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Claude Fable 5 vs MiniMax M3

vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

두 모델 모두 1000000 토큰 컨텍스트 창을 공유하고 텍스트 및 이미지 입력을 허용하므로, 실제 차이는 가격과 형태에 있습니다. minimax-m3는 입력 $0.3, 출력 $1.2를 청구하는 반면 claude-fable-5는 입력 $10, 출력 $50를 청구하여 대략 33x 및 42x 더 저렴하며, 비디오 입력도 허용하고 최대 524288개의 출력 토큰을 지원하며 thinking을 끌 수 있습니다. 채팅, 코드 및 도구 사용을 위해 항상 켜져 있는 Anthropic의 추론 모드를 원하고 더 높은 요금을 수용할 수 있다면 claude-fable-5를 선택하고, 비용과 켜고 끌 수 있는 thinking이 더 중요한 대규모, 긴 컨텍스트 또는 비디오 작업에는 minimax-m3를 선택하세요.

가격

Claude Fable 5 MiniMax M3 Δ
입력 / 1M 토큰 $10 $0.3 33×
출력 / 1M 토큰 $50 $1.2 42×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $1 $0.06 17×
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 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

Claude Fable 5 · $10 MiniMax M3 · $0.3
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

Claude Fable 5 MiniMax M3
도구 사용
사고 제어 항상 켜짐 설정 가능
구조화된 출력
프롬프트 캐싱 명시적 (접두사 직접 지정) 암시적 (자동)
캐시 수명 5m default, 1h option 미공개
최소 캐시 접두사 1024 토큰 512 토큰

사양

Claude Fable 5 MiniMax M3
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-06-09 2026-06-01
지식 컷오프 2026-01
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 128K 524K
Thinking 파라미터 output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration)
  • thinking.type
  • reasoning_split
허용되는 값
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

thinking.type
  • adaptive
  • disabled
reasoning_split
  • boolean
기본값

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Claude Fable 5 · MiniMax M3

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 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

MiniMax M3 통과 · 3 sentences

Reasoning-enabled models deliberately produce extensive internal "chain-of-thought" tokens before answering, often consuming 5–10x more tokens per query than a standard model. Because LLM providers bill per token for both that reasoning trace and the final response, your cost-per-query rises proportionally—and that multiplier is the primary driver of the doubled bill. The right response isn't to disable reasoning, but to route only genuinely complex queries to it while keeping routine traffic on the cheaper standard tier, which typically recovers 60–80% of the cost without sacrificing quality where it matters.

출력 665 tok (+548 추론) 지연 시간 5.7 s

지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

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. 확인 수정이 테스트를 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

MiniMax M3 통과 · 8/8 cases

The bug is in the loop bound: `range(1, len(xs))` iterates from index 1 up to but not including `len(xs) - 1`... wait, actually it goes up to `len(xs) - 1`, so the last index is included. The real problems are two: 1. **Starting `best` and `cur` at 0** and iterating from index 1 means a single-element list (`len(xs) == 1`) never enters the loop, so the function returns `0` instead of `1`. The fix is to either seed `best = cur = 1` when `xs` is non-empty, or include index 0 in the loop logic. 2. **Missing the final run**: the function only updates `best` *inside* the loop when it finds a continuation. If the longest run ends at the very last element, the loop body never gets to compare it after the increment — actually it does, but only if the run is longer than the previous `best`. […]

출력 464 tok 지연 시간 7.9 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

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

MiniMax M3 통과 · 5/5 fields, guidance null

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

출력 2212 tok (+2161 추론) 지연 시간 23.3 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

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. 확인 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

MiniMax M3 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing PromptCache, our new API gateway feature that caches prompts across multiple LLM providers. Developers can store prompt-completion pairs centrally, reducing redundant inference calls and lowering costs without sacrificing quality. How will your workflow change when repeated requests resolve instantly from a shared cache layer? The gateway intercepts outgoing requests, checks for matching prompt fingerprints, and serves previously generated completions when available, falling back to the original provider on misses. Compatible with OpenAI, Anthropic, Cohere, and custom endpoints, PromptCache integrates with existing routing rules and supports TTL, versioning, and per-tenant namespaces. Teams now gain predictable latency, reduced token spend, and improved throughput during traffic spikes today. […]

출력 3256 tok (+2892 추론) 지연 시간 21.5 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="minimax-m3",  # 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 발급받기 →

FAQ

Claude Fable 5와(과) MiniMax M3 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 MiniMax M3이(가) 더 저렴합니다($0.3 대 $10, 33× 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) MiniMax M3를 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 MiniMax M3는 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.

관련 비교

측정 연구 결과