Novità Registrati gratis, 10 chiamate le offriamo noi. Fino a $1, senza carta.

Claude Fable 5.1 vs Gemini 3.6 Flash

Claude Fable 5.1 è disponibile su invito. Le cifre qui sotto sono le tariffe live, ma per chiamarlo il tuo workspace deve prima essere autorizzato: chiedici l'accesso prima di basare il tuo lavoro su questo confronto.

vs

Quale scegliere e quando

gemini-3.6-flash costa circa 13 volte meno di claude-fable-5-1, sia in input ($0.75 contro $10 per milione di token) sia in output ($3.75 contro $50), e accetta anche video e audio, mentre claude-fable-5-1 supporta solo testo e immagini. claude-fable-5-1 consente 128000 token di output contro 65536, dichiara capacità di thinking e reasoning e ha un knowledge cutoff al 2026-06, mentre le finestre di contesto sono vicine (1000000 contro 1048576). Scegli gemini-3.6-flash per volumi elevati o lavori multimodali e claude-fable-5-1 per generazioni lunghe con molto ragionamento.

Benchmark

Sopra la mediaNessuno miglioreClaude Fable 5.119 / 213 / 21Gemini 3.6 Flash6 / 181 / 18
Claude Fable 5.1 Gemini 3.6 Flash altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
67.4%
48.6%
BioMysteryBench hard
N/A
41.2%
OSWorld 2.0
N/A
33.8%
HealthBench Professional
58.1%
N/A
Terminal-Bench-Science 0.1
52.6%
N/A
Harvey Lab-AA
N/A
85.1%
GPQA Diamond
93.7%
N/A
AutomationBench
31.4%
17%
LVBench
N/A
84.2%

Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

Claude Fable 5.1 Gemini 3.6 Flash Δ
Input / 1M token $10 $0.75 13×
Output / 1M token $50 $3.75 13×
Lettura cache / 1M token $0.25 $0.075 3.3×
Scrittura in cache 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.

Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (79, scala logaritmica)

Funzionalità

Claude Fable 5.1 Gemini 3.6 Flash
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento sempre attivo sempre attivo
Output strutturato sì sì
Prompt caching esplicito (contrassegni tu il prefisso) implicito + esplicito
Durata della cache 5m default, 1h option non pubblicato
Prefisso minimo in cache 1024 token 4096 token

Specifiche

Claude Fable 5.1 Gemini 3.6 Flash
Modalità di input testo immagine testo immagine audio video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-01 2026-07-21
Knowledge cutoff 2026-06 2026-03
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 128K 66K
Parametro di ragionamento output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) thinkingLevel
Valori accettati
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
Valore di default

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
medium

Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: Claude Fable 5.1 · Gemini 3.6 Flash

Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

Claude Fable 5.1 superato · 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.

out 186 tok latenza 3.2 s

Gemini 3.6 Flash superato · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.

out 893 tok (+816 ragionamento) latenza 4.7 s

Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.

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. VERIFICA la correzione supera i test

Claude Fable 5.1 superato · 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). […]

out 882 tok (+507 ragionamento) latenza 3.4 s

Gemini 3.6 Flash superato · 8/8 cases

Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 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 initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]

out 2034 tok (+1768 ragionamento) latenza 10.0 s

Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

Claude Fable 5.1 superato · 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`.

out 633 tok (+349 ragionamento) latenza 3.8 s

Gemini 3.6 Flash superato · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```

out 2843 tok (+2783 ragionamento) latenza 13.1 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

Claude Fable 5.1 superato · 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.

out 1722 tok (+1463 ragionamento) latenza 2.9 s

Gemini 3.6 Flash non superato · 60 words, 0 banned, 0 questions

72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]

out 4092 tok (+3929 ragionamento) latenza 16.3 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga

In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

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="gemini-3.6-flash",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, Claude Fable 5.1 o Gemini 3.6 Flash?

Gemini 3.6 Flash costa meno alla voce Input / 1M token ($0.75 contro $10, 13× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.

Posso fare un A/B test di Claude Fable 5.1 contro Gemini 3.6 Flash senza due integrazioni?

Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.

Claude Fable 5.1 e Gemini 3.6 Flash supportano il prompt caching?

Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.

Confronti correlati

Dai nostri studi con dati misurati