Claude Fable 5.1 vs Qwen3.8 Max
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.
Lequel, quand
Les deux acceptent le texte et l'image en entrée et renvoient du texte, partagent un tarif de lecture de cache de $0.25, et se situent à une erreur d'arrondi près l'un de l'autre sur la capacité - 1000000 tokens de contexte et 128000 en sortie max pour claude-fable-5-1 contre 983616 et 131072 pour qwen3.8-max. La différence se fait sur la grille tarifaire : qwen3.8-max coûte $2 en entrée et $6 en sortie contre $10 et $50, donc claude-fable-5-1 est 5x le prix en entrée et un peu plus de 8x le prix en sortie, ce qui importe le plus sur les générations longues. Choisissez claude-fable-5-1 lorsque vous souhaitez son mode de réflexion toujours actif, et qwen3.8-max pour le travail à haut volume à une fraction du coût.
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarification
| Claude Fable 5.1 | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $10 | $2 | 5× |
| Sortie / 1M tokens | $50 | $6 | 8.3× |
| Lecture en cache / 1M tokens | $0.25 | $0.25 | = |
| Écriture cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | 1.25x | - |
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 67 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)
Capacités
| Claude Fable 5.1 | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| Utilisation d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | toujours activé | oui - réglage du fournisseur non publié |
| Sortie structurée | oui | oui |
| Mise en cache du prompt | explicite (vous indiquez le préfixe) | implicite + explicite |
| Durée de vie du cache | 5m default, 1h option | explicit: 5m, reset on hit |
| Préfixe minimum mis en cache | 1024 jetons | 1024 jetons |
Spécifications
| Claude Fable 5.1 | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image | texte image |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Sortie | 2026-09-01 | 2026-08-03 |
| Limite de connaissances | 2026-06 | - |
| Fenêtre de contexte | 1M | 984K |
| Sortie maximale | 128K | 131K |
| Paramètre de réflexion | output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) | - |
| Valeurs acceptées | effort
| - |
| Par défaut | thinking always on (adaptive) effort
| - |
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 · Qwen3.8 Max
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="qwen3.8-max", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-fable-5-1",
// model: "qwen3.8-max", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-fable-5-1",
# "model": "qwen3.8-max", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-fable-5-1",
// Model: "qwen3.8-max", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-fable-5-1")
// .model("qwen3.8-max") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, Claude Fable 5.1 ou Qwen3.8 Max ?
Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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.