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Claude Fable 5 vs Qwen3.8 Max

Claude Fable 5 a été retiré de notre catalogue. Les chiffres ci-dessous sont ses derniers tarifs publiés. Nous ne servons plus les appels vers ce modèle, alors que l'autre modèle de ce comparatif reste disponible.

vs

Lequel choisir, et quand

Tous deux prennent en charge le texte et l'image en entrée, renvoient du texte, et se situent près de la barre du million de tokens (1000000 pour claude-fable-5 contre 983616 pour qwen3.8-max), la véritable différence réside donc dans la grille tarifaire : claude-fable-5 coûte 5x plus cher en entrée ($10 contre $2), environ 8.3x plus cher en sortie ($50 contre $6), et 4x plus cher pour les lectures en cache ($1 contre $0.25). Choisissez claude-fable-5 lorsque vous souhaitez sa réflexion toujours activée, qui ne peut pas être désactivée et facture donc le raisonnement à ce tarif de $50 en sortie ; choisissez qwen3.8-max pour le travail à contexte long et à fort volume, avec une limite de sortie maximale légèrement supérieure de 131072 contre 128000.

Benchmarks

En têteAu-dessus de la moyenneNon dépasséClaude Fable 52787 / 9740 / 97Qwen3.8 Max631 / 408 / 40

35 mesurés sur les deux, dont 2 à égalité.

Claude Fable 5 Qwen3.8 Max autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
SWE-Bench Pro
aucun autre modèle n'a fait mieux 80.3%
67.7%
BioMysteryBench hard
46.5%
N/A
AndroidBench
aucun autre modèle n'a fait mieux 84.5%
75.1%
Cybergym
83.1%
78.5%
HealthBench Professional
60.9%
N/A
JobBench
aucun autre modèle n'a fait mieux 57.4%
53.4%
PLawBench
70.2%
aucun autre modèle n'a fait mieux 73.2%
GPQA Diamond
92.6%
92.6%
Blueprint-Bench 2
38.6%
N/A
Agents' Last Exam
48.7%
27%
CharXiv (RQ) reasoning
aucun autre modèle n'a fait mieux 88.9%
N/A

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarifs

Claude Fable 5 Qwen3.8 Max Δ
Entrée / 1M de tokens $10 $2 5×
Sortie / 1M de tokens $50 $6 8.3×
Lecture de cache / 1M de tokens $1 $0.25 4×
Écriture de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x -

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 76 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

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

Capacités

Claude Fable 5 Qwen3.8 Max
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 explicit: 5m, reset on hit
Préfixe minimal mis en cache 1024 tokens 1024 tokens

Spécifications

Claude Fable 5 Qwen3.8 Max
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-06-09 2026-08-03
Coupure des connaissances 2026-01 -
Fenêtre de contexte 1M 984K
Sortie maximale 128K 131K
Paramètre de réflexion output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) -
Valeurs acceptées
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

-
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 · Qwen3.8 Max

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 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

Qwen3.8 Max réussi · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

sortie 378 tok (+305 réflexion) latence 8.6 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 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

Qwen3.8 Max 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 bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

sortie 1616 tok (+1411 réflexion) latence 34.7 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 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

Qwen3.8 Max réussi · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

sortie 1199 tok (+1141 réflexion) latence 24.4 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 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

Qwen3.8 Max réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

sortie 2744 tok (+2591 réflexion) latence 46.3 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",
    # 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)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Claude Fable 5 ou Qwen3.8 Max ?

Qwen3.8 Max 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 et Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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.

Comparatifs associés

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