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Claude Fable 5 vs Gemini 3.7 Flash

Claude Fable 5 모델은 Synthorai 카탈로그에서 서비스가 종료되었습니다. 아래 수치는 마지막으로 공개된 요금이며, 이 모델은 더 이상 호출할 수 없습니다. 비교 대상인 다른 모델은 계속 호출할 수 있습니다.

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

claude-fable-5는 모든 비교 항목에서 gemini-3.7-flash보다 약 13.3x 더 비쌉니다: 백만 입력 토큰당 $10 vs $0.75, 출력당 $50 vs $3.75, 캐시 읽기당 $1 vs $0.075. 비활성화할 수 없는 항상 켜진 thinking과 65536개 대비 최대 128000개의 출력 토큰이라는 더 여유로운 응답이 필요할 때 이 모델을 선택하십시오. 대량의 작업이나 오디오 또는 비디오 입력이 필요할 때는, 1000000개 대비 비슷한 수준인 1048576 토큰 컨텍스트를 제공하는 gemini-3.7-flash를 선택하십시오.

벤치마크

우세평균 상회최고 점수Claude Fable 5986 / 9740 / 97Gemini 3.7 Flash317 / 233 / 23

두 모델 모두 측정한 항목 12개.

Claude Fable 5 Gemini 3.7 Flash 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
69.7%
65.3%
BioMysteryBench hard
46.5%
43.5%
OSWorld 2.0
66.1%
47.9%
Cybergym
83.1%
N/A
HealthBench Professional
60.9%
N/A
Finance Agent v2
56.3%
59%
Harvey Lab-AA
93.6%
90.7%
GPQA Diamond
92.6%
N/A
Blueprint-Bench 2
38.6%
N/A
AutomationBench (v1.0.6)
46.2%
52.3%
LVBench
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 85.4%

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

가격

Claude Fable 5 Gemini 3.7 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $10 $0.75 13×
출력 / 1M 토큰 $50 $3.75 13×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $1 $0.075 13×
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

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

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 76개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

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

기능

Claude Fable 5 Gemini 3.7 Flash
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 미공개
최소 캐시 접두사 1024 토큰 4096 토큰

사양

Claude Fable 5 Gemini 3.7 Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 오디오 동영상
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-06-09 2026-08-13
지식 컷오프 2026-01 2026-03
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 128K 66K
사고 파라미터 output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) -
허용 값
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

-
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 · Gemini 3.7 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 통과 · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating extensive internal "thinking" tokens before each answer, and those tokens are billed as output even though users never see them. Output tokens typically cost several times more than input tokens, so adding thousands of hidden reasoning tokens per request effectively multiplied our per-query cost. In short, we're paying for a much longer response behind the scenes in exchange for higher answer quality, and we can manage this by tuning reasoning effort levels or reserving reasoning mode for complex tasks only.

출력 228 tok 지연 시간 6.7 s

Gemini 3.7 Flash 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.

출력 878 tok (+799 사고) 지연 시간 6.9 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 통과 · 8/8 cases

## Fixed code ```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 ``` ## Explanation The original function counts **adjacent equal pairs** rather than **items in a run**: a run of length *n* contains only *n − 1* equal neighbor pairs, so every result is off by one — a single-element list yields 0 instead of 1, and `[1, 2, 2]` yields 1 instead of 2 (which callers perceive as "missing" the run at the end). The fix is to initialize both `cur` and `best` to 1 (any nonempty list has a run of at least length 1), reset `cur` to 1 rather than 0 when

출력 531 tok 지연 시간 12.5 s

Gemini 3.7 Flash 통과 · 8/8 cases

Here is the corrected function: ```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 ``` ### Explanation of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.

출력 1050 tok (+827 사고) 지연 시간 6.4 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 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 interpretation: "up eleven and change" is rendered as 11 (the precise figure isn't stated), and guidance is null because it was explicitly withheld.

출력 192 tok 지연 시간 6.5 s

Gemini 3.7 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```

출력 918 tok (+858 사고) 지연 시간 6.2 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 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for our API Gateway** Starting today, your repeated prompts are cached once and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route through the gateway. Instead of paying full token costs every time your application sends the same system prompt or context block, the gateway detects matching prefixes and serves cached results in milliseconds. Why keep spending money and latency on identical requests? Early adopters report cost reductions of up to 60 percent on high-volume workloads, along with faster median response times. Configuration is simple: enable caching in your dashboard, set a TTL, and choose which routes participate. Cache entries are encrypted at rest and never shared between accounts. Available now on all plans.

출력 1173 tok 지연 시간 18.2 s

Gemini 3.7 Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.

출력 2858 tok (+2718 사고) 지연 시간 14.1 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",
    # model="gemini-3.7-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 vs Gemini 3.7 Flash, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 Gemini 3.7 Flash 쪽이 더 저렴합니다($0.75 대 $10, 13배 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 vs Gemini 3.7 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, Gemini 3.7 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