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Claude Fable 5.1 vs Qwen3.8 Flash

Claude Fable 5.1 wird auf Einladung bereitgestellt. Die untenstehenden Zahlen entsprechen den Live-Raten, aber Aufrufe erfordern zunächst eine Workspace-Berechtigung; fordern Sie bei uns Zugang an, bevor Sie auf diesem Vergleich aufbauen.

vs

Welches Modell, wann

Beide teilen sich einen 1,000,000-token Kontext und akzeptieren Text und Bilder, aber die Preislisten weichen stark voneinander ab: claude-fable-5-1 berechnet $10 Input und $50 Output pro Million Token, was ungefähr 67x und 106x der $0.15 und $0.47 von qwen3.8-flash entspricht. Wählen Sie claude-fable-5-1, wenn Sie dessen Always-on-Thinking (es kann nicht deaktiviert werden) für Chat, Code und Tool-Nutzung wünschen; wählen Sie qwen3.8-flash für hochvolumige Arbeiten, bei denen Kosten eine Rolle spielen, wenn Sie Video-Input, einen etwas größeren 131,072-token maximalen Output oder die Möglichkeit benötigen, das Denken pro Anfrage auszuschalten.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserClaude Fable 5.116 / 185 / 18Qwen3.8 Flash13 / 163 / 16
Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Flash weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
67.4%
58.7%
OSWorld 2.0 partial
kein anderes Modell war besser 77.9%
52.3%
HealthBench Professional
58.1%
N/A
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
93.7%
91.7%
ERQA
N/A
kein anderes Modell war besser 72.3%
AutomationBench
31.4%
N/A
LVBench
N/A
76.6%

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

Preise

Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Flash Δ
Input / 1M Token $10 $0.15 67×
Output / 1M Token $50 $0.47 106×
Cache-Read / 1M Token $0.25 $0.016 16×
Cache-Schreiben 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x -

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 71 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

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

Fähigkeiten

Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Flash
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle immer aktiv konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching explizit (Sie markieren das Präfix) implizit + explizit
Cache-Lebensdauer 5m default, 1h option explicit: 5m, reset on hit
Minimales gecachtes Präfix 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Flash
Input-Modalitäten Text Bild Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-09-01 2026-08-27
Wissensgrenze 2026-06 -
Kontextfenster 1M 1M
Maximaler Output 128K 131K
Thinking-Parameter output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Zulässige Werte
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Standardwert

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Claude Fable 5.1 · Qwen3.8 Flash

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. PRÜFEN 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

Qwen3.8 Flash bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

Ausgabe 330 tok (+262 Denken) Latenz 8.9 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, 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. PRÜFEN 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 Denken) Latenz 3.4 s

Qwen3.8 Flash 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

Ausgabe 2123 tok (+1933 Denken) Latenz 43.8 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

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. PRÜFEN 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 Denken) Latenz 3.8 s

Qwen3.8 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 519 tok (+463 Denken) Latenz 10.5 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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. PRÜFEN 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 Denken) Latenz 2.9 s

Qwen3.8 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

Ausgabe 5958 tok (+5805 Denken) Latenz 88.8 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

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="qwen3.8-flash",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, Claude Fable 5.1 oder Qwen3.8 Flash?

Qwen3.8 Flash ist günstiger bei input / 1m token ($0.15 vs. $10, 67× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten - die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich Claude Fable 5.1 gegen Qwen3.8 Flash ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen Claude Fable 5.1 und Qwen3.8 Flash Prompt-Caching?

Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

Verwandte Vergleiche

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