Claude Fable 5.1 vs Qwen3.7 Plus
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。
どんなときに、どちらを選ぶか
どちらも1000000トークンのコンテキストを共有し、テキストと画像を受け入れるため、違いはコストと制御です: claude-fable-5-1は入力で25x、出力で31.25x高額であり(100万あたり$10/$50対$0.4/$1.6)、そのthinking modeをオフにすることはできません。常時オンの推論と1回のパスで最大128000の出力トークンが必要な場合はclaude-fable-5-1を選択し、大量またはコスト重視の作業、動画入力、あるいはthinkingを無効にする必要がある場合は、最大出力65536および100万あたり$1.6のthinking入力レートを許容してqwen3.7-plusを選択してください。
ベンチマーク
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 | Qwen3.7 Plus | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $10 | $0.4 | 25× |
| 出力 / 100 万トークン | $50 | $1.6 | 31× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.25 | $0.08 | 3.1× |
| キャッシュ書き込み | 1.25x (5m) / 2x (1h) | 1.25x | - |
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 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| 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) | 自動 + 明示 |
| キャッシュ保持時間 | 5m default, 1h option | explicit: 5m, reset on hit |
| 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 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 動画 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-09-01 | 2026-06-01 |
| 知識カットオフ | 2026-06 | - |
| 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
| enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| デフォルト | thinking always on (adaptive) effort
| on the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off |
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 · Qwen3.7 Plus
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)
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
Qwen3.7 Plus 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.
出力 1428 tok (+1345 思考) レイテンシ 25.2 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。
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
Qwen3.7 Plus 合格 · 8/8 cases
## Fixed Code ```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 ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]
出力 2317 tok (+2005 思考) レイテンシ 40.5 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。
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
Qwen3.7 Plus 合格 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
出力 1807 tok (+1750 思考) レイテンシ 31.6 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。
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
Qwen3.7 Plus 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.
出力 4453 tok (+4312 思考) レイテンシ 76.8 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="qwen3.7-plus", # 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)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",
// model: "qwen3.7-plus", // 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",
});
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",
# "model": "qwen3.7-plus", # 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": "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",
// Model: "qwen3.7-plus", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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")
// .model("qwen3.7-plus") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
Claude Fable 5.1 と Qwen3.7 Plus ではどちらが安いですか?
入力 / 100 万トークンは Qwen3.7 Plus のほうが安くなります($0.4 対 $10、25 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 Qwen3.7 Plus 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 Qwen3.7 Plus 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。