Claude Fable 5 vs GPT-5.6
Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks
Tous deux prennent en charge le texte et l'image en entrée, renvoient du texte, et plafonnent la sortie à 128000 tokens, la véritable différence réside donc dans le prix et le contrôle : gpt-5.6 coûte $5 en entrée / $30 en sortie / $0.5 en lectures de cache contre $10 / $50 / $1 pour claude-fable-5, rendant le modèle d'Anthropic 2x plus cher sur le coût d'entrée et de cache et environ 1.67x plus cher sur le coût de sortie, avec une fenêtre légèrement plus petite de 1000000 tokens contre 1050000. Choisissez gpt-5.6 pour le travail à fort volume ou sensible à la latence où vous souhaitez désactiver la réflexion ; choisissez claude-fable-5 lorsque vous souhaitez que son mode de raisonnement toujours activé soit appliqué à chaque requête et que vous êtes prêt à payer le surcoût.
Tarification
| Claude Fable 5 | GPT-5.6 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $10 | $5 | 2× |
| Sortie / 1M tokens | $50 | $30 | 1.7× |
| Lecture en cache / 1M tokens | $1 | $0.5 | 2× |
| 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 63 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)
Capacités
| Claude Fable 5 | GPT-5.6 | |
|---|---|---|
| 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 | GPT-5.6 | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image | texte image |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Sortie | 2026-06-09 | 2026-07-09 |
| Limite de connaissances | 2026-01 | 2026-02 |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1.1M |
| Sortie maximale | 128K | 128K |
| Paramètre de réflexion | output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) | reasoning.effort |
| Valeurs acceptées | effort
both "enabled" and "disabled" return 400 | reasoning.effort
|
| Par défaut | thinking always on (adaptive) effort
| 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 · GPT-5.6
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
GPT-5.6 réussi · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.
sortie 126 tok (+30 réflexion) latence 3.0 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.
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
GPT-5.6 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: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.
sortie 277 tok (+93 réflexion) latence 4.2 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
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
GPT-5.6 réussi · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }
sortie 179 tok (+118 réflexion) latence 3.7 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la 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
GPT-5.6 réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.
sortie 628 tok (+473 réflexion) latence 7.3 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",
# model="gpt-5.6", # 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: "gpt-5.6", // 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": "gpt-5.6", # 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: "gpt-5.6", // 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("gpt-5.6") // 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 GPT-5.6 ?
GPT-5.6 est moins cher sur entrée / 1m tokens ($5 contre $10, avec un écart de 2.0×). 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 par rapport à GPT-5.6 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 et GPT-5.6 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.