจทย์เดียวกัน และจะให้คำแนะนำเฉพาะว่าโดยส่วนตัวชอบรุ่นใดมากกว่า

GPT-6 Astra คืออะไร?

GPT-6 Astra คือโมเดลเรือธงของ OpenAI ที่ประกาศในเดือนกันยายน ใช้งานได้ใน ChatGPT Plus, Pro, Business และ Enterprise ใน Codex ผ่าน OpenAI API และบน Amazon Bedrock 

OpenAI สร้าง Astra โดยยึดกับการใช้งานคอมพิวเตอร์ สามารถควบคุมเดสก์ท็อปแบบครบวงจร รวมถึงแอปที่ไม่มี API และได้รับการฝึกให้ทำงานเสร็จด้วยจำนวนโทเค็นและการลองซ้ำน้อยลง

OpenAI ยังเรียก GPT-6 Astra ว่าเป็นโมเดลที่สอดคล้องกับนโยบายมากที่สุดจนถึงปัจจุบัน และเป็นโมเดลแรกของ OpenAI ที่ไปถึงเกณฑ์ความสามารถด้านความปลอดภัยไซเบอร์ระดับ “วิกฤต” ภายใต้ Preparedness Framework ของบริษัท

Claude Opus 5.5 คืออะไร?

Claude Opus 5.5 เป็นโมเดล Opus ล่าสุดของ Anthropic ที่เปิดตัวในเดือนกันยายนเช่นกัน ใช้งานได้ในแอป Claude, Claude Code, Claude Platform API (ในชื่อ claude-opus-5-5), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI และ Microsoft Foundry

Anthropic วางตำแหน่ง Opus 5.5 ว่าทำงานได้ในระดับเดียวกับ Claude Fable 5.1 ในงานส่วนใหญ่ โดยมีราคาถูกกว่า Opus 5 ต่อโทเค็น 20% และโดยรวมถูกกว่าประมาณ 40% บนภาระงานทั่วไป เพราะใช้โทเค็นน้อยลงด้วย Anthropic ระบุว่าการสร้างเอาต์พุตเร็วกว่า Opus 5 กว่า 30% 

ไฮไลต์การเปิดตัวของ Anthropic เน้นหนักไปที่งานวิศวกรรมที่รันยาว: ผู้ทดสอบรายแรกทำการย้ายโค้ด 680,000 บรรทัดสำเร็จภายในไม่ถึงหนึ่งวัน และในการแปล HAProxy จาก C เป็น Rust ภายในองค์กร Opus 5.5 ใช้เวลา 9.5 ชั่วโมง เทียบกับ 12 ชั่วโมงสำหรับ Fable 5.1

GPT-6 Astra vs. Claude Opus 5.5: เปรียบเทียบแบบตัวต่อตัว

ข้อมูลแบบเคียงข้างที่สะอาดที่สุดมาจากโพสต์เปิดตัว Opus 5.5 ของ Anthropic ซึ่งระบุ GPT-6 Astra เทียบกับโมเดลของตนเอง โปรดทราบว่าตัวเลขของ Astra ที่นั่นเป็นคะแนนที่ OpenAI รายงานหรือผลกระดานจัดอันดับสาธารณะ ไม่ใช่การรันทดสอบโดย Anthropic เอง

การเขียนโค้ดและวิศวกรรมซอฟต์แวร์

นี่คือจุดที่ Opus 5.5 มีข้อได้เปรียบชัดเจน บน Terminal-Bench 4.0 ซึ่งทดสอบเอเจนต์ที่ทำงานในเทอร์มินัลจริง Opus 5.5 ได้ 66.4% เทียบกับ Astra ที่ 57.9% นำอยู่ 8.5 แต้ม 

FrontierCode สูสีมาก: 54.4% สำหรับ Opus 5.5 เทียบกับ 53.3% สำหรับ Astra เรียกได้ว่าแทบเสมอ 

แต่ Astra ก็มีจุดแข็งด้านโค้ดของตนเอง OpenAI รายงาน 74.1% บน DeepSWE v1.1 ซึ่งเรียกว่าเป็นสถิติใหม่ และระบุว่า Astra ในสภาพแวดล้อม Codex ทำงานเสร็จเร็วขึ้นกว่ารุ่นก่อนหน้า Anthropic ไม่ได้เผยคะแนน DeepSWE สำหรับ Opus 5.5

งานความรู้และการให้เหตุผล

บน GDPval-AA v2.1 ซึ่งให้คะแนนงานวิชาชีพครอบคลุม 44 อาชีพ Opus 5.5 ได้ 1846 Elo เทียบกับ Astra ที่ 1542 ซึ่งถือว่าห่างมาก Opus 5.5 ยังนำบน Humanity's Last Exam แบบมีเครื่องมือที่ 67.7% เทียบกับ 57.2%

Astra แซงในงานเทอร์มินัลด้านวิทยาศาสตร์ โดยได้ 64.6% บน Terminal-Bench-Science เทียบกับ 58.7% ของ Opus 5.5 OpenAI ยังรายงานผลคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ที่แข็งแกร่งมากสำหรับ Astra รวมถึง 97.6% บน FrontierMath Tier 4 v2 และ 96.0% บน GPQA Diamond ฝั่ง Anthropic ไม่ได้รายงานเกณฑ์เหล่านี้สำหรับ Opus 5.5 ดังนั้นหากการให้เหตุผลเชิงคณิตเป็นแกนหลักของงาน Astra มีหลักฐานที่เผยแพร่ที่แข็งแรงกว่า

การใช้งานคอมพิวเตอร์และระบบอัตโนมัติทางธุรกิจ

การใช้งานคอมพิวเตอร์คือฟีเจอร์เด่นของ Astra OpenAI รายงาน 72.6% บน OSWorld 2.0 และ 92.7% บน ScreenSpot-Pro พร้อมฟีเจอร์ควบคุมสำหรับองค์กร: แอดมินจำกัดเว็บไซต์และแอปเดสก์ท็อป กำหนดให้ขออนุมัติก่อนดำเนินการที่มีผลกระทบ และให้มีการทบทวนการเรียกใช้เครื่องมือที่อาจไม่ปลอดภัยโดยอัตโนมัติ

Anthropic รายงาน 81.8% บน OSWorld 2.1 (ให้คะแนนบางส่วน) สำหรับ Opus 5.5 ซึ่งเป็นเวอร์ชันและระบบให้คะแนนต่างจากของ Astra จึงเปรียบเทียบตรงๆ กับคะแนน 72.6% ของ Astra ไม่ได้ บน AutomationBench เกณฑ์เวิร์กโฟลว์ธุรกิจของ Zapier ทั้งสองใกล้เคียงกัน โดย Astra นำเล็กน้อยที่ 41.4% เทียบกับ 40.0%

หน้าต่างคอนเท็กซ์และเอาต์พุต

ทั้งสองโมเดลรองรับอินพุตยาวมาก Astra มีหน้าต่างคอนเท็กซ์ 1.05M โทเค็น และ Opus 5.5 มี 1M โทเค็น ทั้งสองอนุญาตเอาต์พุตได้สูงสุด 128K โทเค็น และ Opus 5.5 สามารถเพิ่มได้ถึง 300K โทเค็นผ่าน Message Batches API (เบต้า)

ความปลอดภัยและความพร้อมใช้งาน

ทั้งสองห้องปฏิบัติการจำกัดความสามารถที่อ่อนไหวที่สุด Astra ได้รับการจัดระดับ “วิกฤต” สำหรับความปลอดภัยไซเบอร์ ดังนั้นงานเจาะระบบขั้นสูงต้องใช้โปรแกรมการเข้าถึงที่เชื่อถือได้ของ OpenAI Opus 5.5 จะส่งงานความปลอดภัยไซเบอร์ส่วนใหญ่ไปที่ Claude Opus 4.8 และใช้มาตรการป้องกันด้านชีววิทยาแบบเดียวกับ Fable 5.1 พร้อมโปรแกรมตรวจสอบสำหรับองค์กรที่ผ่านการรับรอง 

ราคา: สิ่งที่ต้องจ่ายจริง

ตามป้ายราคา Opus 5.5 ถูกกว่า Astra 60% ทั้งด้านอินพุตและเอาต์พุต และถูกกว่าการอ่านแคช 80% คำขอที่มีอินพุต 100K โทเค็นและเอาต์พุต 10K โทเค็นมีค่าใช้จ่ายประมาณ $0.60 บน Opus 5.5 และ $1.50 บน Astra

อย่างไรก็ตาม ราคาโทเค็นไม่ใช่ทุกอย่าง OpenAI ฝึก Astra ให้ทำงานเสร็จด้วยโทเค็นน้อยลง ขณะที่ Opus 5.5 เมื่อเร่งเต็มที่สามารถสร้างเอาต์พุตการให้เหตุผลจำนวนมาก ซึ่งทำให้ช่องว่างต้นทุนบนภาระงานบางอย่างแคบลง 

ทดสอบลงมือทำ: สร้างนาฬิกาฟันเฟือง

มาถึงส่วนสนุก: ให้ทั้งสองโมเดลทำโจทย์เดียวกัน ด้วยพรอมต์เดียวกัน ในเอเจนต์เขียนโค้ดตัวเดียวกัน

โจทย์: หน้าเว็บไฟล์เดียวที่แสดงนาฬิกาแอนะล็อกซึ่งขับเคลื่อนทั้งหมดด้วยชุดเฟืองที่มองเห็นได้ หน้าอ่านเวลาครั้งเดียวตอนโหลด จากนั้นอนุญาตให้เฉพาะเฟืองเป็นตัวขับเคลื่อนเข็ม

เลือกการทดสอบนี้เพราะผู้อ่านตรวจผลได้ด้วยตา ฟันเฟืองสอดประสานหรือไม่? เฟืองที่อยู่ติดกันหมุนสวนทางกันหรือไม่?

การตั้งค่า

ทั้งสองโมเดลรันใน OpenCode บน Mac เครื่องเดียวกัน ทีละตัว ด้วยการตั้งค่าเริ่มต้นและโอกาสทำงานหนึ่งครั้งเท่ากัน ใช้เวอร์ชันมาตรฐานของแต่ละโมเดล (gpt-6-astra ผ่าน OpenRouter และ claude-opus-5-5 ผ่าน Anthropic API) ไม่ใช่รุ่น Pro หรือโหมดเร็ว นี่คือพรอมต์ที่คัดลอกมาทั้งดุ้น:

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.ขับเคลื่อนโดย

ผลลัพธ์

นี่คือทั้งสองนาฬิการันเคียงกันที่ความเร็ว 10 เท่า ที่ความเร็วนี้ ล้อฟันเฟืองใหญ่ล้อแรกของแต่ละเรือนจะหมุนครบหนึ่งรอบทุกหกวินาที และเข็มนาทีจะค่อยๆ เคลื่อนไปข้างหน้า

สิ่งที่สังเกตได้ขณะดู

ทั้งคู่ตีความคำว่า “นาฬิกาแอนะล็อก” ต่างกัน Astra สร้างแบบที่ช่างนาฬิกาเรียกว่า regulator: เข็มวินาที นาที และชั่วโมงมีหน้าปัดของตนเอง ติดตั้งบนล้อแยกกันกระจายทั่วแผง ส่วน Opus สร้างหน้าปัดนาฬิกาแบบดั้งเดิม โดยเข็มชั่วโมงและนาทีร่วมแกนกลาง มีหน้าปัดวินาทีเล็กด้านบน และโชว์ชุดเฟืองผ่านหน้าปัดที่เว้นช่อง

เฟืองของ Astra ตามได้ง่ายกว่า และเวลาของ Opus อ่านได้ง่ายกว่า ใน Astra ทุกล้ออยู่ในที่โล่ง มองตามการเคลื่อนจากมอเตอร์ไปจนถึงหน้าปัดชั่วโมงได้ แต่ถ้าจะดูเวลา ต้องมองสามหน้าปัด สำหรับ Opus อ่านเวลาได้ในพริบตา แต่เฟืองบางตัวอยู่หลังกระบวนแหวนหน้าปัด จึงมองไม่เห็นการสอดประสานของทุกคู่ 

ล้อใหญ่ล้อแรกดูเหมือนไวเกิน แต่จริงๆ ไม่ใช่ ตอนเร่งความเร็ว นาฬิกาทั้งสองดูเหมือนล้อใหญ่ล้อแรกหมุนเร็วมาก โดยเฉพาะของ Astra ในทั้งสองดีไซน์ ล้อนั้นคือผู้ถือเข็มวินาที จึงหมุนครบหนึ่งรอบต่อนาทีในเวลาจริง และหนึ่งรอบต่อวินาทีที่ความเร็ว 60 เท่า ที่ความเร็วปกติจะเห็นว่ามันเคลื่อนตรงกันกับเข็มวินาทีอย่างพอดี

ล้อของ Astra บางคู่ซ้อนทับกัน บางจุด Astra วาดล้อใหญ่ซ้อนกัน เช่นจุดที่ล้อชั่วโมงตัดผ่านล้อสีเขียวด้านข้าง นั่นไม่ผิด เพราะเครื่องนาฬิกาจริงซ้อนล้อกันเป็นชั้นๆ แต่ทำให้ดูยากขึ้นว่าฟันคู่ไหนที่สอดกันจริง

ทั้งคู่รักษาเวลาได้ถูกต้อง ลองกรอเวลาไปข้างหน้า 10 ชั่วโมง ใช้เวลาราว 10 วินาทีที่ความเร็วสูงสุด แล้วทั้งคู่ไปหยุดที่ 20:10:30 ตรงตามที่ควร

ชอบอันไหนมากกว่า

ทั้งสองเรือนใช้งานได้ หากอยากได้ไว้ดูเพลินๆ จะเลือกของ Astra: กลไกทั้งหมดอยู่ในสายตา และดูเป็นวิศวกรรมชิ้นงาม แต่สิ่งที่ Opus ทำใกล้เคียงกับสิ่งที่พรอมต์ขอมามากกว่า: หน้าปัดนาฬิกาแอนะล็อกเดี่ยว

ควรเลือก GPT-6 Astra หรือ Claude Opus 5.5 เมื่อไร

โปรเจ็กต์นาฬิกาเป็นเพียงงานสนุกชิ้นหนึ่ง ยังไม่มีโอกาสทดสอบทุกกรณีใช้งาน นี่คือแนวทางที่มีประโยชน์:

เลือก Claude Opus 5.5 ถ้า...

• กำลังสร้างหรือรันเอเจนต์เขียนโค้ด โดยเฉพาะงานย้ายระบบ รีแฟกเตอร์ที่ใช้เวลานาน และงานที่ทำในเทอร์มินัล
• ภาระงานเป็นงานความรู้ระดับมืออาชีพ เช่น งานวิจัย การวิเคราะห์ และเอกสาร กล่าวเช่นนี้เพราะ Opus 5.5 นำบน GDPval-AA
• ต้นทุนสำคัญเมื่อขยายขนาด หรือมักส่งพรอมต์ที่ยาวเกิน 272K โทเค็น
• ต้องใช้โมเดลบน Google Cloud หรือ Microsoft Foundry

เลือก GPT-6 Astra ถ้า...

• กรณีใช้งานหลักคือการใช้งานคอมพิวเตอร์: ควบคุมแอปเดสก์ท็อปและเบราว์เซอร์ กรอกฟอร์ม และ QA ข้ามเครื่องมือที่ไม่มี API
• ต้องการการให้เหตุผลด้านคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ที่มีหลักฐานเผยแพร่เข้มแข็งที่สุด กล่าวเช่นนี้เพราะ Astra นำบน Terminal-Bench-Science และรายงานคะแนน FrontierMath และ GPQA ระดับท็อป
• ทีมทำงานอยู่ใน ChatGPT Enterprise และ Codex อยู่แล้ว และต้องการคอนโทรลสำหรับแอดมินและปลั๊กอินระดับองค์กรของ Astra

ข้อคิดส่งท้าย

บนกระดาษ Claude Opus 5.5 คุ้มค่ากว่า มันนำ GPT-6 Astra บนเกณฑ์ส่วนใหญ่ที่ทั้งคู่มีคะแนน รวมถึงนำชัดเจนด้าน agentic coding และงานความรู้ และทำได้ในราคาเพียง 40% ของป้ายราคาของ Astra

แต่ Astra ก็ไม่ได้ด้อยกว่า เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งกว่าสำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์ ให้ผลที่เผยแพร่ดีกว่าในด้านคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ และประสิทธิภาพการใช้โทเค็นหมายความว่าช่องว่างต้นทุนจริงแคบกว่าที่ตารางราคาแสดง