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Claude Fable 5.1 vs Kimi K2.7 Code

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

Wählen Sie claude-fable-5-1, wenn die Aufgabe viel Platz benötigt: Sein 1000000-token Kontext ist fast 4x so groß wie der von kimi-k2.7-code, seine maximale Ausgabe von 128000-token ist etwa 4x größer, und es verfügt über ein explizites Thinking-Flag zusätzlich zu Chat, Code, Tools und Reasoning. Wählen Sie kimi-k2.7-code, wenn Kosten oder Videoeingabe ausschlaggebend sind, da es Text, Bild und Video akzeptiert und $0.95 bei der Eingabe sowie $4 bei der Ausgabe abrechnet gegenüber $10 und $50 - grob 10.5x und 12.5x günstiger - mit Cache-Reads von $0.19 gegenüber $0.25. Beide sind Modelle mit Textausgabe und Tool-Fähigkeiten, deren Thinking nicht deaktiviert werden kann.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserClaude Fable 5.119 / 213 / 21Kimi K2.7 Code1 / 50 / 5
Claude Fable 5.1 Kimi K2.7 Code 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
MCP-Atlas
N/A
76%
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 Kimi K2.7 Code Δ
Eingabe / 1M Tokens $10 $0.95 11×
Ausgabe / 1M Tokens $50 $4 13×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.25 $0.19 1.3×
Cache-Schreiben 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 79 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

Claude Fable 5.1 Kimi K2.7 Code
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung immer aktiv immer aktiv
Strukturierte Ausgabe ja -
Prompt-Caching explizit (Sie markieren das Präfix) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer 5m default, 1h option nicht veröffentlicht
Mindestlänge des gecachten Präfixes 1024 Tokens nicht veröffentlicht

Spezifikationen

Claude Fable 5.1 Kimi K2.7 Code
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-09-01 2026-06
Knowledge-Cutoff 2026-06 -
Kontextfenster 1M 256K
Maximale Ausgabe 128K 33K
Thinking-Parameter output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
  • thinking.type
  • thinking.keep
Zulässige Werte
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Standardwert

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
thinking on with Preserved Thinking on

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 · Kimi K2.7 Code

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

Kimi K2.7 Code bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.

Ausgabe 259 tok (+174 Thinking) Latenz 5.4 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

Kimi K2.7 Code bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.

Ausgabe 410 tok (+222 Thinking) Latenz 9.4 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

Kimi K2.7 Code bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```

Ausgabe 721 tok (+663 Thinking) Latenz 13.2 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

Kimi K2.7 Code bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.

Ausgabe 2375 tok (+2235 Thinking) Latenz 38.6 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="kimi-k2.7-code",  # 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 Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.95 vs. $10, Faktor 11). 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 Kimi K2.7 Code 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 Kimi K2.7 Code 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

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