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Claude Fable 5.1 vs Gemini 3.7 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-3.7-flash è l'opzione più economica e con input più ampi: $0.75 in input e $3.75 in output per milione di token, circa 13x in meno rispetto a claude-fable-5-1 a $10 e $50, con un contesto di 1048576 token e input di testo, immagini, audio e video (anche l'input audio è prezzato per milione di token, a $0.75). Scegli claude-fable-5-1 quando desideri la sua modalità thinking sempre attiva, che non può essere disabilitata, oltre a 128000 token di output massimi contro 65536, su un contesto di 1000000 token. Se i tuoi input sono testo e immagini e sei attento ai costi, il modello Google lo copre; le letture dalla cache sono $0.075 contro $0.25.

Benchmark

Sopra la mediaNessuno miglioreClaude Fable 5.119 / 213 / 21Gemini 3.7 Flash17 / 233 / 23
Claude Fable 5.1 Gemini 3.7 Flash altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
67.4%
65.3%
BioMysteryBench hard
N/A
43.5%
OSWorld 2.0
N/A
47.9%
HealthBench Professional
58.1%
N/A
Finance Agent v2
N/A
59%
Harvey Lab-AA
N/A
90.7%
GPQA Diamond
93.7%
N/A
AutomationBench
31.4%
30.4%
LVBench
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 85.4%

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

Prezzi

Claude Fable 5.1 Gemini 3.7 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 3.7 Flash
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento sempre attivo sì, ma il provider non documenta il parametro
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 3.7 Flash
Modalità di input testo immagine testo immagine audio video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-01 2026-08-13
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) -
Valori accettati
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Valore di default

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

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 3.7 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 3.7 Flash superato · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.

out 878 tok (+799 ragionamento) latenza 6.9 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 3.7 Flash superato · 8/8 cases

Here is the corrected function: ```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 of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.

out 1050 tok (+827 ragionamento) latenza 6.4 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 3.7 Flash superato · 5/5 fields, guidance "withheld"

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

out 918 tok (+858 ragionamento) latenza 6.2 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 3.7 Flash superato · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.

out 2858 tok (+2718 ragionamento) latenza 14.1 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-3.7-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 3.7 Flash?

Gemini 3.7 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 3.7 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 3.7 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.

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