Claude Fable 5.1 vs GPT-6 Astra 比較

# Claude Code CLI — Fable 5.1によるエージェント型コーディングセッション
# 1) インストール (npm)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 2) Fable 5.1を明示的にピン留め(エイリアスは環境依存で解決される可能性がある)
claude --model 'claude-fable-5-1[1m]' --effort high

# 3) APIによるプログラムからの呼び出し (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) キャッシュ経済性: 5分間のキャッシュ書き込みは$12.50/MTok、
#    キャッシュヒットはわずか$0.25/MTok(0.025倍の乗率——他モデルでは0.1倍)

# Codex CLI — GPT-6 Astraによるエージェント型コーディングセッション
# 1) インストールと更新 (0.153.4+でAstraがバンドルされたデフォルトになる)
npm install -g @openai/codex
codex --version   # >= 0.153.4 である必要がある

# 2) モデルを明示的にピン留めする (~/.codex/config.toml — どちらもトップレベルのキー)
# model = "gpt-6-astra"
# model_reasoning_effort = "high"

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

# 3) APIによるプログラムからの呼び出し (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) キャッシュを壊さずにeffortを引き上げる (configuration_update)
# inputの項目に {"type": "configuration_update", "reasoning": {"effort": "xhigh"}} を追加する