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Claude Fable 5.1 vs Claude Opus 5

O Claude Fable 5.1 é oferecido por convite. Os valores abaixo são as tarifas em tempo real, mas as chamadas só funcionam depois que o seu workspace recebe a permissão; peça acesso antes de desenvolver com base nesta comparação.

vs

Qual usar e quando

Estes são níveis adjacentes da linha Claude: claude-fable-5-1 é o nível superior, que a Anthropic posiciona para raciocínio exigente e trabalho agêntico de longo horizonte, e claude-opus-5 é o nível abaixo dele, onde a Anthropic sugere que a maioria das cargas de trabalho inicie. Ambos suportam um contexto de 1000000 tokens, saída máxima de 128000 e entrada de texto mais imagem, portanto preço e controle marcam a diferença: claude-opus-5 custa a metade nos tokens ($5 de entrada e $25 de saída contra $10 e $50) e permite desativar o pensamento, enquanto claude-fable-5-1 sempre raciocina, mas lê o cache pela metade do preço ($0.25 contra $0.5 por milhão) e é a versão mais recente, lançada em 2026-09-01 com um cutoff em 2026-06.

Benchmarks

À frenteAcima da médiaNenhum melhorClaude Fable 5.11519 / 213 / 21Claude Opus 5338 / 468 / 46

20 medidos em ambos, 2 empatados.

Claude Fable 5.1 Claude Opus 5 outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
DeepSWE 1.1
67.4%
68.8%
BioMysteryBench hard
N/A
49.4%
OSWorld 2.0 partial
80.7%
74%
ExploitBench (Cap%)
N/A
70%
HealthBench Professional
58.1%
59.8%
Terminal-Bench-Science 0.1
52.6%
29%
Legal Agent Benchmark
N/A
6.7%
GPQA Diamond
93.7%
93.4%
AutomationBench
31.4%
26.9%
Chartography with tools
88.4%
83.4%

Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preços

Claude Fable 5.1 Claude Opus 5 Δ
Entrada / 1M tokens $10 $5 2×
Saída / 1M tokens $50 $25 2×
Leitura de cache / 1M tokens $0.25 $0.5 0.5×
Escrita de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.

Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 79 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)

Capacidades

Claude Fable 5.1 Claude Opus 5
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio sempre ativo configurável
Saída estruturada sim sim
Cache de prompts explícito (você marca o prefixo) explícito (você marca o prefixo)
Tempo de vida do cache 5m default, 1h option 5m default, 1h option
Prefixo mínimo em cache 1024 tokens 1024 tokens

Especificações

Claude Fable 5.1 Claude Opus 5
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-09-01 2026-07-24
Corte de conhecimento 2026-06 2026-05
Janela de contexto 1M 1M
Saída máxima 128K 128K
Parâmetro de raciocínio output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
  • thinking.type
  • output_config.effort
Valores aceitos
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Padrão

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: Claude Fable 5.1 · Claude Opus 5

Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAÇÃO exatamente 3 frases

Claude Fable 5.1 passou · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model started generating a long chain of internal "thinking" tokens before producing each answer, and we're billed for those tokens at the same output rate even though users never see them. In practice, that hidden reasoning often runs several times longer than the visible response, so the total tokens per request roughly doubled while the number of requests stayed flat. The upside is measurably better accuracy on complex tasks, so the right conversation is whether that quality gain justifies the cost—and if not, we can restrict reasoning to the workflows that actually need it rather than turning it on globally.

saída 186 tok latência 3.2 s

Claude Opus 5 passou · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

saída 529 tok latência 9.0 s

Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO a correção passa nos testes

Claude Fable 5.1 passou · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): cur = cur + 1 if xs[i] == xs[i - 1] else 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts *matches between adjacent elements* rather than *elements in the run*: it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i-1]`, so a run of length k produces a count of k−1. That's why a single element returns 0 instead of 1, and why every other run also comes out one short — the "misses runs at the end" reports are the same off-by-one seen on inputs like `[1, 2, 2]`, where the trailing run of length 2 is reported as 1 (the original code does update `best` inside the loop, so end-of-list runs aren't actually skipped, just undercounted). […]

saída 882 tok (+507 raciocínio) latência 3.4 s

Claude Opus 5 passou · 8/8 cases

## Fixed version ```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 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

saída 1094 tok latência 16.1 s

Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO JSON válido, schema exato

Claude Fable 5.1 passou · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3 (September quarter)", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on judgment calls (not part of the object): - **revenue_usd_m**: The text says "412 for the topline" but never states the currency or that the figure is in millions; it's also on a constant-currency basis and prefaced with "call it," so it's approximate. If you want strict literalism, this should be `null`. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11%; the exact figure isn't given. - **quarter**: "September quarter" is Q3 on a calendar basis, consistent with the reference to a pending Q4 close. - **guidance**: Explicitly withheld, so `null`.

saída 633 tok (+349 raciocínio) latência 3.8 s

Claude Opus 5 passou · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

saída 539 tok latência 7.6 s

Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO 120 palavras, 0 palavras proibidas

Claude Fable 5.1 passou · 121 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for the Gateway.** Starting today, your API gateway can cache prompts once and reuse them across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route to. Long system instructions, retrieval context, and few-shot examples are stored at the gateway layer, so switching models no longer means paying to resend the same tokens. Why send the same 8,000-token preamble to three different vendors when you could send it once? Our cache normalizes prompt segments, fingerprints them, and serves matching prefixes from memory before the request ever reaches an upstream API. Early customers report token costs falling by 30 to 60 percent on high-volume workloads, with median latency dropping alongside. Available today on all Team and Enterprise plans.

saída 1722 tok (+1463 raciocínio) latência 2.9 s

Claude Opus 5 passou · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

saída 1593 tok latência 19.1 s

Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.

Troque de um para o outro mudando uma linha

Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-fable-5-1",
    # model="claude-opus-5",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, Claude Fable 5.1 ou Claude Opus 5?

Claude Opus 5 sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($5 contra $10, 2.0× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.

Posso fazer um teste A/B de Claude Fable 5.1 contra Claude Opus 5 sem duas integrações?

Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.

Claude Fable 5.1 e Claude Opus 5 suportam cache de prompts?

Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.

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