Claude Fable 5는 Anthropic이 널리 공개한 모델 중 가장 강력한 모델로, 가장 까다로운 추론과 롱 호라이즌 에이전트 작업을 위해 만들어졌으며 “장시간 실행되는 에이전트를 위한 차세대 지능”으로 소개됩니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $10/M
- 출력
- 텍스트 $50/M
- 캐시 읽기
- $1/M
- 컨텍스트
- 200K
- 지식 컷오프
- 2026-01
벤치마크
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격의 위치
동종 60개 모델 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 1,000,000 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 128,000 |
| 지식 컷오프 | 2026-01 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 명시적(옵트인) |
|---|---|
| 최소 프리픽스 | 512 공급사 기본값 1,024 |
| 수명 | 기본 5분, 1시간 옵션 |
| 쓰기 비용 | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
사고
| 공급사 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 | 사고 항상 켜짐(적응형); effort는 high 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 미지원 |
| 사고 동작 | 사고는 끌 수 없으므로, 응답에서 사고 텍스트를 빼려면 대신 display를 “omitted”(여기서의 기본값)로 두면 됩니다. 원본 체인 오브 소트는 절대 반환되지 않으며, 내부 추론을 응답 텍스트로 끌어내려는 요청은 stop_details.category “reasoning_extraction”으로 거절될 수 있습니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
- 강도 기반 깊이 제어가 가능한 적응형 사고를 항상 켠 채로 동작
- 폴백과 청구 크레딧 처리 방식이 문서화된 안전 분류기를 포함
하나의 프롬프트 - 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
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
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
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
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 Claude Fable 5 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. POST /v1/chat/completions
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Claude Fable 5 소개
- Anthropic의 모델 선택 가이드는 가용한 최고 성능이 필요한 워크로드, 즉 장시간 실행 에이전트, 심층 추론, 고급 리서치에만 이 모델을 배정하고, 일상적인 복잡한 에이전틱 코딩과 엔터프라이즈 업무는 Opus 티어로 안내합니다.
- 추론 강도(effort) 기반 깊이 제어가 가능한 적응형 사고를 항상 켠 채로 동작하며, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 출력 토큰을 지원하며, 메모리 도구, 코드 실행, 프로그래매틱 도구 호출, 컴팩션, 비전과 함께 출시되었습니다.
- 사고는 끌 수 없습니다: enabled와 disabled 두 사고 타입 모두 400을 반환하고, 원본 체인 오브 소트는 결코 반환되지 않으며, 요약은 thinking display 설정을 통한 옵트인입니다.
- 추론 강도는 xhigh를 포함해 low부터 max까지이며 기본값은 high이고, Anthropic은 이 모델의 더 낮은 강도 설정이 이전 모델들의 xhigh 성능을 넘어서는 경우가 많다고 밝힙니다.
- 프롬프트 캐싱은 최소 512 토큰 프리픽스에서 시작해 라인업 중 가장 낮습니다.
- 특이하게도 요청을 거절할 수 있는 안전 분류기를 내장하고 있으며, 폴백과 과금 크레딧 방식이 문서화되어 있습니다.
- 거절은 거절 stop reason과 카테고리를 담은 정상 응답으로 도착하고, 출력이 생성되기 전에 거절된 요청은 과금되지 않습니다.
- 어시스턴트 프리필과 기본값이 아닌 샘플링 파라미터는 모두 오류를 반환합니다.
- Synthorai는 현재 플랫폼에서 초대제 베타인 Claude Fable 5를 OpenAI 호환 엔드포인트로 서빙합니다.
자주 묻는 질문
Claude Fable 5 API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
Claude Fable 5는 현재 초대제 베타 단계로, 공개 가입이 아닌 신청 기반으로 이용할 수 있습니다. Synthorai 콘솔에서 신청하면 되며, 승인 후에는 구독 없이 표준 종량제 요금이 적용됩니다.
Claude Fable 5는 무엇에 가장 강한가요?
강도 기반 제어의 상시 적응형 사고, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 출력, 요청을 거절할 수 있는 안전 분류기. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
Claude Fable 5의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Claude Fable 5는 입력 토큰 100만 개당 $10, 출력 토큰 100만 개당 $50입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $1/M로 과금됩니다.
Claude Fable 5는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 옵트인 방식으로 안정적인 프리픽스를 cache_control 브레이크포인트로 표시합니다. 캐시된 입력 토큰은 $1/M로 과금됩니다(미캐시 시 $10/M); 캐시되려면 프롬프트에 512 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 기본 5분, 1시간 옵션). Claude Fable 5 캐싱 가이드 →
Claude Fable 5는 어떻게 이용하나요?
Claude Fable 5는 초대제 베타입니다: Synthorai 콘솔에서 액세스를 신청하세요. 승인되면 다른 모델과 동일하게 동작합니다. OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="claude-fable-5"로 설정하면 됩니다.
Claude Fable 5의 지식 컷오프는 언제인가요?
벤더 공식 문서에 따르면 Claude Fable 5의 지식 컷오프는 2026-01입니다(2026-07-09 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.