Claude Fable 5.1 est le modèle le plus capable actuellement proposé par Anthropic.
- Entrée
- texte image $10/M
- Sortie
- texte $50/M
- Lecture de cache
- $0.25/M
- Contexte
- 1M
- Coupure des connaissances
- 2026-06
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en perspective
Position du prix parmi 70 modèles comparables
La barre situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises liées au batch, à la région et aux écritures de cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 000 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 128 000 |
| Coupure des connaissances | 2026-06 |
Mise en cache
| Mode | explicite (sur activation) |
|---|---|
| Préfixe min. | 1 024 |
| Durée de vie | 5 min par défaut, 1 heure en option |
| Coût d'écriture | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Réflexion
| Paramètre du fournisseur | output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) |
|---|---|
| Valeurs acceptées | effort low · medium · high · xhigh · max |
| Valeur par défaut | thinking always on (adaptive); effort high appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Non |
| Comportement de la réflexion | Effort can be changed per message mid-conversation without invalidating the prompt cache (beta). Turn-scoped system messages and readable progress updates between tool calls are the other additions, both beta. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high paramètres exposés par la passerelle ; la correspondance avec ceux du fournisseur, ci-dessus, s'applique |
Modèle
| Modalités | texte + image → texte |
|---|
- Extends Claude Fable 5 at the same input and output prices with cache reads at a quarter of the cost
- three changes break callers moving from Fable 5, because forced tool use returns an error, thinking blocks are tied to the model that produced them, and editing an earlier turn invalidates them
Un prompt, mesuré via la passerelle
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 5.1 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 5.1 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 5.1 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.
Utilisez Claude Fable 5.1 en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre SDK. POST /v1/chat/completions
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));À propos de Claude Fable 5.1
- Sorti le 1er septembre 2026, il vise le raisonnement exigeant et le travail agentique de longue haleine.
- Les recommandations d'Anthropic conseillent toujours de commencer la plupart des charges de travail sur Claude Opus 5 et réservent ce niveau aux cas où Opus 5, même à un effort élevé, reste insuffisant.
- Il reprend exactement la forme de Claude Fable 5 : une fenêtre de contexte de 1M de tokens, 128K tokens en sortie, entrée texte et image pour une sortie texte, et une réflexion adaptative toujours active dont l'effort est réglé sur high par défaut.
- La raison de migrer tient au comportement des coûts et à l'endurance agentique, non à une fenêtre plus grande.
- L'entrée et la sortie restent à 10 et 50 dollars par million de tokens, tandis que les lectures de cache tombent au quart du tarif précédent ; Anthropic annonce environ 25 % de coût en moins sur une charge typique et près de 45 % sur une charge fortement agentique.
- Trois changements cassent la compatibilité depuis Fable 5 : l'usage forcé d'outils renvoie désormais une erreur, les blocs de réflexion sont liés au modèle qui les a produits et restent illisibles pour les modèles Claude antérieurs, et modifier un tour précédent les invalide.
- Les ajouts sont rétrocompatibles, et trois des cinq sont en bêta : effort par message, messages système limités au tour en cours et mises à jour de progression lisibles entre les appels d'outils ; le tarif réduit des lectures de cache et la provenance du contenu sont disponibles sans restriction.
- Claude Mythos 5.1 offre les mêmes capacités aux seuls participants de Project Glasswing.
- Synthorai le sert via son endpoint de chat compatible OpenAI, en bêta sur invitation.
FAQ
Peut-on essayer l'API Claude Fable 5.1 gratuitement ?
Claude Fable 5.1 est actuellement en bêta sur invitation : l'accès se fait sur demande, et non par inscription libre. Faites votre demande depuis la console Synthorai ; une fois qu'elle est acceptée, la tarification à l'usage habituelle s'applique, sans abonnement.
Quels sont les points forts de Claude Fable 5.1 ?
Fenêtre de contexte de 1M de tokens et 128K en sortie ; lectures de cache au quart du tarif de Fable 5 ; l'usage forcé d'outils n'est plus pris en charge. La section À propos en donne un aperçu complet, tiré des notes de version du fournisseur.
Combien coûte Claude Fable 5.1 ?
Sur Synthorai, Claude Fable 5.1 coûte $10 par million de tokens en entrée et $50 par million de tokens en sortie, soit le tarif public du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.25/M.
Quelle est la fenêtre de contexte de Claude Fable 5.1 ?
Claude Fable 5.1 dispose d'une fenêtre de contexte de 1M tokens sur Synthorai. Une réponse peut compter jusqu'à 128,000 tokens.
Claude Fable 5.1 prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, sur activation : marquez les préfixes stables avec des points d'arrêt cache_control. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.25/M contre $10/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 1,024 tokens pour être mis en cache (TTL 5 min par défaut, 1 heure en option). Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à Claude Fable 5.1 ?
Claude Fable 5.1 est en bêta sur invitation : demandez l'accès depuis la console Synthorai. Une fois la demande acceptée, il fonctionne comme tous les autres modèles : dans votre SDK OpenAI, indiquez base_url="https://synthorai.io/v1" et model="claude-fable-5-1".
Quelle est la date de coupure des connaissances de Claude Fable 5.1 ?
Date de coupure des connaissances de Claude Fable 5.1 : 2026-06, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-09-05).
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est reprise de la documentation du fournisseur (lien ci-dessus) et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue. Quand les fournisseurs ne définissent pas une spécification de la même façon, la différence est signalée et la valeur n'est pas mise en graphique. Nous ne mesurons rien ici et nous n'attribuons aucune note.