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Claude Fable 5.1 vs GPT-6 Luna

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

どちらもテキストと画像を入力として受け取り、テキストを返し、出力を128,000トークンに制限し、約100万トークンのコンテキスト(claude-fable-5-1は1,000,000、gpt-6-lunaは1,050,000)を提供するため、実質的な違いは価格と思考の制御にあります。gpt-6-lunaは100万あたりのコストが入力$0.1、出力$0.5であり、$10と$50に対して両方で100x安く、キャッシュ読み取りは$0.25に対して$0.01で、思考をオフにできるため、大量処理やレイテンシに敏感な作業に適しています。Anthropicの常時オンの推論モードが必要であり、その費用を支払う場合はclaude-fable-5-1を選択してください。

ベンチマーク

平均超え他モデル以上Claude Fable 5.119 / 213 / 21GPT-6 Luna比較できるのは 1 件のみ
Claude Fable 5.1 GPT-6 Luna 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%
66.6%
OSWorld 2.0 partial
80.7%
N/A
HealthBench Professional
58.1%
N/A
Terminal-Bench-Science 0.1
52.6%
N/A
GPQA Diamond
93.7%
N/A
AutomationBench
31.4%
N/A
Chartography with tools
88.4%
N/A

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

料金

Claude Fable 5.1 GPT-6 Luna Δ
入力 / 1Mトークン $10 $0.1 100×
出力 / 1Mトークン $50 $0.5 100×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.25 $0.01 25×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) 別途料金なし -

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74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)

Claude Fable 5.1 · $10 GPT-6 Luna · $0.1
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

機能

Claude Fable 5.1 GPT-6 Luna
ツール使用 あり あり
思考コントロール 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ング 明示的 (プレフィックスを自分で指定) 暗黙的 (自動)
キャッシュ有効期間 5m default, 1h option 5-10m, up to 1h
最小キャッシュプレフィックス 1024 トークン 1024 トークン

仕様

Claude Fable 5.1 GPT-6 Luna
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 2026-09-22
知識のカットオフ 2026-06 2026-05
コンテキストウィンドウ 1M 1.1M
最大出力 128K 128K
思考パラメータ output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) reasoning.effort
指定可能な値
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
デフォルト

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
medium

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 · GPT-6 Luna

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

GPT-6 Luna パス · 3 sentences

Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.

出力 117 tok (+48 思考) レイテンシ 3.4 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

GPT-6 Luna 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)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.

出力 514 tok (+356 思考) レイテンシ 6.9 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

GPT-6 Luna パス · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

出力 161 tok (+119 思考) レイテンシ 21.7 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

GPT-6 Luna パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.

出力 959 tok (+813 思考) レイテンシ 14.6 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="gpt-6-luna",  # 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 GPT-6 Luna ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては GPT-6 Luna の方が安価です($0.1 対 $10、100× 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 GPT-6 Luna 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 GPT-6 Luna 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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