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Claude Fable 5.1 vs Claude Haiku 5.5

Claude Fable 5.1 gibt es nur auf Einladung. Die Werte unten sind die aktuellen Live-Preise, für Aufrufe muss Ihr Arbeitsbereich aber erst freigeschaltet werden. Fragen Sie den Zugang bei uns an, bevor Sie auf diesen Vergleich bauen.

vs

Welches Modell wofür

Dies sind die oberste und die unterste Stufe derselben Modellfamilie. claude-fable-5-1 kostet $10 Input und $50 Output; claude-haiku-5-5 kostet $0.1 und $0.5, also 100x weniger bei beidem, mit Cache-Reads bei $0.01 gegenüber $0.25. Beide bieten einen 1000000-Token-Kontext, 128000 maximalen Output, Text- und Bild-Input und einen Knowledge-Cutoff von 2026-06. claude-haiku-5-5 berechnet Prompts über 100000 Token zum 5x-Preis und lässt Sie Thinking abschalten; claude-fable-5-1 behält einen einzigen Preis bei und arbeitet immer mit Thinking. Wählen Sie claude-haiku-5-5 für Klassifizierung, Routing und Extraktion bei hohem Volumen und claude-fable-5-1 für die Aufgaben, die Anthropics höchste Stufe erfordern.

Benchmarks

Claude Haiku 5.5: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittKeins besserClaude Fable 5.119 / 213 / 21
Claude Fable 5.1 Claude Haiku 5.5 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
67.4%
N/A
OSWorld 2.0 partial
80.7%
N/A
HealthBench Professional
58.1%
N/A
Terminal-Bench-Science 0.1
52.6%
N/A
GPQA Diamond
93.7%
N/A
AutomationBench
31.4%
N/A
Chartography with tools
88.4%
N/A

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

Claude Fable 5.1 Claude Haiku 5.5 Δ
Eingabe / 1M Tokens $10 $0.1 100×
Ausgabe / 1M Tokens $50 $0.5 100×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.25 $0.01 25×
Cache-Schreiben 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 78 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

Claude Fable 5.1 Claude Haiku 5.5
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung immer aktiv konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching explizit (Sie markieren das Präfix) explizit (Sie markieren das Präfix)
Cache-Lebensdauer 5m default, 1h option 5m default, 1h option
Mindestlänge des gecachten Präfixes 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

Claude Fable 5.1 Claude Haiku 5.5
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-09-01 2026-10-07
Knowledge-Cutoff 2026-06 2026-06
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 128K 128K
Thinking-Parameter output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) output_config.effort
Zulässige Werte
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
medium

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: Claude Fable 5.1 · Claude Haiku 5.5

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

Claude Fable 5.1 bestanden · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model started generating a long chain of internal "thinking" tokens before producing each answer, and we're billed for those tokens at the same output rate even though users never see them. In practice, that hidden reasoning often runs several times longer than the visible response, so the total tokens per request roughly doubled while the number of requests stayed flat. The upside is measurably better accuracy on complex tasks, so the right conversation is whether that quality gain justifies the cost—and if not, we can restrict reasoning to the workflows that actually need it rather than turning it on globally.

Ausgabe 186 tok Latenz 3.2 s

Claude Haiku 5.5 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

Ausgabe 332 tok (+159 Thinking) Latenz 2.9 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

Claude Fable 5.1 bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): cur = cur + 1 if xs[i] == xs[i - 1] else 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts *matches between adjacent elements* rather than *elements in the run*: it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i-1]`, so a run of length k produces a count of k−1. That's why a single element returns 0 instead of 1, and why every other run also comes out one short — the "misses runs at the end" reports are the same off-by-one seen on inputs like `[1, 2, 2]`, where the trailing run of length 2 is reported as 1 (the original code does update `best` inside the loop, so end-of-list runs aren't actually skipped, just undercounted). […]

Ausgabe 882 tok (+507 Thinking) Latenz 3.4 s

Claude Haiku 5.5 bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

Ausgabe 1012 tok (+591 Thinking) Latenz 6.0 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

Claude Fable 5.1 bestanden · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3 (September quarter)", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on judgment calls (not part of the object): - **revenue_usd_m**: The text says "412 for the topline" but never states the currency or that the figure is in millions; it's also on a constant-currency basis and prefaced with "call it," so it's approximate. If you want strict literalism, this should be `null`. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11%; the exact figure isn't given. - **quarter**: "September quarter" is Q3 on a calendar basis, consistent with the reference to a pending Q4 close. - **guidance**: Explicitly withheld, so `null`.

Ausgabe 633 tok (+349 Thinking) Latenz 3.8 s

Claude Haiku 5.5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

Ausgabe 725 tok (+572 Thinking) Latenz 4.6 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Claude Fable 5.1 bestanden · 121 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for the Gateway.** Starting today, your API gateway can cache prompts once and reuse them across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route to. Long system instructions, retrieval context, and few-shot examples are stored at the gateway layer, so switching models no longer means paying to resend the same tokens. Why send the same 8,000-token preamble to three different vendors when you could send it once? Our cache normalizes prompt segments, fingerprints them, and serves matching prefixes from memory before the request ever reaches an upstream API. Early customers report token costs falling by 30 to 60 percent on high-volume workloads, with median latency dropping alongside. Available today on all Team and Enterprise plans.

Ausgabe 1722 tok (+1463 Thinking) Latenz 2.9 s

Claude Haiku 5.5 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

Ausgabe 2164 tok (+1929 Thinking) Latenz 9.9 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-fable-5-1",
    # model="claude-haiku-5-5",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: Claude Fable 5.1 oder Claude Haiku 5.5?

Claude Haiku 5.5 ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.1 vs. $10, Faktor 100). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich Claude Fable 5.1 gegen Claude Haiku 5.5 A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen Claude Fable 5.1 und Claude Haiku 5.5 Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen