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Claude Fable 5.1 vs Claude Opus 5

Claude Fable 5.1 は招待制で提供しています。以下の数値は現在適用されている料金ですが、呼び出すにはワークスペースへの利用許可が必要です。この比較をもとに開発を始める前に、当社まで利用をお申し込みください。

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

これらはClaudeシリーズの隣接するティアです:claude-fable-5-1は最上位ティアであり、Anthropicはこれを要求の厳しい推論や長期的なエージェント作業向けに位置付けており、claude-opus-5はその1つ下のティアで、Anthropicはほとんどのワークロードをここから始めることを推奨しています。両者とも1000000トークンのコンテキスト、128000の最大出力、およびテキストと画像の入力に対応しているため、価格と制御がこの段階の違いとなります:claude-opus-5はトークンのコストが半額($10と$50に対して、入力$5と出力$25)で思考をオフにできるのに対し、claude-fable-5-1は常に推論を行いますがキャッシュ読み込み価格が半額(100万あたり$0.5に対して$0.25)であり、2026-06をカットオフとする2026-09-01リリースのより新しいビルドです。

ベンチマーク

勝ち平均超え上回るモデルなしClaude Fable 5.11519 / 213 / 21Claude Opus 5338 / 468 / 46

両モデルとも測定されている項目は 20 件で、うち 2 件は同点です。

Claude Fable 5.1 Claude Opus 5 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
DeepSWE 1.1
67.4%
68.8%
BioMysteryBench hard
N/A
49.4%
OSWorld 2.0 partial
80.7%
74%
ExploitBench (Cap%)
N/A
70%
HealthBench Professional
58.1%
59.8%
Terminal-Bench-Science 0.1
52.6%
29%
Legal Agent Benchmark
N/A
6.7%
GPQA Diamond
93.7%
93.4%
AutomationBench
31.4%
26.9%
Chartography with tools
88.4%
83.4%

ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

Claude Fable 5.1 Claude Opus 5 Δ
入力 / 100 万トークン $10 $5 2×
出力 / 100 万トークン $50 $25 2×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.25 $0.5 0.5×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x (5m) / 2x (1h) -

ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。

両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 79 件、対数スケール)

対応機能

Claude Fable 5.1 Claude Opus 5
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 常時オン 設定可能
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシュ 明示(プレフィックスを自分で指定) 明示(プレフィックスを自分で指定)
キャッシュ保持時間 5m default, 1h option 5m default, 1h option
キャッシュ対象の最小プレフィックス 1024 トークン 1024 トークン

仕様

Claude Fable 5.1 Claude Opus 5
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-09-01 2026-07-24
知識カットオフ 2026-06 2026-05
コンテキストウィンドウ 1M 1M
最大出力 128K 128K
思考パラメータ output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
  • thinking.type
  • output_config.effort
指定可能な値
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
デフォルト

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: Claude Fable 5.1 · Claude Opus 5

1 つのプロンプトを両モデルで実行(ゲートウェイ経由で測定)

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Claude Fable 5.1 合格 · 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.

出力 186 tok レイテンシ 3.2 s

Claude Opus 5 合格 · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

出力 529 tok レイテンシ 9.0 s

指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

Claude Fable 5.1 合格 · 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). […]

出力 882 tok (+507 思考) レイテンシ 3.4 s

Claude Opus 5 合格 · 8/8 cases

## Fixed version ```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 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

出力 1094 tok レイテンシ 16.1 s

修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト 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. チェック 有効な JSON、スキーマに完全一致

Claude Fable 5.1 合格 · 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`.

出力 633 tok (+349 思考) レイテンシ 3.8 s

Claude Opus 5 合格 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

出力 539 tok レイテンシ 7.6 s

スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

Claude Fable 5.1 合格 · 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.

出力 1722 tok (+1463 思考) レイテンシ 2.9 s

Claude Opus 5 合格 · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

出力 1593 tok レイテンシ 19.1 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。

1 行の変更で切り替え

以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

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="claude-opus-5",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

よくある質問

Claude Fable 5.1 と Claude Opus 5 ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは Claude Opus 5 のほうが安くなります($5 対 $10、2.0 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。

Claude Fable 5.1 と Claude Opus 5 の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?

はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。

Claude Fable 5.1 と Claude Opus 5 はプロンプトキャッシュに対応していますか?

はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。

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当社の実測レポートより