Claude Fable 5.1 vs GPT-6 Astra مقارنة

# جلسة برمجة قائمة على الوكلاء (agentic) باستخدام Fable 5.1 عبر Claude Code CLI
# 1) التثبيت (npm)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 2) ثبّت Fable 5.1 صراحةً (الأسماء المستعارة قد تُحل حسب البيئة)
claude --model 'claude-fable-5-1[1m]' --effort high

# 3) استدعاء برمجي عبر API (Python)
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-fable-5-1",
    max_tokens=4096,
    system=[{"type": "text", "text": "Sen bir kıdemli backend mühendisisin.", "cache_control": {"type": "ephemeral"}}],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Bu Prisma şemasındaki N+1 sorgu riskini bul."}
    ]
)
print(response.content[0].text)

# 4) اقتصاد التخزين المؤقت: كتابة cache لمدة 5 دقائق بسعر 12.50$ لكل مليون توكن،
#    وcache-hit بسعر 0.25$ فقط لكل مليون توكن (مُعامل 0.025x — مقابل 0.1x في النماذج الأخرى)

# جلسة برمجة قائمة على الوكلاء (agentic) باستخدام GPT-6 Astra عبر Codex CLI
# 1) التثبيت والتحديث (الإصدار 0.153.4+ يجعل Astra النموذج الافتراضي المدمج)
npm install -g @openai/codex
codex --version   # يجب أن يكون >= 0.153.4

# 2) تثبيت النموذج صراحةً (~/.codex/config.toml — كلاهما مفتاح على المستوى الأعلى)
# model = "gpt-6-astra"
# model_reasoning_effort = "high"

codex exec "Bu Express route'undaki race condition'ı bul ve düzelt"

# 3) استدعاء برمجي عبر API (Python)
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    reasoning={"effort": "high"},
    input="Bu SQL sorgusundaki N+1 riskini analiz et."
)
print(response.output_text)

# 4) رفع مستوى الجهد دون كسر التخزين المؤقت (configuration_update)
# أضف إلى عنصر input: {"type": "configuration_update", "reasoning": {"effort": "xhigh"}}