Claude Fable 5 vs Claude Fable 5.1
Claude Fable 5 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.
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.
Lequel choisir, et quand
Ces deux modèles sont presque identiques dans les faits : tous deux prennent en entrée le texte et l'image, retournent du texte, disposent d'un contexte de 1000000 de tokens avec une sortie maximale de 128000, des mêmes options de chat, code, réflexion, outils et raisonnement, d'une réflexion qui ne peut être désactivée, et des mêmes prix de $10 en entrée et $50 en sortie par million de tokens. La distinction se fait sur les lectures en cache et la nouveauté : claude-fable-5-1 facture $0.25 par million de tokens d'entrée en cache contre $1 pour claude-fable-5, soit une différence de 4x, et présente une date limite des connaissances de 2026-06 contre 2026-01. Choisissez la version 5.1 pour les charges de travail utilisant massivement le cache ou avec des préfixes répétés ; restez sur claude-fable-5 uniquement si vous y êtes déjà épinglé.
Benchmarks
18 mesurés sur les deux.
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarifs
| Claude Fable 5 | Claude Fable 5.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M de tokens | $10 | $10 | = |
| Sortie / 1M de tokens | $50 | $50 | = |
| Lecture de cache / 1M de tokens | $1 | $0.25 | 4× |
| Écriture de cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | 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 | Claude Fable 5.1 | |
|---|---|---|
| Appel d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | toujours activé | toujours activé |
| Sortie structurée | oui | oui |
| Mise en cache des prompts | explicite (vous indiquez le préfixe) | explicite (vous indiquez le préfixe) |
| Durée de vie du cache | 5m default, 1h option | 5m default, 1h option |
| Préfixe minimal mis en cache | 1024 tokens | 1024 tokens |
Spécifications
| Claude Fable 5 | Claude Fable 5.1 | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image | texte image |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Date de sortie | 2026-06-09 | 2026-09-01 |
| Coupure des connaissances | 2026-01 | 2026-06 |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1M |
| Sortie maximale | 128K | 128K |
| Paramètre de réflexion | output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) | output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) |
| Valeurs acceptées | effort
both "enabled" and "disabled" return 400 | effort
|
| Valeur par défaut | thinking always on (adaptive) effort
| thinking always on (adaptive) effort
|
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 · Claude Fable 5.1
Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle
Claude Fable 5 réussi · 3 sentences
When we enabled reasoning, the model began generating extensive internal "thinking" tokens before each answer, and those tokens are billed as output even though users never see them. Output tokens typically cost several times more than input tokens, so adding thousands of hidden reasoning tokens per request effectively multiplied our per-query cost. In short, we're paying for a much longer response behind the scenes in exchange for higher answer quality, and we can manage this by tuning reasoning effort levels or reserving reasoning mode for complex tasks only.
sortie 228 tok latence 6.7 s
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
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.
Claude Fable 5 réussi · 8/8 cases
## Fixed code ```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 ``` ## Explanation The original function counts **adjacent equal pairs** rather than **items in a run**: a run of length *n* contains only *n − 1* equal neighbor pairs, so every result is off by one — a single-element list yields 0 instead of 1, and `[1, 2, 2]` yields 1 instead of 2 (which callers perceive as "missing" the run at the end). The fix is to initialize both `cur` and `best` to 1 (any nonempty list has a run of at least length 1), reset `cur` to 1 rather than 0 when
sortie 531 tok latence 12.5 s
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
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
Claude Fable 5 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 interpretation: "up eleven and change" is rendered as 11 (the precise figure isn't stated), and guidance is null because it was explicitly withheld.
sortie 192 tok latence 6.5 s
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
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.
Claude Fable 5 réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for our API Gateway** Starting today, your repeated prompts are cached once and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route through the gateway. Instead of paying full token costs every time your application sends the same system prompt or context block, the gateway detects matching prefixes and serves cached results in milliseconds. Why keep spending money and latency on identical requests? Early adopters report cost reductions of up to 60 percent on high-volume workloads, along with faster median response times. Configuration is simple: enable caching in your dashboard, set a TTL, and choose which routes participate. Cache entries are encrypted at rest and never shared between accounts. Available now on all plans.
sortie 1173 tok latence 18.2 s
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
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",
# model="claude-fable-5-1", # 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",
// model: "claude-fable-5-1", // 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",
# "model": "claude-fable-5-1", # 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",
// Model: "claude-fable-5-1", // 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")
// .model("claude-fable-5-1") // 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 ou Claude Fable 5.1 ?
Les deux affichent le même prix sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($10) : ce n'est donc pas le prix qui les départage ici. Voyez les spécifications et les capacités ci-dessous.
Puis-je faire un test A/B entre Claude Fable 5 et Claude Fable 5.1 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 et Claude Fable 5.1 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.