Fable 5.1 max
AA 57 · 含回退当前综合指数领先；AA 加权任务费 $6.12，约为 Astra max 的 2.38 倍。价格更高不代表每个项目收益更大。
看 Fable 的证据与限制 →模型 × 推理档 × 工作流
先选对工作方法，再决定模型要开多强
先说结论：质量优先的新任务把 Astra 与 Fable 5.1 放入主力候选；成熟日常工作仍可用 Sol。先由强模型把需求和验收写清，再让 Gemini 3.8、Terra 或 Luna 执行适合的支线。Max 处理高价值难题，Ultra 只处理真正能并行的任务。
当前前沿对照采用 9 月 5 日核验的 AA v4.2；下方旧模型交互表保留 v4.1.1 历史分与 7 月 23 日 Radar，不能横跨方法比较，也不能当作今天的账单。
当前前沿 · 2026-09-05 核验
Fable 5.1 与 Astra：比 Sol 强在哪里，要多花多少钱？
综合能力优先，Fable 5.1 与 Astra 都值得进入主力候选；不是任何任务都要换掉 Sol。Fable 的综合点估计领先，Astra 在终端与长文档任务中更突出；成熟日常工作仍应比较实际账单、等待和返工。
Astra max
AA 55 · $2.57 / 加权任务综合点估计低 2 分，但终端与 PDF 阅读单项领先。2 分不是“智力低 2%”；不能用总分代替任务选择。
看 Astra 的能力与成本 →Sol 与 Gemini 3.8
省钱也要有任务证据Sol 的成熟工作流无需一键推倒。Gemini 3.8 在两种独立代码评测中表现强，可试作有验收的执行者，不等于通用能力第一。
看 Gemini 3.8 的适用任务 →先排除一个误会：9 月 4 日 AA 改用 v4.2，题目和评分方式都变了。这里的 Sol max 51 与旧表 61 不能相减，更不代表降智。以下均保留具体模型、档位和评测方法。
相当于熟悉的 Sol 哪一档？先分两种工作
综合推理看 AA：Astra low 约在 Sol high 与 xhigh 之间，medium 已到 Sol max 附近。实际 Cursor 编程看另一张表：Fable 5.1 low—medium 已接近 Sol max。两者并不矛盾，因为不是同一套任务，也不是同一种代理工具。
能力接近时的费用对照
能力接近时，怎么选、花多少？
先说结论：按 AA v4.2 的综合题结果，Astra low 与 Sol high 几乎同费；Astra medium 比 Sol max 低约 7.2%。这给出拿相同任务试用两者（A/B 对照）的起点，不是保证每种工作都一样好。
这里的美元是 AA 平均加权测评任务费，不是一次项目报价、成功任务成本或会员扣量。原始数据：Astra AA 页面 ↗ · Sol AA 页面 ↗
低档对日常高档
Astra low 与 Sol high
Astra low · AA49 分 / $0.63
Sol high · AA48 分 / $0.61
按 Sol high 的价格作比较，Astra low 比它贵 3.3%。
若与 Sol xhigh（50 分 / $0.89）比较，Astra low 便宜 29.2%。
这组数字怎么读
如果只按 AA v4.2 的综合题与加权任务费，先拿相同任务试用两者（A/B 对照）；Astra low 与 Sol high 是几乎同费的相邻数字，相比 Sol xhigh，Astra low 也更省。但这不是保证每种工作都一样好。
中档对旗舰高档
Astra medium 与 Sol max
Astra medium · AA52 分 / $1.16
Sol max · AA51 分 / $1.25
按 Sol max 的价格作比较，Astra medium 比它低 7.2%。
这组数字怎么读
Astra medium 在 AA 综合题比 Sol max 高 1 分、加权任务费低一些，适合在有明确验收的相同任务上试用；若任务质量、账单或耗时不合适，保留成熟流程，不因这 1 分就切换。
只据 AA 时可优先试 Astra low 替代 Sol high、Astra medium 替代 Sol max；成熟工作流不必因为 1 分就切换。按实际任务质量、账单、耗时和返工验收，再决定是否改变主力。
综合能力：五个档位逐一对照（AA v4.2）
| 推理档 | Fable 5.1 | 旧 Fable 5 历史参照 | Astra | Sol |
|---|---|---|---|---|
| low | 48（估算） / — | —（缺测） | 49 / $0.63 | 41 / $0.23 |
| medium | 50（估算） / — | —（缺测） | 52 / $1.16 | 46 / $0.37 |
| high | 52（估算） / — | —（缺测） | 53 / $1.41 | 48 / $0.61 |
| xhigh | 54（估算） / — | —（缺测） | 54 / $1.85 | 50 / $0.89 |
| max | 57 / $6.12 | 53 / $5.62 | 55 / $2.57 | 51 / $1.25 |
Fable 5.1 的 low、medium、high、xhigh 都被 AA 标为估算，不能当作完整实测曲线。Fable 5.1 各档配置允许回退至 Opus，不能当作绝不切模型的纯单模型成绩。旧 Fable 5 只有 max 有公开数字：53 分、$5.62；配置是 Adaptive Reasoning / Max Effort / Opus 4.8 Fallback，其余四档缺测。旧版仅供已有用户对照，新项目不据此优先选旧版，也不能替 Fable 5.1 的估算档补值。Astra 与 Sol 五档未标估算。不同模型拿到相近指数，只能说在这套综合题附近，不能保证写代码、研究和沟通都相当。
原始结果：Fable 5.1 全档 · Astra 全档 · Sol 全档 · 旧 Fable 5 资料页 · 旧 Fable 5 AA 原页 · 方法变更
真实编程体感：Fable 5.1 五档与 Sol，贵出来的推理值不值？
在 CursorBench 3.2 里，Fable medium 的 68.0% 与 Sol max 的 67.2% 相近。这不是“任何场景都等效”。该榜来自 Cursor 中含糊、多文件的真实任务，未公开配置级样本量和误差区间，不能凭小差距宣布必胜。当前没有 Astra 行，不能替它补分。
| 推理档 | Fable 5.1 | Sol |
|---|---|---|
| low | 66.2% / $2.90 | 52.6% / $1.01 |
| medium | 68.0% / $3.53 | 60.0% / $1.95 |
| high | 69.4% / $4.80 | 63.5% / $2.79 |
| xhigh | 72.8% / $6.96 | 64.5% / $3.88 |
| max | 73.4% / $9.64 | 67.2% / $5.69 |
Fable xhigh → max：得分只增加 0.6 个百分点，平均费用却增加约 38.5%。不能确认这个小增益显著；一般先 high，需要深查用 xhigh，失败代价很高才考虑直接 max。这个建议是基于证据的使用策略，不是承诺。
对比最高档：73.4% 对 67.2%，相差 6.2 个百分点，而每任务账单约多 69%。原榜没有公开“整项任务全对才得分”的二元定义，因此不能解释成每 100 次多完成 6 次，也不能换算失败减少百分比。可理解为：这套多文件编程题的平均表现更高，是否能少返工仍要在自己的项目里验证。
Astra 在终端与长程代码上怎么样？为什么不能只按总分排？
目前支持 Astra 属于前沿执行档，不支持“所有编程任务全面超过 Sol”。DeepSWE 用同一个 mini-swe-agent、同样的提示与命令行工具处理 91 个仓库的 113 项任务；模型需要读文件、改代码并通过测试。
| 实际测试配置 | 通过率 | 美元 / 任务 |
|---|---|---|
| Astra xhigh | 74% ±3% | $6.52 |
| Sol max | 73% ±3% | $6.46 |
| Opus 5 max | 74% ±4% | $11.84 |
| Gemini 3.8 Flash high | 74% ±1% | $2.36 |
区间明显重叠，按同一领先档看。Astra 的输出约 30K token、29 步，Sol 约 60K、61 步，但账单几乎一样；Gemini 约 143K、166 步，便宜的单价不等于步骤更少或速度更快。这里尚无 Fable 5.1；旧 Fable 5 的成绩不能继承。
Vals Terminal 2.1 的另一套终端任务：Astra max 87.27% ±0.38、Sol max 85.77% ±1.35、Fable 5.1 max 85.02% ±0.99（含回退）。± 是标准误 SEM，不是 95% 置信区间；这里不据此宣布显著胜负。而 Vals v2 综合指数是 Fable 68.83、Astra 66.61、Sol 63.71；综合指数不是整体任务完成率。AA 的真实 PDF 全标准通过率又是 Astra 33.2%、Sol 28.2%、Fable 26.2%。这正说明“最高总分”不能代替“我这项工作”。
当前 API 单价：同价的 Fable 和 Astra 为什么账单不同？
AA 费用的白话：它按评测权重、实际输入／缓存、推理和回答 token 折算成平均测评任务费；不是一次网站修改报价，不是成功任务成本，更不是 Codex 会员扣量。Fable 5.1 max $6.12 对 Astra max $2.57 约 2.38 倍，只是 AA 这套评测的口径，不能泛化成每个项目的账单。
标准短上下文 API 价（美元／百万 token）：Astra 输入／缓存读／输出为 $10／$1／$50，Sol 为 $4／$0.40／$20。Astra 每 token 约 2.5 倍，但如果少用 token、少重试，差距可能被抵消；大量输入重读时仍可能更贵。Sol 当前促销至少到 2026-11-21，长期预算应另看促销结束、长上下文和缓存写入。
| 模型 | 输入 | 缓存命中 | 输出 |
|---|---|---|---|
| Fable 5.1 | $10 | $0.25 | $50 |
| GPT-6 Astra | $10 | $1 | $50 |
| GPT-5.6 Sol | $4 | $0.4 | $20 |
| Claude Opus 5 | $5 | $0.5 | $25 |
| Claude Sonnet 5 | $2 | $0.2 | $10 |
| Gemini 3.8 Flash | $0.75 | $0.075 | $3.75 |
| GPT-5.6 Terra | $2 | $0.2 | $12 |
| GPT-5.6 Luna | $0.2 | $0.02 | $1.2 |
Fable 5.1 缓存命中降到 $0.25。Anthropic 与 OpenAI 另有缓存写入价，Google 另有缓存存储费，工具使用也可能另计。Astra 超过 272K 输入后整次请求采用 $20 / $75 的长上下文档；Sol 对应 $8 / $30、Terra $4 / $18、Luna $0.40 / $1.80。Gemini 3.8 介绍价到 12 月 31 日，2027 年输入 / 输出为 $1.50 / $7.50。Sonnet 5 原计划涨价已取消，$2 / $10 是当前标准价。
速度只支持这次 AA API 测量：Astra low 为 85.7 token/s、首 token 6.64s；Sol high 为 71.9 token/s、首 token 18.83s。它只说明这次测量 Astra 更快，不能承诺整个工程按比例加速；工具等待、输入重读、失败和返工仍要实测。Astra low 原页 · Sol high 原页
前端、代码美术、游戏：哪一个更强？
网页视觉与浏览器游戏首稿，先试 Fable 5.1；完整游戏工程和 3D 美术，目前不能宣布它一定胜过 Astra。这是有边界的试用顺序，不是把两者永久分成“美术”和“程序员”。
| 你要做的东西 | 建议先试 | 为什么，不能推出什么 |
|---|---|---|
| 网站页面、React 界面、照参考图还原 | Fable 5.1 high；精细修改再试 xhigh | Arena 的 Fable max 版本有强网页偏好证据，但不能反推 high 同样第一；Astra 尚未在该榜出现。 |
| 浏览器小游戏、Canvas 互动作品 | Fable 做第一版，Astra 独立检查或做另一版 | Gaming 分榜支持“生成后更受喜欢”，不等于碰撞、胜负、重开、触控和性能全部可靠。 |
| SVG 图形、shader 特效、程序化 3D 场景 | 同一个小场景让两者试做，选更贴近风格的继续 | 有直接演示与可读源码，但缺同预算重复盲测；画面常受 Blender、贴图模型与渲染器影响。 |
| Unity / Unreal / Godot 的完整游戏 | 先按引擎、现有仓库和最小玩法实测，不指定冠军 | 尚无充分同条件对照。状态、物理、存档、资源管理与目标设备表现，不能由网页美感分代替。 |
展开前端与游戏证据：榜单测了什么，实际案例暴露了什么？
Arena 9 月 4 日：Fable 5.1 max 在 WebDev 总榜为 1763 ±16（2,227 票），Gaming 为 1903 ±37（636 票），React 为 1811 ±20（1,620 票），参考设计为 1819 ±43（356 票），合理名次均为第一。它们是同一平台的一种人类偏好方法，不是四家独立测试；Astra 缺席不等于落败，也不能把 Elo 分数当百分比。
换成检查应用功能的 Vals Vibe Code v1.1：Fable 5.1 max 90.26% ±1.57（含回退），Astra max 89.59% ±2.17。仅差 0.67 个百分点，± 为标准误，不足以给出稳定胜负；该得分不是零返工项目比例，也不是专门的美术评审。
PhiloLabs 公开了两者按同一 brief 制作 Three.js 场景的源码和并排走镜。Fable 一侧包含多阶段、多代理和反复修复，不是“一句话就完美”；其项目自测也记录了某视角约 32 fps 和未完成行为。Astra 也使用 Blender 资产，双方 effort、完整预算、重复次数和对称性能测试未充分公开。这是值得看和试跑的单项目样本，不是本站复现实验或游戏美术冠军证据。
照着用：两家怎样配合，又不浪费双倍额度？
- 先选一位主负责人：网页视觉可先 Fable，终端、长 PDF 或已有 Codex 工程可先 Astra。它既能规划也能实现，不必先强制换手。
- 先做一个能判断的样板：网页做一个关键屏幕；游戏做一个输入→反馈→结果→重开的玩法循环。说清风格参考、目标设备、验收和预算。
- 第二家只接明确职责：网页检查触控、键盘、响应式与状态；游戏检查碰撞、状态切换、重开／存档和固定设备帧时间。若在选视觉方向，可让另一家做独立样板，而不是再写同一份计划。
- 让证据决定是否换主力：主模型理解错或连续修不好时，交给另一家带原文件、差异和失败复现接手；只争风格、没有新问题就停止。
- 确实可并行才开子代理：阅读、找反例、测试可拆支线；写入任务划定文件所有权或隔离 worktree，同一文件同一时间只有一个修改者。一个清楚的小任务无需完整多代理流程。
这些是依据任务证据与官方工具方法给出的可验证策略，不是已经证明的万能组合。程序图形与真正的角色原画、贴图、视频素材不同；需要素材时应另选图像／视频工具，不把生成模型的贡献都记到语言模型头上。
最简单的落地方式：只据 AA 与 API 费用做第一次 A/B，可从 Astra low 替代 Sol high、Astra medium 替代 Sol max 试起；成熟工作流不必因为 1 分全部切换，按真实任务质量、账单、耗时和返工验收。限制不必要的高 effort，不等于把旗舰模型日常禁用；强模型已经理解复杂工作且能通过验收时可以继续实现，高风险或认真尝试仍失败再升 high / xhigh / max。Fable 5.1 的低四档是估算，不能证明 Astra low 一定胜；max 综合领先也不等于每个任务都领先。Ultra 仍需另看能否并行，目前没有同条件数据可把 Ultra 换算成 Sol 的某一档。
先按任务做决定
30 秒选择：不是永远逐级升，也不是永远直接 Max
开放式难题、复杂规划，优先提高一次做对的机会
Astra medium / high 或 Fable 5.1 highAstra medium 的 AA v4.2 已略高于 Sol max；Fable 5.1 在 Cursor 多文件任务更强。强模型已经理解复杂工作且能通过验收时可以继续实现；按自己的质量、账单、耗时和返工复测，关键尾部再升 xhigh / max，不把单榜接近当全面等效。
能力接近，先比较 Astra 与 Sol 的费用
Astra low 对 Sol high；Astra medium 对 Sol max只据 AA v4.2 可把这两组当拿相同任务试用两者（A/B 对照）的价格起点；成熟工作流不因 1 分全部切换。限制不必要的高 effort，不等于禁用旗舰；高风险或认真尝试仍失败时升级，并用真实账单、耗时和返工决定是否切换。
日常严肃编程，只想设一个默认档
Sol high这是质量与成本平衡的起点；简单任务降 medium，核心语义仍做不对时升 Astra / Fable 5.1，不只反复堆 Sol effort。
测试成熟，想压低成功任务成本
Gemini 3.8 Flash high；既有流程可试 Terra maxGemini 3.8 在两条独立代码方法兼具较强能力和较低平均费用；Token、步骤与返工仍需实测。Terra 的 Radar 优势来自 7 月历史快照。
摘要、仓库扫描、日志、证据整理、批量助手
Luna medium / high要求它返回原文、路径与未确认项；计划已冻结且测试可靠时可试 xhigh / max 执行，复杂综合仍交给主模型。
强模型已经写清计划，想大幅压低批量实现成本
GLM-5.3 Flash max / Luna xhigh—max强模型先写计划和验收，低价模型执行明确、可回滚工作；认真尝试仍理解错就回到 Astra / Fable 5.1 / Sol / Opus。按实际可用工具与成功任务成本选，不永久限定模型职业。
架构、安全、复杂迁移、最终质量门
Astra high / xhigh 或 Fable 5.1 high / xhigh预算受限可保留 Sol xhigh。若一次失败的返工已比升档更贵，可直接 max；不必机械逐级试。测试与独立复核仍不可省。
研究或工程能拆成多条互不阻塞的支线
先写 2—4 条独立任务每条有独立产物和验收时再开 Ultra / Agent team；共享同一文件就串行。
还在使用 GPT-5.5 high / xhigh
先拿 15—30 个真实任务做迁移 A/B优先比较 Sol high、Terra max；语义等价和审查质量不要只看测试绿不绿。
先把名词分开
换模型、加推理、开多人，不是在买同一种东西
模型
决定能力上限。Sol、Terra、Luna 是三颗不同的“大脑”，不是同一模型的快慢档。
模型权重与能力层级不同；换模型会改变每 token 单价、知识与推理上限。Effort / 推理强度
决定这颗大脑愿意花多少步骤读文件、试方法、用工具和复查。
它会改变推理、工具调用、验证与输出 token，因而改变整项任务成本。Max
一个模型自己把难题想得更久、更深。
GPT-5.6 的最高单代理 effort；GPT-5.5 不支持 Max。Ultra
一个负责人同时安排多名助手并行，不是简单的“Max 再加一级”。
OpenAI 默认协调 4 个代理；总成本包含所有代理 token，只有任务可并行时才可能更快。Pro / Fast
Pro 是另一种高质量服务模式，Fast 是加速；都不能和 effort 混为一谈。
Pro mode 独立于所选模型/effort；Codex Fast 提高速度与 credits 消耗，不会换模型权重。先把最容易误解的话讲明白
“边界清楚、验收明确”到底是什么意思
先说结论
把语音需求聊清楚会明显提高 Sol medium、Terra 等预算档的成功率，但不会把它们“聊成”更强模型。任务越模糊、隐含取舍越多，越值得先让强模型整理成计划；任务越简单、测试越硬，预算模型越有机会发挥价格优势。
要改什么
把结果说成一句可以检查的话，例如“在套餐页新增按用途筛选，并保留原价格数据”。
交付物、目标路由、输入输出与成功状态。哪里能改、哪里不能动
列出文件、页面和不能碰的内容；不要只说“把网站优化一下”。
作用域、非目标、权限边界、兼容约束。怎样算做完
写出能直接执行的检查：哪条命令要绿、哪个页面在手机上不能溢出、哪段文字必须出现。
验收测试、视觉视口、期望输出与回归门。什么时候停下来
遇到数据冲突、会覆盖已有改动或需要新权限时先报告，不自己猜。
停止条件、升级条件与失败恢复。2026-07-24 官方能力核验
现在都能“用语音”，但两家不是同一种功能
先看你要的是实时指挥代理、把口述变成提示词，还是普通语音聊天。入口相似，不代表工作方式相同。
ChatGPT Work / Codex
想边说边指挥任务、随时打断和追问进度，优先用它。ChatGPT 桌面端的 Voice 可以进入 Work 或 Codex，沿用当前工具和权限启动、协调任务。它是语音交互入口，不应写成 Codex 单独换了一个“语音模型”。
目前面向符合条件的 macOS / Windows 桌面账号逐步开放；一次只能进行一场语音对话，Codex 也不能在网页或手机端直接新建。OpenAI 官方说明 ↗Claude Code
想少打字、先口述需求再检查文字，Claude Code 的 /voice 更合适。语音会实时转成输入框里的文字，可与键盘混合编辑，再作为普通提示词发送；当前官方文档没有把它描述成持续用语音回答的双向编程通话。
音频会发送到 Anthropic 服务器转写，不消耗 Claude 消息或 token；需要 Claude.ai 登录和本地麦克风，不适用于 API Key、SSH、网页远程环境。Claude Code 官方文档 ↗普通 Claude
只是想与 Claude 说话并听语音回答，用普通 Claude 的 Voice mode。Claude 网页和移动端的 Voice mode 支持用户说话、Claude 语音回答和中途打断，但它与 Claude Code 的代码工作区、终端工具和语音听写是不同产品层。
不要把普通 Claude 的双向语音能力写成 Claude Code 已经具备同样的语音代理控制。Claude Voice 官方说明 ↗一句话选择：想边说边让编程代理开工、打断和协调，选 ChatGPT 桌面端的 Codex Voice；想口述一段可检查的代码需求，选 Claude Code /voice；想正常语音聊天，选普通 Claude Voice。
同口径数据
Sol、Terra、Luna 与 GPT-5.5 各档差多少
当前查看
GPT-5.6 Sol
普通严肃工作从 medium / high 起步；xhigh、max 留给难题和终审。当前促销价至少持续至 2026-11-21。- 输入
- $4/M
- 缓存输入
- $0.4/M
- 输出
- $20/M
Low
AA v4.1.1 历史快照51整套评测成本 $256
Radar 7/23 固定通过率48%换成 100 个同类任务，该快照约完成 48 个 · 汇总 323 次有效判分
- AA 输出量
- 6.6M token
- AA 首 token
- 2.53 秒
- Radar 历史用量估价
- $1.93
- Radar 7/23 单题耗时
- 8.8 分钟
读文件、定位范围、低风险小改；不要把它当复杂仓库默认档。
Medium
AA v4.1.1 历史快照56整套评测成本 $429
Radar 7/23 固定通过率60.7%换成 100 个同类任务，该快照约完成 61 个 · 汇总 333 次有效判分
- AA 输出量
- 12M token
- AA 首 token
- 6.85 秒
- Radar 历史用量估价
- $3.36
- Radar 7/23 单题耗时
- 13.8 分钟
目标、文件边界和验收测试都写清楚时可做日常工程；模糊需求仍可能受规划上限影响。
High
AA v4.1.1 历史快照57整套评测成本 $700
Radar 7/23 固定通过率62.7%换成 100 个同类任务，该快照约完成 63 个 · 汇总 327 次有效判分
- AA 输出量
- 21M token
- AA 首 token
- 21.1 秒
- Radar 历史用量估价
- $4.95
- Radar 7/23 单题耗时
- 19.1 分钟
多文件实现、需要主动查漏和核验的主力档；当前促销后仍是最省心的通用起点。
xhigh / Extra High
AA v4.1.1 历史快照59整套评测成本 $1,108
Radar 7/23 固定通过率63.3%换成 100 个同类任务，该快照约完成 63 个 · 汇总 330 次有效判分
- AA 输出量
- 35M token
- AA 首 token
- 58.32 秒
- Radar 历史用量估价
- $6.44
- Radar 7/23 单题耗时
- 23.8 分钟
架构、安全、复杂迁移、语义等价和终审；不要只为“更放心”长期常开。
Max
AA v4.1.1 历史快照61整套评测成本 $2,017
Radar 7/23 固定通过率67.3%换成 100 个同类任务，该快照约完成 67 个 · 汇总 336 次有效判分
- AA 输出量
- 70M token
- AA 首 token
- 163.17 秒
- Radar 历史用量估价
- $9.14
- Radar 7/23 单题耗时
- 33 分钟
最难且高价值的尾部任务。若一次失败的时间或损失已高于升档成本，可以直接跳到 Max，不必机械逐级试。
Ultra
AA v4.1.1 历史快照—整套评测成本 —
Radar 7/23 固定通过率66.1%换成 100 个同类任务，该快照约完成 66 个 · 汇总 336 次有效判分
- AA 输出量
- —
- AA 首 token
- —
- Radar 历史用量估价
- $19
- Radar 7/23 单题耗时
- 49.6 分钟
只给可并行的研究、竞争假设、审计或独立模块；同一条串行代码链通常不划算。
三种“成本”不能混看
模型卡顶部是 API 每百万 token 挂牌价。AA v4.1.1 是历史题集，不能与本页上方的 v4.2 相减；“整套评测成本”也不是上方的加权单任务费。Radar 保留 7 月 23 日固定用量，Terra / Luna 按 7 月 30 日价机械折算，Sol 账单早于当前促销，不能理解为重新跑过或今天的发票。Ultra 没有 AA 同口径分数，明确留空。
自选 1—6 个档位
把“能力、通过率、成本、等待”拆开看
这是历史工作流对照：AA v4.1.1 与 7 月 23 日 Radar 固定快照，不与上方 v4.2 相减。条形图一次只比较一个指标，旧账单不当今天的发票。
Terra Max 比 Luna High 该快照大约多完成 24 个。
Luna High 比 Sol High 该快照平均少约 $4.74。
Sol Medium 比 Terra Max 该快照平均少等约 15.0 分钟。
“100 个任务”只是把百分点改写成容易理解的单位，不是预测你的下一次任务；任务、工具、提示和测试改变后，差距可能缩小、放大或反转，也不能换算成人类智商。
已选 5/6 个；至少保留 1 个。达到上限后，先取消一个再添加。
| 模型与档位 | AA 分 | AA 整套成本 | Radar 通过率 | Radar 历史估价 | Radar 历史耗时 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol · Medium | 56 | $429 | 60.7% | $3.36 | 13.8 分 |
| GPT-5.6 Sol · High | 57 | $700 | 62.7% | $4.95 | 19.1 分 |
| GPT-5.6 Terra · xhigh / Extra High | 52 | $728 | 56.7% | $1.85 | 16.4 分 |
| GPT-5.6 Terra · Max | 55 | $1,648 | 67.0% | $3.62 | 28.8 分 |
| GPT-5.6 Luna · High | 46 | $55 | 43.3% | $0.21 | 15.7 分 |
像“多科综合考试”：旧交互表保留 v4.1.1 固定快照；页首前沿对照与首页总榜使用 v4.2。新旧题集不能相减，估算不能当实测，整套成本也不是普通用户一次任务的价格。
像“固定仓库上机考试”：每个模型 × 推理档 × 任务格保留近期最多 3 次有效判分；页面通过率按所有 p / n 汇总。这里的通过率、耗时和单题账单都冻结在 7 月 23 日，用于解释任务差异；Sol 当前促销与后续价格变化必须用自己的 token 日志另算。
综合能力更高，不保证在固定工具链里通过更多；反过来也一样。约 1 分、少量任务或样本重叠时按同档，再看自己的任务。
把数字翻译成决定
先给结论，再展开“为什么”
Sol medium 与 Terra xhigh 不是“效果一样”
优先省心选 Sol medium；需求和验收都很清楚、能接受略低成功率时，Terra xhigh 在 7 月 23 日固定仓库快照中的单题账单约低 45%。Sol 8 月促销会缩小价差，最终应按自己的 token 结构重算。
换成体感：按固定 Radar 快照，100 个同类仓库任务里 Sol medium 大约多完成 4 个；旧账单中 Terra xhigh 每题少约 $1.51、但多等约 2.6 分钟。这个账单早于 Sol 当前促销，不能直接当今天的发票。
- 历史 AA v4.1.1 综合分：Sol medium 56，Terra xhigh 52
- 历史 Radar 7/23 通过率：60.7% 对 56.7%，相差 4.0 个百分点
- 历史 Radar 同用量价格折算：$3.36 对 $1.85；平均等待 13.8 对 16.4 分钟
- 历史 AA v4.1.1 整套评测成本：$429 对 $728；Terra 输出更多，整套仍贵约 70%
更偏左边：语音需求还比较散、模型需要自己补全范围，或你不想花时间盯执行过程。
更偏右边：文件范围、禁止事项、输入输出和验收命令都已写清，失败会被测试可靠拦住。
为什么这样判断？
两者只是两个可用起点，不是能力等价。AA 与 Radar 都把 Sol medium 放在前面。
Terra 的优势是单题账单，不是更快：当时降价后价差扩大，但平均等待仍约多 19%。
如果让更强模型先写清计划和验收，再交给 Terra 执行，通常能减少需求歧义；但不会消除 Terra 自身的推理上限。
Sol high 更省心；Terra max 更像“有测试的耐心执行者”
模糊、多变、需要主动判断时选 Sol high；测试强、任务边界稳、愿多等一会儿时，Terra max 在固定仓库轨道通过更多。Sol 当前促销已让旧成本优势明显缩小，不能再默认 Terra 一定更便宜。
换成体感：100 个同类仓库任务里，Terra max 的固定快照大约多完成 4 个；旧账单每题少约 $1.33、平均多等约 9.7 分钟。Sol 新促销后成本需重算，换一套任务方向也可能反转。
- 历史 AA v4.1.1 综合分：Sol high 57，Terra max 55，属于相邻档而非完全相同
- 历史 Radar 7/23 通过率：62.7% 对 67.0%，Terra max 高 4.3 个百分点
- 历史 Radar 同用量价格折算：$4.95 对 $3.62；平均等待 19.1 对 28.8 分钟
- 历史 AA v4.1.1 整套评测成本：$700 对 $1,648；Terra max 在广泛任务中仍用了更多输出
更偏左边：只想设一个日常默认档、需求经常来自语音或多轮补充、等待时间也重要。
更偏右边：工程测试成熟、失败能被拦截、等待不是主要成本，并愿意按自己的仓库复测。
为什么这样判断？
AA 覆盖更广，偏向 Sol；Radar 是固定仓库代理任务，偏向 Terra max。它们测的不是同一件事。
指数点不是“智力百分比”。这里应同时看 2 点的历史综合差、4.3 个百分点的任务差、成本和等待。
CodeRabbit 的另一组 100+ 任务里 Sol 63.7%、Terra 40.7%，说明 harness、提示和任务形状足以反转结论。
不必每次逐级试；看一次失败到底有多贵
普通任务先 high；架构、安全、迁移和语义终审直接 xhigh；若一次失败会浪费数小时、造成重大返工或结果难验证，可以直接 Max。
换成体感：high 到 xhigh 在 7 月 23 日历史快照的 100 个同类任务里不到多完成 1 个，却每题多约 $1.49、等 4.7 分钟；xhigh 到 Max 大约多完成 4 个，再多约 $2.70、等 9.2 分钟。
- 历史 AA v4.1.1：high 57 → xhigh 59 → max 61
- 历史 Radar 7/23：62.7% → 63.3% → 67.3%
- 历史 Radar 平均单题：$4.95 → $6.44 → $9.14
- 历史 Radar 平均等待：19.1 → 23.8 → 33.0 分钟
更偏左边：高到 xhigh：多付约 30% 历史单题成本，主要买更充分的语义、架构与审查。
更偏右边：xhigh 到 Max：再多付约 42%，历史仓库轨道多 4.0 个百分点；只对高价值尾部划算。
为什么这样判断？
低风险任务失败后再升档通常更省；失败会造成大额时间损失时，重复跑本身也有成本。
Max 不是“永远最后一步”。决定是否跳档，应比较升档费与失败后的重跑、人工返工和机会成本。
Ultra 是多代理并行，不在这条单代理阶梯上。不能拆成独立支线时，Ultra 不会自动比 Max 更聪明。
Terra max 与 Sol xhigh：先问你在做哪种任务
开放判断、广泛知识与更快周转偏 Sol xhigh；固定仓库和强测试可能偏 Terra max。成本方向要用当前 Sol 促销与自己的输出长度重算。
换成体感：7 月 23 日历史快照的 100 个同类仓库任务里，Terra max 大约多完成 4 个；按历史价格折算每题少约 $2.82，但多等约 5 分钟。这不能外推成开放式任务也更强。
- 历史 AA v4.1.1 综合分：Sol xhigh 59，Terra max 55
- 历史 Radar 7/23 通过率：63.3% 对 67.0%
- 历史 Radar 同用量价格折算：$6.44 对 $3.62
- 历史 Radar 平均等待：23.8 对 28.8 分钟
更偏左边：需求含大量隐含取舍、要自己发现边界，或任务并不只是改仓库和跑测试。
更偏右边：输入和成功条件固定，工具链成熟，最终结果能由自动化验收。
为什么这样判断？
AA 更像多科综合考试；Radar 更像同一套真实仓库上机考试。
一个模型可以综合能力更高，却在特定上机环境中没有更高通过率；这不是数据错误。
企业上线应优先使用自己的任务成功率，公开榜单只负责帮你缩小候选范围。
Luna high 能读和整理，但不应独自做最终判断
Luna medium / high 继续做材料助手；降价 80% 后，计划已写清、测试可自动验收的批量实现可试 xhigh / max，但最终方案和关键代码仍由 Sol / Claude 主模型批准。
换成体感：7 月 23 日历史快照的 100 个同类仓库任务里，Luna max 约完成 59 个、Sol medium 约完成 61 个；按历史价格折算每题约 $0.49 对 $3.36，但 Luna 平均多等约 18.5 分钟。它是低价执行候选，不是更聪明的主脑。
- 历史 AA v4.1.1 综合分：Luna medium 38，high 46，max 51
- 历史 AA v4.1.1 GPT-5.5 high 为 53；不能把 Luna high 说成与其全面等价
- 历史 Radar 7/23 通过率：Luna high 43.3%，max 59.0%，GPT-5.5 high 55.7%
- 历史同用量价格折算：Luna high 约 $0.21 / 题，max 约 $0.49 / 题
- 同一仓库轨道的接近或反超，不等于所有领域智力相等
更偏左边：Luna 独立完成：逐条抽取、去重、分类、文件地图；或执行已冻结计划、补测试和跑验收。
更偏右边：强模型接手：澄清模糊需求、决定证据是否可信、解释矛盾、设计架构和最终批准。
为什么这样判断？
只读不是“完全不用思考”，但任务能拆成可核对的小结果，降低了对总体判断能力的要求。
让 Luna 报告文件路径、原句、行号和未确认项，比让它直接写结论可靠。
OpenAI 现在也建议由 Sol 解决不确定性和写计划，再让 Luna 执行明确改动、补测试并运行验收；独立 Radar 数据则说明这条路线必须保留测试兜底。
开 Max 前先问
真正要比较的是“升档费”和“失败后的总损失”
这四项满足得越多，越可以跳过逐级尝试；否则从 high / xhigh 开始通常更合算。
- 这是单条难题，而不是可以拆开的多条支线吗？是：优先 Max；否：再考虑 Ultra。
- xhigh 已经在相同环境失败，且失败不是缺文件、权限或测试配置造成的吗？
- 一次失败会浪费数小时、造成高额返工，或结果很难被自动验证吗？
- 你能写出 Max 应额外检查的风险，而不是只想“更放心”吗？
技术论坛给出的不是“新榜单”，而是使用风险提示
社区同时报告 Sol 的强执行力，以及范围膨胀、等待过长等问题。论坛环境不可控，所以只提炼三条可验证规则：任务分阶段、提前写停止条件、关键结果由测试和独立审查确认。
Luna 实际怎么干活
Luna high 能读、能整理，但不能独自替你拍板
Medium：搬运与目录
逐条抽取、去重、分类、文档目录和固定格式草稿。要求返回原文、路径与未确认项。
High：只读分析助手
仓库地图、日志解释、测试失败归因和来源初筛。它可以思考，但不承担跨来源的最终取舍。
主模型：综合与批准
Sol / Claude 决定证据可信度、架构、关键补丁和最终结论；不要让整理材料的助手批准自己。
子代理 / subagent
官方接口说明 ↗- 当前能不能用
- ChatGPT Work 与 Codex 支持；可显式要求主模型分派。
- 推荐用法
- 让 Luna high 只读扫描仓库、整理文档、归类日志、核对来源；主模型保留决策与最终写入。
- 不要这样用
- 多个代理同时改同一文件，或把模糊架构问题直接交给廉价助手。
新任务 / 新对话
官方接口说明 ↗- 当前能不能用
- 同一项目可开独立任务；相关上下文不会自动等于当前长对话。
- 推荐用法
- 每个明确结果单开一项：例如“建立仓库地图”“复核测试失败”“整理来源目录”。
- 不要这样用
- 把同一个需要连续上下文的调试链拆散，导致每项都重新理解背景。
Git worktree
官方接口说明 ↗- 当前能不能用
- Codex 桌面端可为独立任务和自动化使用隔离 worktree。
- 推荐用法
- 当 Luna 或其他子代理必须写代码时，让每名写入者拥有独立工作目录，再由主线程合并。
- 不要这样用
- 只建分支却让多个代理共用同一工作目录；分支名并不能隔离未提交文件。
定时任务 / automation
官方接口说明 ↗- 当前能不能用
- Codex 桌面与网页可管理；本地项目 / worktree 类型目前由桌面端配置。
- 推荐用法
- 固定检查清单、依赖状态、测试报告、来源可用性等可复现任务；候选结果先人工审核。
- 不要这样用
- 让自动化未经审核就发布新模型结论、价格或排行榜。CLI / IDE 也没有同等管理界面。
线程、子代理、worktree 与多人模式
先分清它们解决什么问题，再组合
任务 / 线程
单独的一项工作和独立上下文。- 什么时候用
- 目标不同、需要较长连续思考，或不希望大量材料干扰当前主线时新开。
- 它不解决什么
- 它不会自动共享当前对话的全部细节；交接要写目标、事实和产物。
子代理
主模型临时派出的专职助手。- 什么时候用
- 并行读来源、扫仓库、跑独立核对或做反方证据；返回可核查结果给主线程。
- 它不解决什么
- 子代理的答案是材料，不是最终批准。廉价模型尤其要返回路径、原文和未确认项。
Worktree
给写代码的人一间独立工作室。- 什么时候用
- 多个代理必须同时改不同模块时隔离未提交文件，再由一个负责人合并。
- 它不解决什么
- 它只隔离文件，不提高智力；多人改同一文件仍会冲突。
Ultra / Agent team
多名代理同时推进可分开的支线。- 什么时候用
- 竞争假设、独立来源、不同模块、实现与测试能真正并行时使用。
- 它不解决什么
- 共享一条串行链、同一文件或每步都依赖上一步时，多代理只会增加沟通和总 token。
自动化
按时间重复执行固定清单。- 什么时候用
- 状态检查、依赖变化、来源可用性和标准测试等规则明确的任务。
- 它不解决什么
- 它不是“自动变聪明”；新模型发布、规则改变和结论解释仍需人工或 AI 复核。
从一段不完整的语音需求，到可审核交付
- 主线程澄清：把语音整理成目标、非目标、风险和验收，不急着实现。
- 只读支线：子代理分别查仓库、来源和反例；便宜模型只交付证据，不下最终结论。
- 负责人定计划：强模型解决冲突、冻结接口和文件所有权，判断串行还是并行。
- 隔离实现：独立模块才开 worktree / 团队；同一核心文件由一名执行者负责。
- 独立验收：机器测试先跑，另一家模型只读审查，最后由主线程合并并总结限制。
反方论证和缺口搜索可以交给便宜子代理；它的价值是提醒主模型“可能漏了什么”，不是把廉价答案当最终裁决。只有高风险决策才值得再用昂贵模型做第二次反证审计。
Claude Code 对照
先看你正在做什么，再搭配 Claude、Astra 与执行模型
30 秒任务分流
不用记榜单：找到最像你当前工作的那一张
每张卡先给能直接照做的选择，再保留技术证据。模型只是起点；范围、测试、检查点和审查决定最终能不能放心交付。
产品构思、MVP、模糊需求
Fable 5.1 high 或 Astra medium / high先让强模型把目标、约束和可验证结果做清楚。预算平衡可从 Opus 5 high / Sol high 起；核心语义理解失败时换强模型，而不是反复重跑。
Fable 5.1 有 Cursor 模糊多文件实测；Astra 有 AA 工作任务与长程代码信号，但未在当前 CursorBench 出现。不能由榜单把它们固定成产品或编码的专职角色。后端逻辑、终端、测试与部署
Sol high；高价值难题用 Astra high / xhigh已有命令、测试和日志时，Sol 仍是可靠预算起点。Astra 在固定长任务框架用更少输出与步骤到达相近通过率，值得在复杂任务复测。
DeepSWE：Astra xhigh 74%±3 / $6.52，Sol max 73%±3 / $6.46；误差重叠。普通 Token 单价高 2.5 倍，并未让这条平均任务账单也高 2.5 倍。前端、网页、互动原型
Fable 5.1 high；Opus 5 / K3 作为任务 A/B先做一个能运行的代表页面，再检查视觉、响应式与交互。不要把一次漂亮演示当成可上线的完整产品。
Fable 5.1 的 Cursor 与 Vals 应用信号支持候选资格；K3 保留视觉、React、3D 专项。两者都需要同视口截图、构建与真实操作验收，不能据此宣布所有前端任务第一。Debug、疑难 Bug、因果分析
先找复现与反例，再按失败代价选模型能稳定复现的小问题可用 Sol 或明确任务执行者；根因模糊、跨系统或失败昂贵时用 Astra / Fable 5.1。语气自信不是因果正确。
目前没有同口径证据支持 Debug 一律属于某模型。让它给出假设、最小复现和可区分原因的实验；认真尝试仍理解错核心语义时换强模型。长循环、跨文件任务、后台代理
Astra / Sol；Gemini 3.8 Flash 作为成本候选先建立可恢复检查点、有效权限和验收。谁能安全持续完成你的任务，要靠同任务试跑，不由模型性格或最大上下文决定。
DeepSWE 9/3：Astra xhigh 74%±3、Sol max 73%±3、Gemini 3.8 high 74%±1，区间重叠。Gemini 平均 $2.36 但 166 步；Fable 5.1 暂无同版本 DeepSWE，不能继承旧 5。实现者自测，再由独立模型查漏
Astra / Sol 实现可用 Claude 复核；反向亦然先完成实现者自测，再让没有参与实现的模型找反例和可复现问题；独立复核不是禁止自审，更不能代替测试。
Fable 5.1 的 CodeRabbit 两种配置没有显示升档普遍增益，且不能直接对排不同时间和 pipeline 的 Sol 数据。高风险动作继续服从实际授权与发布门。常见说法交叉核对展开看：哪些方向对，哪些说得太满
Fable 只比 Opus 贵，日常都该用 Opus
旧 Fable 5 不能代表 5.1。新版已有更强 Cursor 多文件信号，普通输入 / 输出仍为 Opus 两倍，但缓存读取是 Opus 的一半；真实成本取决于任务和用量。
Claude 负责产品，OpenAI 负责纯编码
它们都能规划、实现和审查。Fable 5.1 在 Cursor 多文件任务靠前，Astra 在终端和 PDF 任务领先的点位更高；这是评测与任务差异，不是固定职业分工。
Fable 5.1 medium 就等于 Sol max
CursorBench 68.0% 对 67.2% 只是相邻点位；AA v4.2 的 Fable medium 是 50（估算），Sol max 为 51。API、代理框架、档位和任务不同，不能写成通用等价。
最强模型直接开 max 最省心
Fable 5.1 在 Cursor 从 xhigh 升 max 只增加 0.6 个百分点，平均费用多约 38.5%；差异未必显著。关键失败足够昂贵时仍可以直上 max，不机械逐级试。
Astra 比 Sol 贵 2.5 倍，所以任务也贵 2.5 倍
普通输入 / 输出单价如此，但 DeepSWE Astra xhigh 与 Sol max 的平均费用为 $6.52 对 $6.46，通过率区间重叠；Astra 输出和步骤更少。换到 AA v4.2 max 又是 $2.57 对 $1.25。
Ultra / ultracode 就是比 max 更高的独立分数
Ultra 属于多代理编排；Claude Code ultracode 当前发给模型的是 xhigh 并组织工作流。它们没有可直接继承的 max 成绩，也不适合靠并行加速每一条串行难题。
Claude Fable 5.1
当前 Claude 前沿主力；复杂多文件、研究和长交付候选
- API / 1M token
- $10 输入 / $50 输出；缓存读取 $0.25
- 建议起点
- API / Claude Code 从 high；日常可 A/B medium，难题升 xhigh
- 边界
- CursorBench 已有五档实测，xhigh 到 max 只多 0.6 个百分点、平均费用多约 38.5%。AA 除 max 外四档为估算，AA / Vals 含安全回退；不要当纯模型完整实测曲线。
Claude Opus 5
成熟的 Claude 质量与成本平衡主力
- API / 1M token
- $5 输入 / $25 输出
- 建议起点
- 日常从 high；编程 / Agent 能力敏感时试 xhigh
- 边界
- 普通输入和输出是 Fable 5.1 的一半，缓存读反而更贵；按任务、缓存构成与返工比较。范围和验证应与风险相称，不因更强模型上市就否定已验证的流程。
Claude Sonnet 5
边界明确的日常主力、批量执行与团队成员
- API / 1M token
- $2 输入 / $10 输出标准价；原定涨价已取消
- 建议起点
- high；成本敏感降 medium，最难编码升 xhigh
- 边界
- 清单、测试和边界都明确时仍更经济；不要因为 Opus 5 上线就把所有重复执行任务一律升档。
Claude Fable 5（旧版）
旧版历史基线；API 仍 Active
- API / 1M token
- $10 输入 / $50 输出
- 建议起点
- 既有稳定流程可暂留；新任务先试 Fable 5.1
- 边界
- 旧版成绩不继承给 5.1；新版普通输入 / 输出同价，但缓存读取由 $1 降至 $0.25。不是所有 Token 都降价 75%。
Claude Opus 4.8
成熟旧流程与历史对照
- API / 1M token
- $5 输入 / $25 输出
- 建议起点
- 已有稳定流程可暂留 high / xhigh
- 边界
- 官方仍提供，但新任务应先 A/B Opus 5；不要把旧连续观测曲线当作 Opus 5 的成绩。
Claude Haiku 4.5
快速、便宜的分类、搜索和窄任务助手
- API / 1M token
- $1 输入 / $5 输出
- 建议起点
- 按任务使用默认配置
- 边界
- 不承担关键架构或无人复核的复杂实现。
Opus 5 历史 AA 档位曲线 · 2026-07-25 原存档
先从 high 开始；升档买的是更长思考，不是固定比例的“智力”
保留旧方法的原始快照，仅用于追溯当时升档成本；不能与当前 v4.2 或 Fable 5.1 的新表相减。整套账单不是一次普通任务价格。
分类、抽取和低风险辅助；不要独自处理高风险开放任务。
- 整套成本
- $556
- 输出量
- 12M
清楚、可验收的日常任务；在 Cursor 多文件任务中已与 Sol xhigh、Terra max 同档。
- 整套成本
- $1,115
- 输出量
- 29M
Opus 5 的 API 与 Claude Code 默认档；本表仅保留历史 AA 曲线，当前前沿比较看 v4.2。
- 整套成本
- $1,974
- 输出量
- 52M
困难编程、架构和长链路；只有 high 的失败代价明显时再升。
- 整套成本
- $2,910
- 输出量
- 76M
关键尾部和自己的 A/B 证明确有收益时使用；不是“默认更稳”的常开档。
- 整套成本
- $3,836
- 输出量
- 100M
怎么用：需求清楚、结果易验收先 medium / high；困难编程、架构和长链路再用 xhigh。当前 CursorBench 的 Opus 5 high → xhigh 从 66.7% 到 69.3%，费用约增 88%；xhigh → max 多 0.7 个百分点、费用约增 12%。这是 Opus 5 的具体任务数据，不能套给 Fable 5.1 或 Astra。
CursorBench 3.2 · 模糊多文件任务
分数和一次任务平均花费，要放在一起看
分数越高表示在这套 Cursor 任务里完成得更好；费用已按各模型的输入、缓存写入、缓存读取和输出挂牌价计算。它不是通用智商，也不是你的固定账单。
CursorBench 69.4% / $4.80；API / Code 官方默认 high。medium 为 68.0% / $3.53，可先在自己的日常任务复测。
CursorBench 为 66.2%—68.0% 对 67.2%；这是同一产品里的相邻点位，不是所有任务能力等价，也不能套到 AA 估算档。
CursorBench 为 67.0% / $1.93 与 69.2% / $2.38；强计划加可靠验收后是较低成本候选，不能只看每 Token 单价。
Fable 5.1 从 72.8% 到 73.4%，只多 0.6 个百分点；平均费用从 $6.96 到 $9.64，多约 38.5%。自己的失败损失决定是否值得。
查看 113 个原创长程代码任务：Opus、Sol 与 K3 是否真有固定分工
DeepSWE v1.1 在同一 mini-swe-agent 上运行 113 个原创任务。通过率区间重叠时不判唯一冠军；成本、输出和步骤越低，表示在这套任务里更节制，不代表所有项目都更快。
- 平均成本
- $6.52
- 输出 token
- 30k
- Agent 步数
- 29
与 Sol max 区间重叠、平均费用相近，输出约一半、步骤不到一半；不能据此保证每个真实项目都更快或更便宜。
- 平均成本
- $2.36
- 输出 token
- 143k
- Agent 步数
- 166
进入同一长程代码领先档且平均费用较低；更多 Token 和步骤仍有等待与失败恢复成本，不是所有任务的无条件替代。
- 平均成本
- $11.84
- 输出 token
- 118k
- Agent 步数
- 99
与 Astra、Gemini 3.8 同为 74% 点位，区间重叠；不能单凭取整点位宣布唯一冠军。
- 平均成本
- $6.46
- 输出 token
- 60k
- Agent 步数
- 61
与 Opus 同档；当前促销后成本更低、输出更短、步骤更少，适合可自动验收的工程闭环。
- 平均成本
- $13.41
- 输出 token
- 80k
- Agent 步数
- 68
这是旧 Fable 5；当前原榜未出现 5.1，不得换名继承。旧版账单也不能当新版缓存优惠后的费用。
- 平均成本
- $3.99
- 输出 token
- 80k
- Agent 步数
- 124
与 K3 同点且区间重叠，已进入开放权重前沿；成本低于 Sol / Opus，但步骤明显更多。
- 平均成本
- $4.65
- 输出 token
- 81k
- Agent 步数
- 98
也处在同一宽置信区间；低挂牌价带来较低账单，但步骤和输出仍偏多。
- 平均成本
- $3.45
- 输出 token
- —
- Agent 步数
- —
与 GPT-5.5 xhigh、Luna max 同点位；价格仍有优势，但没有复现 CursorBench 的最高点位。
- 平均成本
- $0.61
- 输出 token
- —
- Agent 步数
- —
长程通过率已到可用区间且成本很低；仍需强计划和测试，不能把这条轨道当通用推理等价。
- 平均成本
- $2.03
- 输出 token
- —
- Agent 步数
- —
3.7 保留效率优先流程；当前原榜配置为 medium，不沿用旧 high 行。与 3.8 Token 同价不代表任务总成本相同。
- 平均成本
- $0.24
- 输出 token
- 73k
- Agent 步数
- 123
达到合格代码执行线且极便宜；比 Sol max 点估计低 10 个百分点，更适合强计划和测试兜底后的支线。
- 平均成本
- $1.67
- 输出 token
- 106k
- Agent 步数
- 155
已经达到可用代码专项；当前公开运行成本高于 GLM-5.3 Flash，仍可作为不同模型家族的低价代码候选。
- 平均成本
- 见人民币价
- 输出 token
- —
- Agent 步数
- —
中文、视觉与阿里生态仍有价值；长程代码不应按其 AA 综合分直接类比 Sol xhigh。
- 平均成本
- 见源
- 输出 token
- —
- Agent 步数
- —
通用代码不是前沿；法律、金融和可恢复长代理才是正式收录理由。
- 平均成本
- $0.46
- 输出 token
- 108k
- Agent 步数
- 153
只适合计划明确、可自动验收的低风险支线；低价可能伴随更长循环。
查看 Claude、OpenAI 与 K3 16 种常见组合的完整同口径表
手机上可左右滑动；相差不到约 1 分时先按同档，再看成本、等待和自己的验收结果。
| 模型与档位 | 任务得分 | 平均成本 | 大白话怎么读 |
|---|---|---|---|
| Fable 5.1 max | 73.4 | $9.64 | 本表最高点位；仅比自身 xhigh 高 0.6 个百分点而费用多约 38.5%。公开页未给配置置信区间，不据小差距宣布稳定胜负。 |
| Fable 5.1 xhigh | 72.8 | $6.96 | 困难多文件候选；不把这条 Cursor 实测等同于 AA v4.2 的 xhigh 估算。 |
| Grok 4.6 xhigh | 70.8 | $2.81 | 较低平均费用的前沿候选；DeepSWE 当前为 medium 67%±2，配置与任务不混用。 |
| Fable 5 max（旧版） | 70.5 | $17.32 | 旧版对照；不继承给 Fable 5.1，也不再称当前点估计最高。 |
| Opus 5 max | 70.0 | $8.23 | 能力敏感的关键尾部；不要仅因“更放心”而常开。 |
| Grok 4.6 high | 69.9 | $2.34 | 只比 xhigh 低 0.9 分；适合先做日常 A/B，重要事实和长期无人值守仍需复核。 |
| Fable 5.1 high | 69.4 | $4.80 | API / Code 官方默认，适合作能力优先起点；与 Sol high 63.5% 的差是 5.9 个百分点，不是智力增幅。 |
| Opus 5 xhigh | 69.3 | $7.35 | 困难多文件与架构；距 max 仅 0.7 分。 |
| Gemini 3.8 Flash high | 69.2 | $2.38 | 同版本两条代码方法支持较低成本工程候选；不继承给 Cyber 受限分支。 |
| Fable 5.1 medium | 68.0 | $3.53 | 日常任务可先试；邻近 Sol max 67.2%，不是跨任务等价。 |
| Sol max | 67.2 | $5.69 | 与 Opus high 同档；终端和测试闭环仍有独立优势。 |
| Gemini 3.8 Flash medium | 67.0 | $1.93 | 边界明确且验收可靠时可先试，质量不足再升 high 或回强主模型。 |
| Opus 5 high | 66.7 | $3.91 | Claude 日常高质量默认；先从这里开始。 |
| Fable 5 high（旧版） | 66.5 | $8.77 | 旧版同任务对照，不是 5.1 的费用或分数。 |
| Fable 5.1 low | 66.2 | $2.90 | 在此 Cursor 任务中邻近 Sol max，但官方提示 low 可能减少检索；不能照搬到时效研究和高风险任务。 |
| Terra max | 64.9 | $2.31 | 按原用量乘 7 月 30 日新价；更依赖清楚边界与自动测试。 |
| Sol xhigh | 64.5 | $3.88 | 复杂仓库、架构、安全和终审的 OpenAI 路线。 |
| Opus 5 medium | 64.3 | $3.29 | 清楚、可验收的 Claude 日常任务。 |
| Sol high | 63.5 | $2.79 | OpenAI 日常严肃编程默认；与 Opus low 同档。 |
| Opus 5 low | 62.8 | $2.55 | 低风险辅助；不要因单榜接近 Sol high 就替代严肃主线。 |
| Opus 4.8 max | 62.3 | $5.77 | 旧流程基线；新任务同价应先试 Opus 5。 |
| Sonnet 5 max | 61.5 | $4.30 | 按当前标准价，升到 max 后仍不一定比 Opus high 更省；日常更应看 medium / high。 |
| Gemini 3.7 high | 61.6 | $1.20 | 3.7 同版本效率基线；不把这行当 3.8 成绩，也不与 DeepSWE medium 配置混合。 |
| Luna max | 61.1 | $0.39 | 按原用量乘 7 月 30 日新价；需要测试兜底，不能按分数替代高端主控。 |
| K3 max | 60.8 | $2.70 | 模糊多文件任务已可用，但没有压过 Opus / Sol 高档位；视觉和长上下文优势需看其他轨道。 |
| Sol medium | 60.0 | $1.95 | 相同 Cursor 框架中的日常档对照，不等于 AA 的 medium 指数。 |
| K3 high | 59.7 | $1.89 | 与 K3 max 只差 1.1 分；日常 Kimi Code 仍先从 high 开始。 |
| Sol low | 52.6 | $1.01 | 低风险明确任务参考；不能只因名称与 Fable low 相同就认定推理预算或能力相同。 |
Opus 5 vs Fable / Sonnet / OpenAI / Opus 4.8
能力优先先比较 Fable 5.1 与 Astra；Sol / Opus 5 保留成熟的质量成本平衡，Gemini 3.8 Flash 是较低成本工程候选。先过任务质量线，再比成功任务成本。
9/5 标准 API 每百万 Token：Fable 5.1 / Astra 普通输入输出同为 $10 / $50，但缓存读为 $0.25 / $1；Opus 5 为 $5 / $25，Sonnet 5 为常规标准价 $2 / $10，Sol 当前促销 $4 / $20（至少到 2026-11-21）。AA 的加权任务费是评测权重与实际 token／缓存用量折算的平均测评任务费，不是报价、成功任务成本或会员扣量；同单价不等于同任务账单，effort、缓存、工具、重试与人工返工必须另算。
查看结论为什么变化、哪些限制仍保留
- AA v4.2 当前最高档：Fable 5.1 max 57（含安全回退）、Astra max 55、Opus 5 max 54、Sol max 51。旧 v4.1.1 已换方法，不与历史分数混排，也不是智力百分比。
- Fable 5.1 的 AA low / medium / high / xhigh 分别为 48 / 50 / 52 / 54，全部标估算；Sol 与 Astra 五档无此标记。Fable 的估算档不能当完整独立实测曲线。
- AA 五档中，Astra low 49 / $0.63 对 Sol high 48 / $0.61，Astra medium 52 / $1.16 对 Sol max 51 / $1.25；这是拿相同任务试用两者（A/B 对照）的价格起点，不是跨任务等效。旧 Fable 5 只有 max 53 / $5.62，配置含 Adaptive Reasoning、Max Effort 与 Opus 4.8 Fallback，仅供已有用户对照，新项目不据此优先选旧版。
- CursorBench 3.2 中 Fable 5.1 low / medium 为 66.2% / 68.0%，跨过 Sol max 67.2%；但其 max 73.4% 与 xhigh 72.8% 仅差 0.6 个百分点，平均费用多约 38.5%。Astra 暂无该榜成绩。
- DeepSWE 9/3：Astra xhigh 74%±3 / $6.52，Sol max 73%±3 / $6.46，Gemini 3.8 high 74%±1 / $2.36。区间重叠，支持同领先档而非唯一冠军；Fable 5.1 不在当前原榜。
- Vals Index v2 当前为 Fable 5.1 max 68.83%±1.08（含回退）、Astra max 66.61%±1.09、Sol max 63.71%±1.06。它偏金融、编程与法律，不是整体经济自动化比例；Sol 页面费用仍按旧价，不能当当前促销账单。
- 单项方向会反转：Vals Terminal 2.1 为 Astra 87.27%、Sol 85.77%、Fable 5.1 85.02%（含回退）；AA GDP.pdf 全标准通过为 33.2% / 28.2% / 26.2%。综合领先不等于每项都领先。
- Gemini 3.8 Flash 在 Cursor 为 high 69.2% / $2.38、medium 67.0% / $1.93，结合 DeepSWE 支持工程候选。它与 3.7 Token 同价，却可能消耗更多 Token；3.7 保留效率优先入口。
- GLM-5.3 的 AA v4.2 max 49 与 DeepSWE 69%±3 支持开放权重前沿；Flash 的 AA 46 与 DeepSWE max 63%±4 / $0.24 支持低价执行，但不是与 Sol 某档全面等价。
- Grok 4.6 在 Cursor xhigh 70.8% / $2.81、high 69.9% / $2.34；DeepSWE 当前是 medium 67%±2 / $3.45。不同评测的 effort 不能交叉替换。
- Fable 5.1 在 CodeRabbit 的两种配置没有升档普遍收益；Sol 对照来自不同 pipeline，不能直接判胜负。代码审查仍需实现者自测、独立反证和真实失败证据。
- Muse Spark 1.3 与 Qwen3.8-Flash-Next 已有同版本 AA 信号，但第二种广泛工程方法或可用性仍有缺口。不能继承 Muse 1.2 专业任务，也不为新名字自动增设正式路由。
opusplan官方别名：Opus 负责计划，Sonnet 负责执行。适合计划需要更强判断、而实现边界已经稳定的任务。
ultracodeClaude Code 的动态工作流编排，当前建立在 xhigh 上；它不是 API 的第六个 effort，也不要和 OpenAI Ultra 混同。
每个助手有独立上下文，可指定更便宜模型与 effort。适合读大量日志、测试、文档，不必把噪声塞回主线程。
只适合独立研究、模块或竞争假设。总 token 明显更高；顺序任务和同文件修改不要开团队。
Codex × Claude × GLM / K3
跨模型配合：角色互补，不是互相重复回答
| 任务形状 | 计划 | 执行 | 审查 |
|---|---|---|---|
| 需求模糊、需要先把问题讲清 | Astra high / xhigh 或 Fable 5.1 high / xhigh；成熟流程可保留 Sol / Opus 5 | 计划稳定后交给 Sol high 或 Gemini 3.8 high；成本敏感、测试强且可回滚时可试 GLM-5.3 Flash max | 换另一家模型只读审查，优先找遗漏和可复现错误 |
| 边界清楚的日常功能 | 主执行模型自己做短计划即可 | Sol high；预算型流程试 Terra xhigh / max、GLM-5.3 Flash max 或 Sonnet 5 high | 机器测试先行；高风险部分再用不同模型审查 |
| 架构、安全、复杂迁移 | Astra / Fable 5.1 xhigh；失败代价高且有独立验收时可直接 max，不强制逐档重跑 | 按模块拆分；边界稳定部分降到 Sol high / Sonnet 5 | 未参与实现的强模型 + 全量测试 + 人工批准 |
| 反方论证、缺口与证据审计 | 主模型先写当前结论和证据标准 | Luna high / Sonnet 5 / Haiku / GLM-5.3 Flash 做便宜的反例搜索 | 强模型判断反例是否成立；廉价代理不能直接推翻结论 |
一个人做高质量功能
中等预算- Astra medium / high 或 Fable 5.1 high 先写验收、风险和分阶段计划；预算平衡可用 Sol / Opus。目标不确定时先解决不确定性，不把模糊计划直接交给低价执行者。
- 原强主模型可以继续实现；质量达标后再按成本选 Sol、Opus 或 Gemini 3.8 Flash，并运行测试。真正明确、可回滚的子任务再试更便宜模型，需要多写入者才分配独立工作区。
- 实现者自测通过后，让另一家模型做一次独立只读复核；有可复现问题就修复重验，没有新增证据不反复争论风格。
停止规则：理解错核心语义时回到强模型；验收已满足且复核不再提供新失败证据时停止。
成本优先的日常开发
低—中预算- 先由 Astra / Fable 5.1 / Sol / Opus / GLM-5.3 中适合任务的强模型写清目标、必要边界、验收与失败退路。
- 质量达标后，小流量试 Gemini 3.8 Flash、GLM-5.3 Flash max、Luna 或 DeepSeek Pro max；用相同代表任务比较成功率、实际费用、等待和返工。
- 测试、类型检查与构建按改动风险执行。漏步骤可修流程；认真尝试后仍理解错就回强模型，不无限重跑。能直接完成的简单任务不强制套多模型链。
停止规则：重复失败或返工成本超过节省的模型费用时停止低价重试并升级。
复杂研究与方案决策
质量优先- 先确定要回答的决策与原始证据。资料整理可交明确子任务；X 一手帖子可用 Grok 工具检索，但不把实时性当准确性。
- Astra / Fable 5.1 按资料类型和真实可用工具综合；Sol / Opus 为预算或工具兼容候选。每条重要结论保留来源、日期、推断和未确认项。
- 只在反证能带来净收益时安排独立复核；支线不独立就留在单主线，不默认并行或 Ultra。
停止规则：无法新增原始证据时，不靠多开代理制造确定性；保留明确未知。
确有独立模块时并行
按净收益决定- 强主模型先明确接口、写入责任和验收；不把所有文件限制写死，必要范围变化由负责人协调。
- 独立写入任务用隔离工作区；同一共享文件一个责任人。让代理具备完成授权任务所需工具，不用过窄权限制造无效交接。
- 主线程合并、运行相称的集成测试，再由未参与实现者复核。模型、effort 与代理数量分别调整，不能把 max 分数当 Ultra 成绩。
停止规则：模块依赖反复变化、共享写入过多或协调成本超过收益时，退回单主线。
“每 token 更贵”不一定等于“每项任务更贵”
历史 VIKTOR 公司任务中，Sol 与旧 Fable 5 调整后都为 76%，总成本约 $33.55 对 $96.35；单次运行误差约 2—3 个任务。这不是 Fable 5.1 的结果，也不能外推成所有公司都相同。
查看评测方法与完整结果 ↗强模型定规则与审查，小模型并行执行
Anthropic 公布的百万行 Bun 迁移先建立规则手册，再由 12 个 Sonnet worker 扇出执行、较强模型复核；合并前测试全绿仍出现 19 个回归，说明自动测试与人工审查都不能省。
查看完整迁移复盘 ↗作为专项补位，不默认塞进每条编程流水线
K3 更适合超长资料、多模态输入、Kimi 生态或并行研究命中明确优势时加入；普通代码主线先把 Codex / Claude 的验收流程跑稳。
查看 K3 普通、集群与 1M 上下文指南 →把模型接进网站或企业流程
先设质量底线，再算一次成功任务的总成本
成功任务成本
模型调用费 + 缓存与长上下文 + 重试 + 工具调用 + 人工返工 + 等待损失 ÷ 最终成功任务数
挂牌“每百万 token”只是第一项。便宜模型如果重试更多、输出更长或需要人工修，可能反而更贵。客服分类、标签、格式化
- 最低质量线
- 错了可重试，结果可规则校验
- 建议路线
- GLM-5.3 Flash / Luna / Haiku 等低价模型
- 为什么
- 达到可用线后，吞吐和单次成本更重要。
检索摘要、会议纪要、内部知识问答
- 最低质量线
- 必须附原文与来源；关键数字可复查
- 建议路线
- GLM-5.3 Flash / Luna high / Sonnet 5，关键结论升级主模型
- 为什么
- 把便宜模型用于压缩材料，把风险判断留给强模型。
用户可见写作、代码建议、普通 Agent
- 最低质量线
- 稳定达到品牌、正确性和工具调用要求
- 建议路线
- Sol high / Sonnet 5 high；测试强可评估 Terra
- 为什么
- 这里要平衡一次成功率、延迟、返工和模型账单。
付款、安全、合规、核心经营决策
- 最低质量线
- 错误损失高，且有人工批准与审计记录
- 建议路线
- Astra / Fable 5.1 xhigh 或 max；不同厂商独立核验，保留人工决策与授权门
- 为什么
- 先买正确性，再谈价格；单价不是主要成本。
上线前用自己最常见、最昂贵和最危险的任务分别建样本；不要只测平均题，也不要把公开榜单的通过率直接当企业 SLA。
最后由自己的任务拍板
用 15—30 个真实任务建立你的成本—质量曲线
- 分层抽样：机械小改、日常多文件、复杂调试、架构/安全、长研究各取 3—6 个。
- 冻结环境：同一提交、同一工具权限、同一超时、同一验收测试。
- 先跑起点：Sol high、Terra xhigh、Luna high；旧流程加 GPT-5.5 high / xhigh 对照。
- 按失败原因升级：漏步骤升 effort，能力理解错误升模型，可并行才开多代理。
- 计算成功任务成本：模型费用 + 重试 + 人工返工 + 等待损失，而不是只看挂牌价。
至少记录这 5 项
- 一次是否正确完成，而不是“看起来不错”
- 总等待时间与人工盯守时间
- 模型费用、重试费用与订阅额度消耗
- 人工修改行数、返工轮数和回归数量
- 是否主动读取关键文件、运行测试并报告限制
每档差 1 分、差一两题或置信区间重叠时按同档；再由等待时间、预算和人工返工决定。
最后再总结一次
模型不是越强越好，工作流也不是越复杂越好
- 日常编程：Sol high 是省心默认；简单且验收清楚可降 medium。
- 预算工程：Terra 只有在你的固定任务和测试体系里证明成功成本更低，才值得替代。
- 关键尾部：架构、安全、迁移与终审用 xhigh；失败代价高可直接 Max。
- 低价助手：Luna medium / high 负责抽取和整理；计划冻结、测试可验收时再让 xhigh / max 执行批量改动，强模型负责冲突与批准。
- 多模型协作：先分计划、执行、审查，再决定线程、子代理、worktree 或团队。
来源、日期与限制
每种证据只回答它能回答的问题
资料核验：2026-09-05Radar 抓取：2026-07-23 17:45（UTC+8）Radar 基线：2026-07-23 17:45（UTC+8）价格口径：2026-09-05（Astra / Fable 5.1 标准价；Sol 与 Gemini 介绍价；Sonnet 5 常规标准价；历史评测账单另标）Artificial Analysis Intelligence Index v4.2（9/4 换版；不与旧值混排）
当前 AA 方法Artificial Analysis：9 月 4 日切换 v4.2，不与旧指数混排打开原始来源 ↗当前 AA 各档Artificial Analysis：Fable 5.1 五档，低于 max 的四档标估算打开原始来源 ↗当前 AA 各档Artificial Analysis：Astra 各推理档与加权任务费用打开原始来源 ↗当前 AA 对照Artificial Analysis：Sol 各推理档与加权任务费用打开原始来源 ↗官方 AstraOpenAI：Astra 模型规格、推理档与接口支持打开原始来源 ↗官方 Fable 5.1Anthropic：Fable 5.1 型号、入口与默认档打开原始来源 ↗官方 Claude 当前价格Anthropic：Fable 5.1 缓存读与 Sonnet 5 标准价打开原始来源 ↗官方 Gemini 3.8Google：Gemini 3.8 Flash 与受限 Cyber 分支打开原始来源 ↗独立 Fable 5.1 审查CodeRabbit：45 个审查任务与升档边际收益打开原始来源 ↗官方 GLM-5.3Z.AI：GLM-5.3 发布、规格与 API 价格打开原始来源 ↗官方 GLM-5.3 FlashZ.AI：GLM-5.3-Flash、Ox Alpha 与 max 使用边界打开原始来源 ↗独立 GLM 对比Artificial Analysis：GLM-5.3 与 Flash 综合、速度和任务成本打开原始来源 ↗官方 Qwen 观察项Qwen：Qwen3.8-Flash-Next 官方权重模型卡与生产服务区别打开原始来源 ↗官方 Gemini 3.7Google：Gemini 3.7 Flash 模型卡与 API 价格打开原始来源 ↗官方 DeepSeek 0813DeepSeek：V4 Pro / Flash 型号、峰谷价格与更新记录打开原始来源 ↗官方 Grok 产品xAI：SuperGrok 套餐、共享周额度与 Grok Bot打开原始来源 ↗官方 Grok 规格xAI：Grok 4.6 发布、上下文、推理档与价格打开原始来源 ↗独立专业任务Vals：Grok 4.6 high 的金融与编程加权任务打开原始来源 ↗官方规格与接口OpenAI：Sol 当前促销价、长上下文价格与规格打开原始来源 ↗官方使用建议OpenAI：当前主力模型、推理档与迁移指南打开原始来源 ↗官方计费OpenAI：Codex credits 费率表打开原始来源 ↗官方价格更新OpenAI：Terra 降价 20%、Luna 降价 80% 与新工作流建议打开原始来源 ↗官方语音入口OpenAI：ChatGPT Work 与 Codex 的实时语音操控打开原始来源 ↗官方工作流OpenAI：子代理、长任务、Git worktree 与自动化打开原始来源 ↗官方工作区隔离OpenAI：Git worktree 的并行任务与文件隔离打开原始来源 ↗独立综合评测Artificial Analysis Intelligence Index 当前入口（旧表另标历史日期）打开原始来源 ↗历史真实仓库来源Distributed Codex Radar：本站保留 7 月 23 日固定快照打开原始来源 ↗开源方法SecurityMind/dradar：分布式运行与独立复判方法打开原始来源 ↗独立工程评测CodeRabbit：Sol、Terra 在长任务与代码审查中的差异打开原始来源 ↗独立代理评测VIKTOR：GPT-5.6 与 Claude 的真实工作区任务打开原始来源 ↗独立 5.5 实测Stet：GPT-5.5 high 与 xhigh 的真实 Go 仓库曲线打开原始来源 ↗社区单一样本r/codex：大型 TypeScript monorepo 的 Sol / Terra / Luna 使用记录打开原始来源 ↗社区混合信号r/codex：GPT-5.6 发布讨论、速度、范围膨胀与稳定性反馈打开原始来源 ↗官方 Claude 规格Anthropic：Claude 模型、上下文与 API 价格打开原始来源 ↗官方 Opus 5Anthropic：Opus 5 发布、定位与产品入口打开原始来源 ↗官方 Opus 5 迁移Anthropic：Opus 5 行为、effort 与提示词变化打开原始来源 ↗官方 Claude CodeAnthropic：Claude Code 模型别名、effort 与 opusplan打开原始来源 ↗官方语音输入Anthropic：Claude Code /voice 语音听写与使用限制打开原始来源 ↗官方语音对话Anthropic：普通 Claude 的双向 Voice mode打开原始来源 ↗官方实践解释Anthropic：如何区分“换模型”与“提高 effort”打开原始来源 ↗官方多代理Anthropic：Agent teams 的适用任务与协作边界打开原始来源 ↗官方子代理Anthropic：主对话、子代理与上下文隔离怎么选打开原始来源 ↗官方成本Anthropic：Claude Code 与 Agent teams 成本管理打开原始来源 ↗独立工程方法Simon Willison：用子代理保护主上下文，而不是过度拆角色打开原始来源 ↗独立规格方法Addy Osmani：把边界、测试和自检写进 Agent 任务规格打开原始来源 ↗独立 Claude 企业任务FullStack：Sonnet 5 与 Opus 4.8 的企业工程任务对比打开原始来源 ↗独立 Claude 推理档Stet：Sonnet 5 与 Opus 4.8 的 effort 成本曲线打开原始来源 ↗独立 Claude 审查CodeRabbit：Sonnet 5 代码审查的精度、召回与 Max 成本打开原始来源 ↗独立 Opus 5 综合Vals Index v2：Fable 5.1、Astra、Sol 等专业任务比较打开原始来源 ↗独立多文件成本CursorBench 3.2：Fable 5.1 与 Sol 全档及 Gemini 3.8 的同任务费用打开原始来源 ↗独立长程编程DeepSWE v1.1：113 个原创长程工程任务打开原始来源 ↗厂商发布时内部评测Anthropic：Frontier-Bench v0.1 运行口径、5 次尝试与拒答回退打开原始来源 ↗独立 Opus 5 审查CodeRabbit：Opus 5 构建、精度、召回与琐碎意见打开原始来源 ↗
仍需保留的限制
Radar 是滚动社区样本，运行环境、配额与模型服务会变化；AA 总成本是整套评测成本；厂商发布页中的自报榜单只作为厂商证据。本文没有把不同 harness、不同日期或不同代理框架的数字硬平均。