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Claude Fable 5.1 vs Qwen3.8 Max

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

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、$0.25のキャッシュ読み込みレートを共有し、容量は互いにほぼ誤差の範囲内です - claude-fable-5-1のコンテキストトークン数は1000000、最大出力は128000ですが、qwen3.8-maxはそれぞれ983616と131072です。違いは料金表にあります: qwen3.8-maxが入力$2、出力$6であるのに対し、claude-fable-5-1は$10と$50であるため、入力で5x、出力で8x強の価格となり、これは長い生成時に最も重要になります。常時オンのthinking modeが必要な場合はclaude-fable-5-1を、わずかなコストで大量の処理を行う場合はqwen3.8-maxを選択してください。

ベンチマーク

平均超え上回るモデルなしClaude Fable 5.119 / 213 / 21Qwen3.8 Max30 / 398 / 39
Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Max 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%
56.6%
OSWorld 2.0 partial
80.7%
N/A
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench Professional
58.1%
N/A
JobBench
N/A
53.4%
PLawBench
N/A
これを上回るモデルなし 73.2%
GPQA Diamond
93.7%
92.6%
Agents' Last Exam
N/A
27%
Chartography with tools
88.4%
N/A

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 Qwen3.8 Max Δ
入力 / 100 万トークン $10 $2 5×
出力 / 100 万トークン $50 $6 8.3×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.25 $0.25 =
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 Qwen3.8 Max
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 常時オン あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない)
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 Qwen3.8 Max
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 2026-08-03
知識カットオフ 2026-06 -
コンテキストウィンドウ 1M 984K
最大出力 128K 131K
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 · Qwen3.8 Max

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

Qwen3.8 Max 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

出力 378 tok (+305 思考) レイテンシ 8.6 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

Qwen3.8 Max 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)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

出力 1616 tok (+1411 思考) レイテンシ 34.7 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

Qwen3.8 Max 合格 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

出力 1199 tok (+1141 思考) レイテンシ 24.4 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

Qwen3.8 Max 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

出力 2744 tok (+2591 思考) レイテンシ 46.3 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="qwen3.8-max",  # 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 Qwen3.8 Max ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは Qwen3.8 Max のほうが安くなります($2 対 $10、5.0 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 Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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