Neu Kostenlos registrieren und 10 Aufrufe gratis nutzen. Bis zu 1 $, ohne Kreditkarte.

Claude Fable 5 vs Claude Fable 5.1

Claude Fable 5 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.

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

Diese beiden sind in den Fakten nahezu identisch: Beide akzeptieren Text und Bild, beide geben Text zurück, beide haben einen 1000000-token Kontext mit 128000 maximaler Ausgabe, dieselben Chat-, Code-, Thinking-, Tools- und Reasoning-Flags, ein Thinking, das nicht deaktiviert werden kann, und dieselben $10 bei der Eingabe und $50 bei der Ausgabe pro Million Tokens. Die Unterscheidung liegt in den Cache-Reads und der Aktualität: claude-fable-5-1 berechnet $0.25 pro Million gecacheten Eingabe-Tokens gegenüber $1 für claude-fable-5, ein 4x Unterschied, und hat einen Knowledge-Cutoff von 2026-06 gegenüber 2026-01. Wählen Sie 5.1 für cachelastige Workloads oder solche mit wiederholten Präfixen; bleiben Sie nur bei claude-fable-5, wenn Sie bereits darauf festgelegt sind.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserClaude Fable 5686 / 9740 / 97Claude Fable 5.11219 / 213 / 21

18 bei beiden gemessen.

Claude Fable 5 Claude Fable 5.1 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
69.7%
67.4%
BioMysteryBench hard
46.5%
N/A
OSWorld 2.0 partial
72.9%
80.7%
Cybergym
83.1%
N/A
HealthBench Professional
60.9%
58.1%
Terminal-Bench-Science 0.1
24.7%
52.6%
Harvey Lab-AA
93.6%
N/A
GPQA Diamond
92.6%
93.7%
Blueprint-Bench 2
38.6%
N/A
AutomationBench
17.1%
31.4%
CharXiv (RQ) reasoning
kein anderes Modell war besser 88.9%
N/A

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

Preise

Claude Fable 5 Claude Fable 5.1 Δ
Eingabe / 1M Tokens $10 $10 =
Ausgabe / 1M Tokens $50 $50 =
Cache-Lesen / 1M Tokens $1 $0.25 4×
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 79 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

Claude Fable 5 Claude Fable 5.1
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung immer aktiv immer aktiv
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 Claude Fable 5.1
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-06-09 2026-09-01
Knowledge-Cutoff 2026-01 2026-06
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 128K 128K
Thinking-Parameter output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
Zulässige Werte
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

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 · Claude Fable 5.1

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 bestanden · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating extensive internal "thinking" tokens before each answer, and those tokens are billed as output even though users never see them. Output tokens typically cost several times more than input tokens, so adding thousands of hidden reasoning tokens per request effectively multiplied our per-query cost. In short, we're paying for a much longer response behind the scenes in exchange for higher answer quality, and we can manage this by tuning reasoning effort levels or reserving reasoning mode for complex tasks only.

Ausgabe 228 tok Latenz 6.7 s

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

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 bestanden · 8/8 cases

## Fixed code ```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 ``` ## Explanation The original function counts **adjacent equal pairs** rather than **items in a run**: a run of length *n* contains only *n − 1* equal neighbor pairs, so every result is off by one — a single-element list yields 0 instead of 1, and `[1, 2, 2]` yields 1 instead of 2 (which callers perceive as "missing" the run at the end). The fix is to initialize both `cur` and `best` to 1 (any nonempty list has a run of at least length 1), reset `cur` to 1 rather than 0 when

Ausgabe 531 tok Latenz 12.5 s

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

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 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 interpretation: "up eleven and change" is rendered as 11 (the precise figure isn't stated), and guidance is null because it was explicitly withheld.

Ausgabe 192 tok Latenz 6.5 s

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

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 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for our API Gateway** Starting today, your repeated prompts are cached once and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route through the gateway. Instead of paying full token costs every time your application sends the same system prompt or context block, the gateway detects matching prefixes and serves cached results in milliseconds. Why keep spending money and latency on identical requests? Early adopters report cost reductions of up to 60 percent on high-volume workloads, along with faster median response times. Configuration is simple: enable caching in your dashboard, set a TTL, and choose which routes participate. Cache entries are encrypted at rest and never shared between accounts. Available now on all plans.

Ausgabe 1173 tok Latenz 18.2 s

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

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",
    # model="claude-fable-5-1",  # 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 oder Claude Fable 5.1?

Bei Eingabe / 1M Tokens kosten beide gleich viel ($10). Der Preis entscheidet hier also nichts; ausschlaggebend sind die Spezifikationen und Fähigkeiten weiter unten.

Kann ich Claude Fable 5 gegen Claude Fable 5.1 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 und Claude Fable 5.1 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