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Claude Fable 5 vs Kimi K3

Claude Fable 5 は当社のカタログでの提供を終了しました。以下の数値は最後に公開された料金です。このモデルは呼び出せなくなっていますが、比較対象のもう一方のモデルは引き続き利用できます。

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

kimi-k3は料金表全体でclaude-fable-5を約3.3x下回っており(100万入力あたり$3 vs $10、出力$15 vs $50、キャッシュ読み取り$0.3 vs $1)、さらに動画入力を受け付け、1,048,576トークンのウィンドウ内で最大1,048,576出力トークンを生成できます。claude-fable-5は1,000,000トークンのコンテキストを提供しますが、出力を128,000トークンに制限しており、明示的なthinking機能と2026年1月の知識カットオフを備えています。低コストでの動画入力および非常に長い生成にはkimi-k3を、価格よりもそのthinking機能と明示された最新性が重要な場合はclaude-fable-5を選択してください。

ベンチマーク

勝ち平均超え上回るモデルなしClaude Fable 54087 / 9740 / 97Kimi K31752 / 6712 / 67

両モデルとも測定されている項目は 58 件で、うち 1 件は同点です。

Claude Fable 5 Kimi K3 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
69.7%
67.5%
BioMysteryBench hard
46.5%
N/A
OSWorld-Verified
これを上回るモデルなし 85%
84.8%
Cybergym
83.1%
80%
HealthBench Professional
60.9%
N/A
Finance Agent v2
56.3%
54.4%
Harvey Lab-AA
93.6%
これを上回るモデルなし 94.6%
GPQA Diamond
92.6%
93.5%
Blueprint-Bench 2
38.6%
N/A
BrowseComp
87.4%
91.2%
CharXiv (RQ) reasoning
これを上回るモデルなし 88.9%
84.8%

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

料金

Claude Fable 5 Kimi K3 Δ
入力 / 100 万トークン $10 $3 3.3×
出力 / 100 万トークン $50 $15 3.3×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $1 $0.3 3.3×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

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 76 件、対数スケール)

Claude Fable 5 · $10 Kimi K3 · $3
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

対応機能

Claude Fable 5 Kimi K3
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 常時オン 常時オン
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(暗黙的)
キャッシュ保持時間 5m default, 1h option 公表なし
キャッシュ対象の最小プレフィックス 1024 トークン 公表なし

仕様

Claude Fable 5 Kimi K3
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 2026-06-09 2026-07-16
知識カットオフ 2026-01 -
コンテキストウィンドウ 1M 1M
最大出力 128K 1M
思考パラメータ output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted)
指定可能な値
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

reasoning_effort
  • low
  • high
  • max
デフォルト

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
max

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 · Kimi K3

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 合格 · 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

Kimi K3 合格 · 3 sentences

Reasoning models don't just answer questions—they "think" first, generating long internal chains of step-by-step logic before producing a response. Those hidden thinking steps are billed as output tokens (the most expensive kind, typically 3–5x the price of input tokens), and a single query can generate thousands of them even when the visible answer is only a paragraph long. So you're paying for dramatically more compute per request: the bill doubled because the model does far more work behind the scenes, not because usage increased.

出力 755 tok (+637 思考) レイテンシ 20.8 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 合格 · 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

Kimi K3 合格 · 8/8 cases

```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 ``` The bug is a fencepost error: `cur` counts *matching adjacent pairs* rather than *items in the run*, because it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i - 1]`. A run of length L contains L−1 equal pairs, so every run was undercounted by exactly one. For a single-element list (a run of length 1) the loop never runs and the function returns 0 instead of 1; likewise any run ending at the last index — e.g. the two `2`s in `[1, 2, 2]` — reported 1 instead of 2, making it look like no run existed at all. […]

出力 1837 tok (+1547 思考) レイテンシ 47.2 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 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 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

Kimi K3 合格 · 5/5 fields, guidance null

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

出力 924 tok (+863 思考) レイテンシ 25.9 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 合格 · 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

Kimi K3 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway capability that stores prompt responses and serves them across OpenAI, Anthropic, Google, and Azure endpoints. It matches requests by model, prompt hash, tools, temperature, and tenant policy, so repeated work returns fast while sensitive contexts stay isolated. Teams set TTLs, stale rules, encryption scopes, and bypass flags per route. Analytics show hit rate, latency saved, token spend avoided, and drift risk by provider. What changes for developers? Keep one integration, add cache headers, and watch fallback logic respect consent, residency, and audit needs. During rollout, canary keys compare fresh answers with cached copies before promotion. Prompt Cache cuts vendor calls, steadies p95 latency, and gives platform owners controls for cost, quality, and compliance.

出力 1527 tok (+1354 思考) レイテンシ 37.9 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",
    # model="kimi-k3",  # 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 と Kimi K3 ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは Kimi K3 のほうが安くなります($3 対 $10、3.3 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 と Kimi K3 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 と Kimi K3 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