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Claude Fable 5.1 vs GPT-6.1 Sol

Claude Fable 5.1 모델은 초대제로 제공됩니다. 아래 수치는 실시간 요금이지만, 호출하려면 먼저 워크스페이스가 승인을 받아야 합니다. 이 비교를 바탕으로 개발을 시작하기 전에 저희에게 액세스를 요청해 주세요.

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

둘 다 텍스트와 이미지를 입력으로 받아 텍스트를 반환하고, 출력을 128,000 토큰으로 제한하며, 거의 동일한 컨텍스트(claude-fable-5-1은 1,000,000 토큰, gpt-6.1-sol은 1,050,000 토큰)를 제공하고, 어느 쪽도 추론(reasoning) 기능을 끄도록 허용하지 않습니다. 두 모델은 다른 가격대에 위치합니다: claude-fable-5-1은 Anthropic의 최상위 티어로 까다로운 추론 및 장기(long-horizon) 에이전트 작업에 맞춰져 있으며, 입력 $10 및 출력 $50로 gpt-6.1-sol의 $2 및 $10보다 5x 비싸고, 캐시 읽기는 $0.1 대비 $0.25입니다. 호출당 비용이 중요한 대규모 작업에는 gpt-6.1-sol을 선택하고, 자체 평가를 통해 프리미엄 가격의 가치가 입증된 장기 작업에는 claude-fable-5-1을 선택하십시오.

벤치마크

GPT-6.1 Sol: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.

평균 상회최고 점수Claude Fable 5.119 / 213 / 21
Claude Fable 5.1 GPT-6.1 Sol 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
67.4%
N/A
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

공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

Claude Fable 5.1 GPT-6.1 Sol Δ
입력 / 1M 토큰 $10 $2 5×
출력 / 1M 토큰 $50 $10 5×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.25 $0.1 2.5×
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h) 별도 요금 없음 -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 78개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

기능

Claude Fable 5.1 GPT-6.1 Sol
도구 사용 지원 지원
사고 제어 항상 켜짐 항상 켜짐
구조화된 출력 지원 지원
프롬프트 캐싱 명시적(접두사 직접 지정) 암시적(자동)
캐시 수명 5m default, 1h option 5-10m, up to 1h
최소 캐시 접두사 1024 토큰 1024 토큰

사양

Claude Fable 5.1 GPT-6.1 Sol
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-01 2026-09-29
지식 컷오프 2026-06 2026-04
컨텍스트 윈도우 1M 1.1M
최대 출력 128K 128K
사고 파라미터 output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) reasoning.effort
허용 값
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
기본값

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
medium

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Claude Fable 5.1 · GPT-6.1 Sol

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 검증 정확히 3문장

Claude Fable 5.1 통과 · 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.

출력 186 tok 지연 시간 3.2 s

GPT-6.1 Sol 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.

출력 144 tok (+54 사고) 지연 시간 6.6 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 수정 후 테스트 통과

Claude Fable 5.1 통과 · 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). […]

출력 882 tok (+507 사고) 지연 시간 3.4 s

GPT-6.1 Sol 통과 · 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 function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.

출력 189 tok 지연 시간 6.3 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

Claude Fable 5.1 통과 · 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`.

출력 633 tok (+349 사고) 지연 시간 3.8 s

GPT-6.1 Sol 통과 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

출력 345 tok (+285 사고) 지연 시간 10.2 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 120단어, 금지어 0개

Claude Fable 5.1 통과 · 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.

출력 1722 tok (+1463 사고) 지연 시간 2.9 s

GPT-6.1 Sol 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]

출력 588 tok (+435 사고) 지연 시간 13.9 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

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-6.1-sol",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

Claude Fable 5.1 vs GPT-6.1 Sol, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 GPT-6.1 Sol 쪽이 더 저렴합니다($2 대 $10, 5.0배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 Claude Fable 5.1 vs GPT-6.1 Sol A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

Claude Fable 5.1, GPT-6.1 Sol 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

관련 비교

직접 측정한 자료