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Claude Fable 5.1 vs Gemini 4 Argon

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

Les deux proposent près d'un million de tokens de contexte (1000000 pour claude-fable-5-1, 1048576 pour gemini-4-argon), mais leurs grilles tarifaires sont très éloignées : gemini-4-argon est 5x moins cher en entrée ($2 contre $10) et en sortie ($10 contre $50), et 2.5x moins cher sur les lectures de cache ($0.1 contre $0.25). Choisissez gemini-4-argon quand le coût est prioritaire ou que l'entrée inclut de l'audio ou de la vidéo, ce que claude-fable-5-1 ne prend pas en charge. Optez pour claude-fable-5-1 pour les traitements de texte et d'image nécessitant des réponses jusqu'à 128000 tokens, soit environ 2x les 65536 de gemini-4-argon.

Benchmarks

Gemini 4 Argon : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.

Au-dessus de la moyenneNon dépasséClaude Fable 5.119 / 213 / 21
Claude Fable 5.1 Gemini 4 Argon 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

Tarifs

Claude Fable 5.1 Gemini 4 Argon Δ
Entrée / 1M de tokens $10 $2 5×
Sortie / 1M de tokens $50 $10 5×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.25 $0.1 2.5×
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 79 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Capacités

Claude Fable 5.1 Gemini 4 Argon
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 1024 tokens 4096 tokens

Spécifications

Claude Fable 5.1 Gemini 4 Argon
Modalités d'entrée texte image texte image audio vidéo
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-09-01 2026-10-13
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 4 Argon

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 4 Argon réussi · 3 sentences

Enabling the reasoning feature forces the AI to generate an extensive, hidden "chain of thought" to solve complex problems before delivering the final answer. Because LLM providers bill us per token generated, we are now paying for thousands of these invisible "thinking" words on top of the standard visible output. While this doubles our raw usage costs per query, it represents an investment in significantly higher accuracy and drastically reduced error rates for our most critical tasks.

sortie 91 tok latence 4.7 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 4 Argon réussi · 8/8 cases

```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 ``` The bug occurs because the original function counts the number of matching adjacent *pairs* rather than the actual number of *elements* in a run, causing all non-empty results to be off by one. Because a single element constitutes a valid run of length 1, initializing and resetting `cur` and `best` to `0` instead of `1` means the first element of any sequence is never counted; this causes single-element lists (where the loop doesn't run) to wrongly return `0` and makes it seem like runs at the end are missed because a pair of matching elements only increments `cur` to `1` instead of `2`. […]

sortie 286 tok latence 7.5 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 4 Argon réussi · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```

sortie 68 tok latence 5.8 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 4 Argon réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Are you paying twice for the exact same AI responses? Today, we are introducing Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway, a new feature designed to reduce your artificial intelligence infrastructure costs and latency. When your applications send identical prompts to different large language models, our gateway now intercepts the request and serves a verified, cached response in milliseconds. It works across OpenAI, Anthropic, and open-source models simultaneously. If your primary provider experiences an outage, your fallback model still benefits from the shared cache Layer, preventing expensive redundant computations. Engineering teams can configure custom time-to-live settings, set similarity thresholds, and monitor cache hit rates directly from the dashboard. Activate Cross-Provider Prompt Caching in your gateway settings today and start saving.

sortie 156 tok latence 6.3 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-4-argon",  # 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 4 Argon ?

Gemini 4 Argon est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($2 contre $10, soit un écart de 5.0×). 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 4 Argon 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 4 Argon 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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