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Claude Fable 5.1 vs GLM-5.3-Flash

Claude Fable 5.1 solo está disponible por invitación. Las cifras de abajo son las tarifas en vivo, pero para llamarlo tu espacio de trabajo necesita antes un permiso: pídenos acceso antes de construir nada a partir de esta comparativa.

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos modelos admiten ventanas de contexto de 1M-token y ninguno te permite desactivar el pensamiento, por lo que la verdadera diferencia radica en el precio y las entradas: glm-5.3-flash cuesta $0.15 de entrada y $0.5 de salida frente a los $10 y $50 de claude-fable-5-1, aproximadamente 67x y 100x más barato, y acepta video además de texto e imagen, al tiempo que permite hasta 163840 tokens de salida frente a 128000. Recurre a glm-5.3-flash para trabajo de alto volumen o alimentado con video donde el costo por millón es importante, y por sus lecturas de caché más baratas de $0.03. Elige claude-fable-5-1 cuando desees la generación más nueva de Anthropic, con un límite de conocimiento de 2026-06.

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejorClaude Fable 5.119 / 213 / 21GLM-5.3-Flash3 / 50 / 5
Claude Fable 5.1 GLM-5.3-Flash otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
67.4%
63.4%
OSWorld 2.0 partial
80.7%
N/A
HealthBench Professional
58.1%
N/A
Terminal-Bench-Science 0.1
52.6%
N/A
Humanity's Last Exam with tools
65.6%
55.3%
Agents' Last Exam
N/A
26.3%
Chartography with tools
88.4%
N/A

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

Claude Fable 5.1 GLM-5.3-Flash Δ
Entrada / 1M tokens $10 $0.15 67×
Salida / 1M tokens $50 $0.5 100×
Lectura de caché / 1M tokens $0.25 $0.03 8.3×
Escritura en caché 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.

Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 79 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

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

Capacidades

Claude Fable 5.1 GLM-5.3-Flash
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento siempre activo siempre activo
Salida estructurada sí sí
Caché de prompts explícito (tú marcas el prefijo) implícito (automático)
Duración de la caché 5m default, 1h option no publicado
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens no publicado

Especificaciones

Claude Fable 5.1 GLM-5.3-Flash
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen vídeo
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-09-01 2026-08-26
Corte de conocimiento 2026-06 -
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 128K 164K
Parámetro de razonamiento output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) reasoning_effort
Valores aceptados
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning_effort
  • low
  • high
  • max
Valor por defecto

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
max

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: Claude Fable 5.1 · GLM-5.3-Flash

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBACIÓN exactamente 3 frases

Claude Fable 5.1 superado · 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.

salida 186 tok latencia 3.2 s

GLM-5.3-Flash superado · 3 sentences

Enabling reasoning means the model now generates thousands of invisible "thinking" tokens before each visible answer, and we're billed for those hidden tokens at full output rates—our most expensive tier. Since output tokens cost 3–5x more than input tokens, that hidden thinking volume compounds across every request, which is why the bill doubled rather than edged up. If the spend concerns you, the fix is straightforward: route only complex queries to reasoning models and keep simple tasks on standard ones, which can reclaim a meaningful share of that cost without losing accuracy where it matters.

salida 742 tok (+626 razonamiento) latencia 23.2 s

Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.

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. COMPROBACIÓN la corrección pasa las pruebas

Claude Fable 5.1 superado · 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). […]

salida 882 tok (+507 razonamiento) latencia 3.4 s

GLM-5.3-Flash superado · 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **The bug:** `cur` is supposed to hold the length of the current run, but it's seeded with `0` and reset to `0` on a mismatch instead of `1` — and since the loop starts at index 1, the first element of every run never passes through the `==` branch and so never gets counted at all. That means `cur` actually holds *run length minus 1* for every run, so every run is underreported by one: a single-element input never enters the loop and returns 0 instead of 1, and a run of length n returns n − 1 (e.g., `[3, 3, 3]` returns 2). […]

salida 2462 tok (+2138 razonamiento) latencia 29.1 s

Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.

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. COMPROBACIÓN JSON válido, esquema exacto

Claude Fable 5.1 superado · 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`.

salida 633 tok (+349 razonamiento) latencia 3.8 s

GLM-5.3-Flash superado · 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" } ``` Notes on judgment calls: revenue of 412 is on a constant-currency basis as stated; growth of "eleven and change" is approximated as 11 since no precise figure is given.

salida 717 tok (+616 razonamiento) latencia 9.1 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.

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. COMPROBACIÓN 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Claude Fable 5.1 superado · 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.

salida 1722 tok (+1463 razonamiento) latencia 2.9 s

GLM-5.3-Flash superado · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, the newest feature in our API gateway. Today, teams send identical prompts to multiple LLM providers and pay full price each time. Why duplicate that work and cost? With Cross-Provider Prompt Cache, your gateway stores prompt-response pairs and serves repeated requests from cache, regardless of which provider handles the call. The result: lower latency, reduced spend, and consistent outputs across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Configure cache policies per route, set TTLs, and invalidate entries instantly through the dashboard or API. Built-in analytics show hit rates and savings in real time. Enable the cache with a single flag, no code changes required. Available today on all paid plans. Contact sales for enterprise volume pricing details.

salida 2095 tok (+1937 razonamiento) latencia 20.2 s

Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.

Cambia de uno a otro con una sola línea

Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.

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="glm-5.3-flash",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Claude Fable 5.1 o GLM-5.3-Flash?

GLM-5.3-Flash es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.15 frente a $10, una diferencia de 67×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Fable 5.1 frente a GLM-5.3-Flash sin dos integraciones?

Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.

¿Admiten Claude Fable 5.1 y GLM-5.3-Flash caché de prompts?

Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.

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