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Claude Fable 5 vs Gemini 3.7 Flash

Claude Fable 5 è uscito dal nostro catalogo. Le cifre qui sotto sono le ultime tariffe pubblicate; non è più richiamabile, mentre l'altro modello di questo confronto lo è.

vs

Quale scegliere e quando

claude-fable-5 costa circa 13.3x in più di gemini-3.7-flash su ogni voce comparabile: $10 vs $0.75 per milione di token di input, $50 vs $3.75 in output, $1 vs $0.075 per le letture in cache. Sceglilo per il thinking sempre attivo che non può essere disabilitato e per risposte più ampie, fino a 128000 token di output contro 65536. Scegli gemini-3.7-flash per lavoro ad alto volume o quando hai bisogno di input audio o video, con un contesto comparabile da 1048576 token contro 1000000.

Benchmark

In testaSopra la mediaNessuno miglioreClaude Fable 5986 / 9740 / 97Gemini 3.7 Flash317 / 233 / 23

12 misurati su entrambi.

Claude Fable 5 Gemini 3.7 Flash altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
69.7%
65.3%
BioMysteryBench hard
46.5%
43.5%
OSWorld 2.0
66.1%
47.9%
Cybergym
83.1%
N/A
HealthBench Professional
60.9%
N/A
Finance Agent v2
56.3%
59%
Harvey Lab-AA
93.6%
90.7%
GPQA Diamond
92.6%
N/A
Blueprint-Bench 2
38.6%
N/A
AutomationBench (v1.0.6)
46.2%
52.3%
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 Gemini 3.7 Flash Δ
Input / 1M token $10 $0.75 13×
Output / 1M token $50 $3.75 13×
Lettura cache / 1M token $1 $0.075 13×
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 (76, scala logaritmica)

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

Funzionalità

Claude Fable 5 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 Gemini 3.7 Flash
Modalità di input testo immagine testo immagine audio video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-06-09 2026-08-13
Knowledge cutoff 2026-01 2026-03
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 128K 66K
Parametro di ragionamento output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) -
Valori accettati
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

-
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 · 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 superato · 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.

out 228 tok latenza 6.7 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 superato · 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

out 531 tok latenza 12.5 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 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 interpretation: "up eleven and change" is rendered as 11 (the precise figure isn't stated), and guidance is null because it was explicitly withheld.

out 192 tok latenza 6.5 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 superato · 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.

out 1173 tok latenza 18.2 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",
    # 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 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 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 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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