신규 무료 가입, 10회 호출 제공. 최대 $1, 카드 불필요.

Claude Fable 5.1 vs GPT-6.1 Sol

Claude Fable 5.1은(는) 초대를 통해 제공됩니다. 아래 수치는 실시간 요금이지만 호출을 위해서는 먼저 워크스페이스 승인이 필요하며, 이 비교를 바탕으로 개발하기 전에 저희에게 액세스를 요청해 주십시오.

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: 공급사가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.

평균 상회최고 점수Claude Fable 5.119 / 213 / 21
Claude Fable 5.1 GPT-6.1 Sol 측정된 다른 모델 측정 대상 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

벤더 공개: 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 비용 없음 -

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 76개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

기능

Claude Fable 5.1 GPT-6.1 Sol
도구 사용 예 예
사고 제어 항상 켜짐 항상 켜짐
구조화된 출력 예 예
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
Thinking 파라미터 output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) reasoning.effort
허용되는 값
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
기본값

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
medium

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Claude Fable 5.1 · GPT-6.1 Sol

하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 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 추론) 지연 시간 6.6 s

지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

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. 확인 수정이 테스트를 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 추론) 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 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

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 추론) 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 추론) 지연 시간 10.2 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

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. 확인 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 추론) 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 추론) 지연 시간 13.9 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 - 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

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 →

FAQ

Claude Fable 5.1와(과) GPT-6.1 Sol 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 GPT-6.1 Sol이(가) 더 저렴합니다($2 대 $10, 5.0× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 Claude Fable 5.1와(과) GPT-6.1 Sol를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 - 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

Claude Fable 5.1 및 GPT-6.1 Sol는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 - 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

관련 비교

측정 연구 결과