Claude Fable 5 vs GLM-5.2
언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가
두 모델 모두 1,000,000 토큰 컨텍스트 윈도우와 비슷한 최대 출력(claude-fable-5는 128000개, glm-5.2는 131072개)을 제공하므로, 입력과 비용에서 차이가 납니다: claude-fable-5는 텍스트와 함께 이미지를 허용하고 항상 thinking을 켠 상태로 실행되는 반면, glm-5.2는 텍스트 전용이며 thinking을 끌 수 있습니다. 요금표에서 glm-5.2는 입력 시 약 13x 더 저렴하고 ($0.77 vs $10), 출력 시 약 21x 더 저렴하며 ($2.42 vs $50), 캐시 읽기 시 거의 7x 더 저렴합니다 ($0.143 vs $1). 이미지 입력이나 강제 추론이 필요할 때는 claude-fable-5를 선택하고, 대량의 긴 컨텍스트 텍스트 작업에는 glm-5.2를 선택하십시오.
가격
| Claude Fable 5 | GLM-5.2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $10 | $0.77 | 13× |
| 출력 / 1M 토큰 | $50 | $2.42 | 21× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $1 | $0.143 | 7× |
| 캐시 쓰기 | 1.25x (5m) / 2x (1h) | — | — |
빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.
현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)
기능
| Claude Fable 5 | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| 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 | 미공개 |
| 최소 캐시 접두사 | 1024 토큰 | 미공개 |
사양
| Claude Fable 5 | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-06-09 | 2026-06-16 |
| 지식 컷오프 | 2026-01 | — |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 128K | 131K |
| Thinking 파라미터 | output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) |
|
| 허용되는 값 | effort
both "enabled" and "disabled" return 400 | thinking.type
reasoning_effort
|
| 기본값 | thinking always on (adaptive) effort
| enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Claude Fable 5 · GLM-5.2
하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨
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
GLM-5.2 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning means the LLM now generates thousands of invisible "thinking" tokens to systematically work through complex problems before producing a final answer. Because our cloud providers bill for these internal processing steps at the same rate as standard output, our billable token volume per query has doubled. While this increases our direct API costs, it drastically reduces error rates and manual review labor, ultimately lowering our total cost per resolved transaction.
출력 1223 tok (+1138 추론) 지연 시간 17.1 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 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
GLM-5.2 실패 · 1/8 cases (fails [1])
```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 […]
출력 4097 tok (+4036 추론) 지연 시간 58.4 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
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
GLM-5.2 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```
출력 1947 tok (+1893 추론) 지연 시간 30.9 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
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
GLM-5.2 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
We are introducing Caching for our API Gateway, the smartest way to optimize your workflows. Why pay for the exact same response twice? Now, you can automatically store and reuse prompt results across multiple AI providers, drastically reducing latency and overall operational costs. If a user submits a duplicate query, the gateway serves the cached answer instantly, regardless of whether you route to OpenAI, Anthropic, or others. This directly translates to faster applications and significantly lower monthly API bills. You can easily configure your specific caching rules within the developer dashboard and watch your efficiency soar. Stop wasting your valuable tokens on completely redundant computations. Upgrade to the latest gateway version today and experience the future of intelligent prompt management.
출력 11125 tok (+10984 추론) 지연 시간 114.8 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",
# model="glm-5.2", # 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",
// model: "glm-5.2", // 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",
# "model": "glm-5.2", # 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",
// Model: "glm-5.2", // 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")
// .model("glm-5.2") // 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 5와(과) GLM-5.2 중 어느 것이 더 저렴한가요?
입력 / 1m 토큰 항목에서는 GLM-5.2이(가) 더 저렴합니다($0.77 대 $10, 13× 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 5와(과) GLM-5.2를 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 및 GLM-5.2는 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.