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Claude Fable 5.1 vs Qwen3.8 Max

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 aceptan entrada de texto e imagen y devuelven texto, comparten una tarifa de lectura de caché de $0.25, y están a un error de redondeo el uno del otro en capacidad: 1000000 tokens de contexto y 128000 de salida máxima para claude-fable-5-1 contra 983616 y 131072 para qwen3.8-max. La diferencia es la tarifa: qwen3.8-max cuesta $2 de entrada y $6 de salida frente a $10 y $50, por lo que claude-fable-5-1 cuesta 5x el precio de entrada y poco más de 8x el de salida, lo que más importa en generaciones largas. Elija claude-fable-5-1 cuando desee su modo de pensamiento siempre activo, y qwen3.8-max para trabajos de alto volumen a una fracción del costo.

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejorClaude Fable 5.119 / 213 / 21Qwen3.8 Max30 / 398 / 39
Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Max otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
67.4%
56.6%
OSWorld 2.0 partial
80.7%
N/A
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench Professional
58.1%
N/A
JobBench
N/A
53.4%
PLawBench
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 73.2%
GPQA Diamond
93.7%
92.6%
Agents' Last Exam
N/A
27%
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 Qwen3.8 Max Δ
Entrada / 1M tokens $10 $2 5×
Salida / 1M tokens $50 $6 8.3×
Lectura de caché / 1M tokens $0.25 $0.25 =
Escritura en caché 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x -

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)

Capacidades

Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Max
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento siempre activo

sí

el proveedor no publica cómo ajustarlo

Salida estructurada sí sí
Caché de prompts explícito (tú marcas el prefijo) implícito + explícito
Duración de la caché 5m default, 1h option explicit: 5m, reset on hit
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens 1024 tokens

Especificaciones

Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Max
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-09-01 2026-08-03
Corte de conocimiento 2026-06 -
Ventana de contexto 1M 984K
Salida máxima 128K 131K
Parámetro de razonamiento output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) -
Valores aceptados
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Valor por defecto

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

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 · Qwen3.8 Max

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

Qwen3.8 Max superado · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

salida 378 tok (+305 razonamiento) latencia 8.6 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

Qwen3.8 Max 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

salida 1616 tok (+1411 razonamiento) latencia 34.7 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

Qwen3.8 Max superado · 5/5 fields, guidance null

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

salida 1199 tok (+1141 razonamiento) latencia 24.4 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

Qwen3.8 Max superado · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

salida 2744 tok (+2591 razonamiento) latencia 46.3 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="qwen3.8-max",  # 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 Qwen3.8 Max?

Qwen3.8 Max es más barato en Entrada / 1M tokens ($2 frente a $10, una diferencia de 5.0×). 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 Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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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