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Claude Fable 5 vs Qwen3.8 Max

vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

두 모델 모두 텍스트와 이미지를 입력으로 받아 텍스트를 반환하며, 두 모델 모두 백만 토큰 선에 근접하므로(claude-fable-5는 1000000, qwen3.8-max는 983616) 실제 차이는 요금표에 있습니다. claude-fable-5는 입력에서 5x 더 비싸고($10 대 $2), 출력에서 약 8.3x 더 비싸며($50 대 $6), 캐시 읽기에서 4x 더 비쌉니다($1 대 $0.25). 비활성화할 수 없어 해당 $50의 출력 요금으로 추론 비용이 청구되는 항상 켜져 있는 thinking을 원한다면 claude-fable-5를 선택하고, 128000에 비해 약간 더 큰 131072의 최대 출력을 제공하는 대규모 긴 컨텍스트 작업에는 qwen3.8-max를 선택하세요.

가격

Claude Fable 5 Qwen3.8 Max Δ
입력 / 1M 토큰 $10 $2
출력 / 1M 토큰 $50 $6 8.3×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $1 $0.25
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x

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)

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

기능

Claude Fable 5 Qwen3.8 Max
도구 사용
사고 제어 항상 켜짐 있음 — 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음
구조화된 출력
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 Qwen3.8 Max
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-06-09 2026-08-03
지식 컷오프 2026-01
컨텍스트 윈도우 1M 984K
최대 출력 128K 131K
Thinking 파라미터 output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration)
허용되는 값
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

기본값

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Claude Fable 5 · Qwen3.8 Max

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

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 추론) 지연 시간 8.6 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

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 추론) 지연 시간 34.7 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

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 추론) 지연 시간 24.4 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

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 추론) 지연 시간 46.3 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="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 발급받기 →

FAQ

Claude Fable 5와(과) Qwen3.8 Max 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Qwen3.8 Max이(가) 더 저렴합니다($2 대 $10, 5.0× 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) Qwen3.8 Max를 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 Qwen3.8 Max는 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