Claude Fable 5.1 è il modello più capace attualmente offerto da Anthropic.
- Input
- testo immagine $10/M
- Output
- testo $50/M
- Lettura cache
- $0.25/M
- Contesto
- 1M
- Knowledge cutoff
- 2026-06
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 70 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 1.000.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 128.000 |
| Knowledge cutoff | 2026-06 |
Prompt caching
| Modalità | esplicito (opt-in) |
|---|---|
| Prefisso min. | 1.024 |
| Durata | 5 min predefinito, 1 ora opzionale |
| Costo di scrittura | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Ragionamento
| Parametro del provider | 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 applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | No |
| Comportamento del ragionamento | 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. |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high parametri esposti dal gateway: vale la mappatura del provider indicata sopra |
Modello
| Modalità | testo + immagine → testo |
|---|
- 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 solo prompt, misurato attraverso il gateway
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
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.
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
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
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
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.
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
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa Claude Fable 5.1 in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo 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(""));Informazioni su Claude Fable 5.1
- Rilasciato il 1 settembre 2026, è pensato per il ragionamento impegnativo e il lavoro agentico di lunga durata.
- Le indicazioni di Anthropic continuano a suggerire di far partire la maggior parte dei carichi da Claude Opus 5 e riservano questo livello ai casi in cui Opus 5, anche con effort più alto, non basta.
- Mantiene esattamente la forma di Claude Fable 5: finestra di contesto da 1M di token, 128K token di output, input testuale e visivo con output testuale, e thinking adattivo sempre attivo con effort impostato su high per impostazione predefinita.
- Il motivo per passare è il comportamento dei costi e la tenuta nelle esecuzioni agentiche, non una finestra più grande.
- Input e output restano a 10 e 50 dollari per milione di token, mentre le letture dalla cache scendono a un quarto della tariffa precedente; Anthropic riporta circa il 25% di costo in meno su un carico tipico e quasi il 45% su uno fortemente agentico.
- Tre cambiamenti rompono la compatibilità con Fable 5: l'uso forzato degli strumenti ora restituisce un errore, i blocchi di thinking sono legati al modello che li ha prodotti e i modelli Claude precedenti non possono leggerli, e modificare un turno precedente li invalida.
- Le aggiunte sono retrocompatibili, e tre delle cinque sono in beta: effort per messaggio, messaggi di sistema limitati al turno e aggiornamenti di avanzamento leggibili tra le chiamate agli strumenti; il prezzo ridotto delle letture dalla cache e la provenienza dei contenuti sono disponibili in generale.
- Claude Mythos 5.1 offre le stesse capacità solo ai partecipanti di Project Glasswing.
- Synthorai lo serve tramite l'endpoint di chat compatibile con OpenAI, in beta su invito.
FAQ
L'API di Claude Fable 5.1 si può provare gratis?
Claude Fable 5.1 è al momento in beta su invito: per l'accesso bisogna fare richiesta, la registrazione non è aperta a tutti. Invia la richiesta dalla console Synthorai; una volta approvata, valgono le normali tariffe a consumo, senza abbonamento.
In cosa eccelle Claude Fable 5.1?
Finestra di contesto da 1M di token e 128K di output; letture dalla cache a un quarto della tariffa di Fable 5; l'uso forzato degli strumenti non è più supportato. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa Claude Fable 5.1?
Su Synthorai Claude Fable 5.1 costa $10 per milione di token di input e $50 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.25/M.
Qual è la finestra di contesto di Claude Fable 5.1?
Claude Fable 5.1 ha una finestra di contesto di 1M token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 128,000 token.
Claude Fable 5.1 supporta il prompt caching?
Sì, con opt-in: contrassegna i prefissi stabili con i breakpoint cache_control. I token di input letti dalla cache costano $0.25/M, contro $10/M senza cache; per andare in cache un prompt deve avere un prefisso stabile di 1,024 token (TTL 5 min predefinito, 1 ora opzionale). Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a Claude Fable 5.1?
Claude Fable 5.1 è in beta su invito: richiedi l'accesso dalla console Synthorai. Una volta approvata la richiesta, funziona come qualsiasi altro modello: fai puntare il tuo SDK OpenAI a base_url="https://synthorai.io/v1" e imposta model="claude-fable-5-1".
Qual è il knowledge cutoff di Claude Fable 5.1?
Il knowledge cutoff di Claude Fable 5.1 è 2026-06, secondo la documentazione ufficiale del provider (dato aggiornato al 2026-09-05).
Modelli correlati
Confronta
Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.