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Claude Fable 5.1 vs Claude Sonnet 5.5

Claude Fable 5.1 est disponible sur invitation. Ses chiffres ci-dessous sont les tarifs en vigueur, mais les appels nécessitent d'abord une autorisation de l'espace de travail ; demandez-nous l'accès avant de développer sur la base de cette comparaison.

vs

Lequel, quand

Ces modèles sont séparés de deux niveaux dans la gamme Claude : claude-fable-5-1 est le niveau supérieur, qu'Anthropic positionne pour le raisonnement exigeant et le travail d'agent à long terme, et claude-sonnet-5-5 est le niveau inférieur, qu'il décrit comme rapide là où Fable est plus lent. Les deux acceptent le texte et l'image en entrée et possèdent un contexte de 1000000 tokens avec 128000 en sortie max, le prix marque donc l'écart : claude-fable-5-1 est à $10 en entrée et $50 en sortie, 5x claude-sonnet-5-5 à $2 et $10, avec des lectures en cache à $0.25 contre $0.2. Exécutez le trafic quotidien et à haut volume sur claude-sonnet-5-5, et passez à claude-fable-5-1 pour les tâches à long terme qui le justifient.

Benchmarks

Claude Sonnet 5.5 : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.

Au-dessus de la moyenneAucun meilleurClaude Fable 5.119 / 213 / 21
Claude Fable 5.1 Claude Sonnet 5.5 autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
67.4%
N/A
OSWorld 2.0 partial
80.7%
N/A
HealthBench Professional
58.1%
N/A
Terminal-Bench-Science 0.1
52.6%
N/A
GPQA Diamond
93.7%
N/A
AutomationBench
31.4%
N/A
Chartography with tools
88.4%
N/A

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarification

Claude Fable 5.1 Claude Sonnet 5.5 Δ
Entrée / 1M tokens $10 $2 5×
Sortie / 1M tokens $50 $10 5×
Lecture en cache / 1M tokens $0.25 $0.2 1.3×
Écriture cache 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent - prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 76 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Capacités

Claude Fable 5.1 Claude Sonnet 5.5
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé toujours activé
Sortie structurée oui oui
Mise en cache du prompt explicite (vous indiquez le préfixe) explicite (vous indiquez le préfixe)
Durée de vie du cache 5m default, 1h option 5m default, 1h option
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons 1024 jetons

Spécifications

Claude Fable 5.1 Claude Sonnet 5.5
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-09-01 2026-09-28
Limite de connaissances 2026-06 2026-06
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 128K 128K
Paramètre de réflexion output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) thinking.type
Valeurs acceptées
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
Par défaut

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
adaptive, effort high

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : Claude Fable 5.1 · Claude Sonnet 5.5

Un prompt, deux modèles - mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VÉRIFIER exactement 3 phrases

Claude Fable 5.1 réussi · 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.

sortie 186 tok latence 3.2 s

Claude Sonnet 5.5 réussi · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.

sortie 205 tok latence 3.6 s

Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.

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. VÉRIFIER le correctif passe les tests

Claude Fable 5.1 réussi · 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). […]

sortie 882 tok (+507 réflexion) latence 3.4 s

Claude Sonnet 5.5 réussi · 8/8 cases

**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]

sortie 444 tok latence 6.7 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER JSON valide, schéma exact

Claude Fable 5.1 réussi · 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`.

sortie 633 tok (+349 réflexion) latence 3.8 s

Claude Sonnet 5.5 réussi · 5/5 fields, guidance null

Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.

sortie 300 tok latence 3.5 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.

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. VÉRIFIER 120 mots, 0 mot interdit

Claude Fable 5.1 réussi · 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.

sortie 1722 tok (+1463 réflexion) latence 2.9 s

Claude Sonnet 5.5 réussi · 122 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.

sortie 266 tok latence 3.8 s

Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous - la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.

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="claude-sonnet-5-5",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Claude Fable 5.1 ou Claude Sonnet 5.5 ?

Claude Sonnet 5.5 est moins cher sur entrée / 1m tokens ($2 contre $10, avec un écart de 5.0×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse - le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.

Puis-je faire un test A/B de Claude Fable 5.1 par rapport à Claude Sonnet 5.5 sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API - le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Est-ce que Claude Fable 5.1 et Claude Sonnet 5.5 prennent en charge le prompt caching ?

Oui - les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées