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Claude Fable 5 vs Gemini 3.7 Flash

vs

いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価

claude-fable-5は、比較可能なすべての項目においてgemini-3.7-flashよりも約13.3x高コストです(100万入力トークンあたり$10 vs $0.75、出力$50 vs $3.75、キャッシュ読み取り$1 vs $0.075)。無効にできない常時オンのthinkingと、65536に対して最大128000出力トークンというより余裕のある応答を求める場合は、これを選択してください。大量の処理や、音声または動画入力が必要な場合は、1000000に対して同等の1048576トークンのコンテキストを持つgemini-3.7-flashを選択してください。

料金

Claude Fable 5 Gemini 3.7 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 $1 $0.075 13×
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63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)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

機能

Claude Fable 5 Gemini 3.7 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 Gemini 3.7 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 2026-06-09 2026-08-13
知識のカットオフ 2026-01
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.type is adaptive-only and needs no configuration)
指定可能な値
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

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 · Gemini 3.7 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 パス · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating extensive internal "thinking" tokens before each answer, and those tokens are billed as output even though users never see them. Output tokens typically cost several times more than input tokens, so adding thousands of hidden reasoning tokens per request effectively multiplied our per-query cost. In short, we're paying for a much longer response behind the scenes in exchange for higher answer quality, and we can manage this by tuning reasoning effort levels or reserving reasoning mode for complex tasks only.

出力 228 tok レイテンシ 6.7 s

Gemini 3.7 Flash パス · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.

出力 878 tok (+799 思考) レイテンシ 6.9 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 パス · 8/8 cases

## Fixed code ```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 ``` ## Explanation The original function counts **adjacent equal pairs** rather than **items in a run**: a run of length *n* contains only *n − 1* equal neighbor pairs, so every result is off by one — a single-element list yields 0 instead of 1, and `[1, 2, 2]` yields 1 instead of 2 (which callers perceive as "missing" the run at the end). The fix is to initialize both `cur` and `best` to 1 (any nonempty list has a run of at least length 1), reset `cur` to 1 rather than 0 when

出力 531 tok レイテンシ 12.5 s

Gemini 3.7 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.

出力 1050 tok (+827 思考) レイテンシ 6.4 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 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 interpretation: "up eleven and change" is rendered as 11 (the precise figure isn't stated), and guidance is null because it was explicitly withheld.

出力 192 tok レイテンシ 6.5 s

Gemini 3.7 Flash パス · 5/5 fields, guidance "withheld"

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

出力 918 tok (+858 思考) レイテンシ 6.2 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 パス · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for our API Gateway** Starting today, your repeated prompts are cached once and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route through the gateway. Instead of paying full token costs every time your application sends the same system prompt or context block, the gateway detects matching prefixes and serves cached results in milliseconds. Why keep spending money and latency on identical requests? Early adopters report cost reductions of up to 60 percent on high-volume workloads, along with faster median response times. Configuration is simple: enable caching in your dashboard, set a TTL, and choose which routes participate. Cache entries are encrypted at rest and never shared between accounts. Available now on all plans.

出力 1173 tok レイテンシ 18.2 s

Gemini 3.7 Flash パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.

出力 2858 tok (+2718 思考) レイテンシ 14.1 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",
    # model="gemini-3.7-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キーを取得する →

FAQ

Claude Fable 5 と Gemini 3.7 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 3.7 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 と Gemini 3.7 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 と Gemini 3.7 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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