Claude Fable 5.1 vs Gemini 3.8 Flash

Claude Fable 5.1 est accessible sur invitation. Les chiffres ci-dessous sont bien ses tarifs en vigueur, mais votre espace de travail doit d'abord y être autorisé : demandez-nous l'accès avant de bâtir quoi que ce soit sur ce comparatif.

vs

Lequel choisir, et quand

Sortis à un jour d'intervalle, les deux acceptent les entrées texte et image sur un contexte d'environ un million de jetons, mais les grilles tarifaires divergent fortement : claude-fable-5-1 coûte environ 13x plus cher par jeton à la fois en entrée ($10 contre $0.75) et en sortie ($50 contre $3.75), et environ 3x plus cher sur les lectures en cache ($0.25 contre $0.075). Choisissez claude-fable-5-1 lorsque vous souhaitez son mode thinking toujours actif, qui ne peut pas être désactivé, ou jusqu'à 128000 jetons de sortie dans une seule réponse. Choisissez gemini-3.8-flash pour les tâches à haut volume ou sensibles aux coûts, ou lorsque vous avez besoin d'entrées audio et vidéo, en acceptant sa limite de 65536 jetons en sortie.

Benchmarks

En têteAu-dessus de la moyenneNon dépasséClaude Fable 5.1419 / 213 / 21Gemini 3.8 Flash212 / 165 / 16

6 mesurés sur les deux.

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
67.4%
73.7%
BioMysteryBench hard
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
N/A
59%
HealthBench Professional
58.1%
52.1%
Finance Agent v2
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 61.4%
Legal Agent Benchmark
N/A
10%
GPQA Diamond
93.7%
95.3%
AutomationBench
31.4%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 86.2%

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

Tarifs

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash Δ
Entrée / 1M de tokens $10 $0.75 13×
Sortie / 1M de tokens $50 $3.75 13×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.25 $0.075 3.3×
Écriture de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.

Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 80 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Capacités

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé oui, réglage du fournisseur non publié
Sortie structurée oui oui
Mise en cache des prompts explicite (vous indiquez le préfixe) implicite + explicite
Durée de vie du cache 5m default, 1h option non publié
Préfixe minimal mis en cache 1,024 tokens 4,096 tokens

Spécifications

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash
Modalités d'entrée texte image texte image audio vidéo
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-09-01 2026-09-02
Coupure des connaissances 2026-06 2026-03
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 128K 66K
Paramètre de réflexion output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) -
Valeurs acceptées
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Valeur par défaut

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : Claude Fable 5.1 · Gemini 3.8 Flash

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. CRITÈRE 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

Gemini 3.8 Flash réussi · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.

sortie 705 tok (+624 réflexion) latence 6.4 s

Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.

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. CRITÈRE 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

Gemini 3.8 Flash réussi · 8/8 cases

Here is the corrected function: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 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 ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.

sortie 1393 tok (+1149 réflexion) latence 10.1 s

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

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. CRITÈRE 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

Gemini 3.8 Flash réussi · 5/5 fields, guidance null

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

sortie 3989 tok (+3932 réflexion) latence 30.4 s

Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de 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. CRITÈRE 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

Gemini 3.8 Flash réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.

sortie 3833 tok (+3688 réflexion) latence 21.8 s

Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.

Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne

Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format 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="gemini-3.8-flash",  # 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 Gemini 3.8 Flash ?

Gemini 3.8 Flash est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.75 contre $10, soit un écart de 13×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.

Puis-je faire un test A/B entre Claude Fable 5.1 et Gemini 3.8 Flash sans deux intégrations ?

Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.

Claude Fable 5.1 et Gemini 3.8 Flash prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?

Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.

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