신규 무료로 가입하고 10회 호출해 보세요. 최대 $1, 카드 등록 불필요.

Claude Fable 5.1 vs Qwen3.8 Max

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 텍스트와 이미지를 입력으로 받아 텍스트를 반환하며, $0.25의 캐시 읽기 요금을 공유하고, 용량 측면에서 서로 오차 범위 내에 있습니다 - claude-fable-5-1은 1000000 토큰의 컨텍스트와 128000 최대 출력을, qwen3.8-max는 983616 및 131072 토큰을 제공합니다. 구분점은 요금표입니다: qwen3.8-max는 입력 $2, 출력 $6의 비용이 드는 반면 claude-fable-5-1은 $10 및 $50이므로, claude-fable-5-1이 입력은 5x, 출력은 8x 조금 넘게 더 비싸며, 이는 긴 생성 작업에서 가장 중요하게 작용합니다. 항상 켜져 있는 사고 모드를 원한다면 claude-fable-5-1을 선택하고, 훨씬 저렴한 비용으로 대량의 작업을 수행하려면 qwen3.8-max를 선택하십시오.

벤치마크

평균 상회최고 점수Claude Fable 5.119 / 213 / 21Qwen3.8 Max30 / 398 / 39
Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Max 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
67.4%
56.6%
OSWorld 2.0 partial
80.7%
N/A
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench Professional
58.1%
N/A
JobBench
N/A
53.4%
PLawBench
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 73.2%
GPQA Diamond
93.7%
92.6%
Agents' Last Exam
N/A
27%
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 Qwen3.8 Max Δ
입력 / 1M 토큰 $10 $2 5×
출력 / 1M 토큰 $50 $6 8.3×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.25 $0.25 =
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 79개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

기능

Claude Fable 5.1 Qwen3.8 Max
도구 사용 지원 지원
사고 제어 항상 켜짐 지원(공급자가 조절 파라미터를 공개하지 않음)
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 Max
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-01 2026-08-03
지식 컷오프 2026-06 -
컨텍스트 윈도우 1M 984K
최대 출력 128K 131K
사고 파라미터 output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) -
허용 값
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
기본값

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

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

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 Max 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

출력 378 tok (+305 사고) 지연 시간 8.6 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

Qwen3.8 Max 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 bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

출력 1616 tok (+1411 사고) 지연 시간 34.7 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 Max 통과 · 5/5 fields, guidance null

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

출력 1199 tok (+1141 사고) 지연 시간 24.4 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 Max 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

출력 2744 tok (+2591 사고) 지연 시간 46.3 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-max",  # 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 Max, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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 Max 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