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Claude Fable 5.1 vs Qwen3.8 Flash

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

두 모델 모두 1,000,000-token 컨텍스트를 공유하고 텍스트와 이미지를 허용하지만, 요금표는 크게 다릅니다: claude-fable-5-1은 100만 토큰당 입력 $10 및 출력 $50를 청구하며, 이는 qwen3.8-flash의 $0.15 및 $0.47 대비 약 67x 및 106x입니다. 채팅, 코드 및 도구 사용을 위해 항상 활성화된 thinking(비활성화할 수 없음)을 원할 때는 claude-fable-5-1을 선택하고, 비용이 중요한 대량 작업, 비디오 입력이 필요한 경우, 약간 더 큰 131,072-token 최대 출력, 또는 요청마다 thinking 기능을 끌 수 있는 기능이 필요한 경우에는 qwen3.8-flash를 선택하세요.

벤치마크

평균 상회최고 점수Claude Fable 5.119 / 213 / 21Qwen3.8 Flash12 / 163 / 16
Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Flash 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
67.4%
58.7%
OSWorld 2.0 partial
80.7%
52.3%
HealthBench Professional
58.1%
N/A
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
93.7%
91.7%
ERQA
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 72.3%
AutomationBench
31.4%
N/A
LVBench
N/A
76.6%

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

가격

Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $10 $0.15 67×
출력 / 1M 토큰 $50 $0.47 106×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.25 $0.016 16×
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x -

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

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 77개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

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

기능

Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Flash
도구 사용 지원 지원
사고 제어 항상 켜짐 설정 가능
구조화된 출력 지원 지원
프롬프트 캐싱 명시적(접두사 직접 지정) 암시적 + 명시적
캐시 수명 5m default, 1h option explicit: 5m, reset on hit
최소 캐시 접두사 1024 토큰 1024 토큰

사양

Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 동영상
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-01 2026-08-27
지식 컷오프 2026-06 -
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 128K 131K
사고 파라미터 output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
허용 값
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
기본값

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Claude Fable 5.1 · Qwen3.8 Flash

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

Qwen3.8 Flash 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

출력 330 tok (+262 사고) 지연 시간 8.9 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

Qwen3.8 Flash 통과 · 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

출력 2123 tok (+1933 사고) 지연 시간 43.8 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

Qwen3.8 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance null

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

출력 519 tok (+463 사고) 지연 시간 10.5 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

Qwen3.8 Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

출력 5958 tok (+5805 사고) 지연 시간 88.8 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="qwen3.8-flash",  # 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 Qwen3.8 Flash, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 Qwen3.8 Flash 쪽이 더 저렴합니다($0.15 대 $10, 67배 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 Qwen3.8 Flash 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, Qwen3.8 Flash 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