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Claude Fable 5 vs GPT-5.6

vs

Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks

Ambos admiten entrada de texto e imagen, devuelven texto y limitan la salida a 128000 tokens, por lo que la verdadera diferencia es el precio y el control: gpt-5.6 cuesta $5 en entrada / $30 en salida / $0.5 en lecturas de caché frente a $10 / $50 / $1 para claude-fable-5, lo que hace que el modelo de Anthropic cueste 2x más en entrada y caché y aproximadamente 1.67x más en salida, con una ventana marginalmente más pequeña de 1000000 tokens frente a 1050000. Elija gpt-5.6 para trabajo de alto volumen o sensible a la latencia donde desee desactivar el pensamiento; elija claude-fable-5 cuando desee su modo de razonamiento siempre activo aplicado a cada solicitud y esté dispuesto a pagar la diferencia.

Precios

Claude Fable 5 GPT-5.6 Δ
Entrada / 1M tokens $10 $5
Salida / 1M tokens $50 $30 1.7×
Lectura de caché / 1M tokens $1 $0.5
Escritura en caché 1.25x (5m) / 2x (1h) sin cargo por separado

Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.

Dónde se sitúan — precio de entrada por 1M de tokens en todos los 63 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)

Claude Fable 5 · $10 GPT-5.6 · $5
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

Claude Fable 5 GPT-5.6
Uso de herramientas
Control de pensamiento siempre activo configurable
Salida estructurada
Caché de prompt explícito (marcas el prefijo) implícito (automático)
Tiempo de vida de la caché 5m default, 1h option 5–10m, up to 1h
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens 1024 tokens

Especificaciones

Claude Fable 5 GPT-5.6
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-06-09 2026-07-09
Límite de conocimiento 2026-01 2026-02
Ventana de contexto 1M 1.1M
Salida máxima 128K 128K
Parámetro de pensamiento output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) reasoning.effort
Valores aceptados
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Predeterminado

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
medium

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Claude Fable 5 · GPT-5.6

Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway

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

Claude Fable 5 superado · 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.

salida 228 tok latencia 6.7 s

GPT-5.6 superado · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.

salida 126 tok (+30 pensamiento) latencia 3.0 s

Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases — contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

Claude Fable 5 superado · 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

salida 531 tok latencia 12.5 s

GPT-5.6 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: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.

salida 277 tok (+93 pensamiento) latencia 4.2 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre 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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

Claude Fable 5 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 interpretation: "up eleven and change" is rendered as 11 (the precise figure isn't stated), and guidance is null because it was explicitly withheld.

salida 192 tok latencia 6.5 s

GPT-5.6 superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

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

salida 179 tok (+118 pensamiento) latencia 3.7 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta 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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Claude Fable 5 superado · 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.

salida 1173 tok latencia 18.2 s

GPT-5.6 superado · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.

salida 628 tok (+473 pensamiento) latencia 7.3 s

Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.

Cambia entre ellos con una línea

Ambos IDs están en cada pestaña a continuación — el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.

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="gpt-5.6",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén una clave de API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Claude Fable 5 o GPT-5.6?

GPT-5.6 es más barato en entrada / 1m tokens ($5 vs $10, con una diferencia de 2.0×). Otras filas pueden indicar lo contrario — la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Fable 5 frente a GPT-5.6 sin dos integraciones?

Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API — el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.

¿Admiten Claude Fable 5 y GPT-5.6 caché de prompts?

Sí — ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.

Comparaciones relacionadas

De nuestros estudios medidos