新規 無料登録、10回の呼び出しを進呈。最大 $1、カード不要。

Claude Fable 5.1 vs Gemini 3.8 Flash

Claude Fable 5.1 は招待制で提供されています。下記の数値は実際のライブレートですが、呼び出しにはまずワークスペースの権限付与が必要となるため、この比較を基に開発を行う前にアクセス権限をご依頼ください。

vs

いつ、どちらを使うか

1日違いでリリースされた両モデルは、約100万トークンのコンテキストでテキストおよび画像入力を受け付けますが、料金体系は大きく異なります。claude-fable-5-1は、トークンあたりの入力($10対$0.75)および出力($50対$3.75)が約13x高く、キャッシュ読み取り($0.25対$0.075)では約3x高くなります。無効化できない常時オンの思考能力が必要な場合、または1回のレスポンスで最大128000の出力トークンが必要な場合は、claude-fable-5-1を選択してください。大量の処理やコスト重視の作業、あるいは音声やビデオの入力が必要な場合は、最大出力が65536であることを許容した上でgemini-3.8-flashを選択してください。

ベンチマーク

勝ち平均超え他モデル以上Claude Fable 5.1416 / 185 / 18Gemini 3.8 Flash212 / 165 / 16

両者が測定された 6 件。

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash 測定された他モデル 測定対象の平均 他モデルに上回られていない
DeepSWE 1.1
67.4%
73.7%
BioMysteryBench hard
N/A
他モデルに上回られていない 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
N/A
59%
HealthBench Professional
58.1%
52.1%
Finance Agent v2
N/A
他モデルに上回られていない 61.4%
Legal Agent Benchmark
N/A
10%
GPQA Diamond
93.7%
95.3%
AutomationBench
31.4%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
N/A
他モデルに上回られていない 86.2%

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

料金

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash Δ
入力 / 1Mトークン $10 $0.75 13×
出力 / 1Mトークン $50 $3.75 13×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.25 $0.075 3.3×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての71個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)

機能

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash
ツール使用 あり あり
思考コントロール 常時オン あり — ベンダーの調整パラメータは非公開
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシング 明示的 (プレフィックスを自分で指定) 暗黙的 + 明示的
キャッシュ有効期間 5m default, 1h option 非公開
最小キャッシュプレフィックス 1024 トークン 4096 トークン

仕様

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像 音声 動画
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-09-01 2026-09-02
知識のカットオフ 2026-06 2026-03
コンテキストウィンドウ 1M 1M
最大出力 128K 66K
思考パラメータ output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) -
指定可能な値
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
デフォルト

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: Claude Fable 5.1 · Gemini 3.8 Flash

1つのプロンプト、両方のモデル — 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 パス · 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

Gemini 3.8 Flash パス · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.

出力 705 tok (+624 思考) レイテンシ 6.4 s

指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。

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 パス · 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

Gemini 3.8 Flash パス · 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.

出力 1393 tok (+1149 思考) レイテンシ 10.1 s

修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして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 妥当な JSON、スキーマ厳密

Claude Fable 5.1 パス · 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

Gemini 3.8 Flash パス · 5/5 fields, guidance null

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

出力 3989 tok (+3932 思考) レイテンシ 30.4 s

スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。

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 パス · 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

Gemini 3.8 Flash パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.

出力 3833 tok (+3688 思考) レイテンシ 21.8 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。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="gemini-3.8-flash",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

FAQ

Claude Fable 5.1 と Gemini 3.8 Flash ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては Gemini 3.8 Flash の方が安価です($0.75 対 $10、13× の差)。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。

2つの統合を行わずに Claude Fable 5.1 と Gemini 3.8 Flash のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

Claude Fable 5.1 と Gemini 3.8 Flash はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?

はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。

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