Nouveau Inscription gratuite, 10 appels offerts. Jusqu'à 1 $, sans carte.

Claude Fable 5.1 vs GPT-6 Sol

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

Les deux prennent du texte et de l'image en entrée, retournent du texte, limitent la sortie à 128000 tokens, et offrent environ un million de tokens de contexte (1000000 pour claude-fable-5-1, 1050000 pour gpt-6-sol), la véritable différence réside donc dans le prix et le contrôle sur le raisonnement. gpt-6-sol coûte $2 par million en entrée et $10 par million en sortie, 5x moins cher sur les deux plans que claude-fable-5-1 à $10 et $50, et son mode réflexion peut être désactivé pour des requêtes courtes et peu coûteuses. Choisissez claude-fable-5-1 lorsque vous souhaitez que sa réflexion toujours active soit appliquée à chaque requête et que vous en acceptez le surcoût ; sinon gpt-6-sol couvre les mêmes modalités pour moins cher.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneAucun meilleurClaude Fable 5.119 / 213 / 21GPT-6 Solseulement 4 comparables
Claude Fable 5.1 GPT-6 Sol autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
67.4%
68.8%
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
Agents' Last Exam
N/A
56.4%
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 GPT-6 Sol Δ
Entrée / 1M tokens $10 $2
Sortie / 1M tokens $50 $10
Lecture en cache / 1M tokens $0.25 $0.2 1.3×
Écriture cache 1.25x (5m) / 2x (1h) aucun frais supplémentaire -

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 74 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

Claude Fable 5.1 GPT-6 Sol
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé configurable
Sortie structurée oui oui
Mise en cache du prompt explicite (vous indiquez le préfixe) implicite (automatique)
Durée de vie du cache 5m default, 1h option 5-10m, up to 1h
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons 1024 jetons

Spécifications

Claude Fable 5.1 GPT-6 Sol
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-09-01 2026-09-22
Limite de connaissances 2026-06 2026-04
Fenêtre de contexte 1M 1.1M
Sortie maximale 128K 128K
Paramètre de réflexion output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) reasoning.effort
Valeurs acceptées
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Par défaut

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
medium

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 · GPT-6 Sol

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

GPT-6 Sol réussi · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

sortie 188 tok (+111 réflexion) latence 5.0 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

GPT-6 Sol réussi · 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 original `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

sortie 206 tok (+59 réflexion) latence 5.9 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

GPT-6 Sol réussi · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

sortie 227 tok (+185 réflexion) latence 5.2 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

GPT-6 Sol réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

sortie 586 tok (+443 réflexion) latence 7.7 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="gpt-6-sol",  # 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 GPT-6 Sol ?

GPT-6 Sol 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 GPT-6 Sol 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 GPT-6 Sol 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