Claude Fable 5.1 vs GPT-6 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.
언제 어떤 모델을 쓸까
두 모델 모두 텍스트와 이미지를 입력으로 받아 텍스트를 반환하고, 출력을 128000 토큰으로 제한하며, 약 백만 토큰의 컨텍스트(claude-fable-5-1은 1000000, gpt-6-sol은 1050000)를 제공하므로, 실제 차이는 가격과 추론에 대한 제어권입니다. gpt-6-sol은 백만 입력당 $2, 백만 출력당 $10의 비용이 청구되어 $10 및 $50인 claude-fable-5-1보다 양쪽 모두 5x 저렴하며, 저렴하고 짧은 턴을 처리할 때는 사고 모드를 끌 수 있습니다. 모든 요청에 항상 적용되는 사고 기능을 원하고 추가 비용을 감수할 수 있다면 claude-fable-5-1을 선택하세요. 그렇지 않다면 gpt-6-sol이 더 적은 비용으로 동일한 모달리티를 처리합니다.
벤치마크
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| Claude Fable 5.1 | GPT-6 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $10 | $2 | 5× |
| 출력 / 1M 토큰 | $50 | $10 | 5× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.25 | $0.2 | 1.3× |
| 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 74개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)
기능
| Claude Fable 5.1 | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 예 | 예 |
| 사고 제어 | 항상 켜짐 | 설정 가능 |
| 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 Sol | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-09-01 | 2026-09-22 |
| 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
| reasoning.effort
|
| 기본값 | thinking always on (adaptive) effort
| medium |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Claude Fable 5.1 · GPT-6 Sol
하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨
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 Sol 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.
출력 188 tok (+111 추론) 지연 시간 5.0 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
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 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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.
출력 206 tok (+59 추론) 지연 시간 5.9 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
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 Sol 통과 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
출력 227 tok (+185 추론) 지연 시간 5.2 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
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 Sol 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.
출력 586 tok (+443 추론) 지연 시간 7.7 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-sol", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-fable-5-1",
// model: "gpt-6-sol", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-fable-5-1",
# "model": "gpt-6-sol", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-fable-5-1",
// Model: "gpt-6-sol", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-fable-5-1")
// .model("gpt-6-sol") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Claude Fable 5.1와(과) GPT-6 Sol 중 어느 것이 더 저렴한가요?
입력 / 1m 토큰 항목에서는 GPT-6 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 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 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.