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Claude Fable 5.1 vs Gemini 3.8 Flash

O Claude Fable 5.1 é disponibilizado por convite. Os valores abaixo são as tarifas em tempo real, mas as chamadas exigem uma permissão de workspace primeiro; solicite-nos acesso antes de desenvolver com base nesta comparação.

vs

Qual usar, quando

Lançados com um dia de diferença, ambos aceitam input de texto e imagem em aproximadamente um milhão de tokens de contexto, mas as tabelas de preços divergem drasticamente: o claude-fable-5-1 custa cerca de 13x mais por token tanto em input ($10 vs $0.75) quanto em output ($50 vs $3.75), e cerca de 3x mais em leituras de cache ($0.25 vs $0.075). Escolha o claude-fable-5-1 quando quiser seu thinking sempre ativo, que não pode ser desativado, ou até 128000 tokens de output em uma única resposta. Escolha o gemini-3.8-flash para trabalho de alto volume ou sensível a custos, ou quando precisar de input de áudio e vídeo, aceitando seu output máximo de 65536.

Benchmarks

À frenteAcima da médiaNenhum melhorClaude Fable 5.1416 / 185 / 18Gemini 3.8 Flash212 / 165 / 16

6 medidos em ambos.

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash outros modelos medidos média dos modelos comparados nenhum outro modelo pontuou mais alto
DeepSWE 1.1
67.4%
73.7%
BioMysteryBench hard
N/A
nenhum outro modelo pontuou mais alto 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
N/A
59%
HealthBench Professional
58.1%
52.1%
Finance Agent v2
N/A
nenhum outro modelo pontuou mais alto 61.4%
Legal Agent Benchmark
N/A
10%
GPQA Diamond
93.7%
95.3%
AutomationBench
31.4%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
N/A
nenhum outro modelo pontuou mais alto 86.2%

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

Preços

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $10 $0.75 13×
Saída / 1M tokens $50 $3.75 13×
Leitura de cache / 1M tokens $0.25 $0.075 3.3×
Escrita de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.

Onde eles se posicionam - preço de entrada por 1M tokens entre todos os 71 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)

Capacidades

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio sempre ativo sim - o fornecedor não publica o controle
Saída estruturada sim sim
Cache de prompt explícito (você marca o prefixo) implícito + explícito
Tempo de vida do cache 5m default, 1h option não publicado
Prefixo mínimo em cache 1024 tokens 4096 tokens

Especificações

Claude Fable 5.1 Gemini 3.8 Flash
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem áudio vídeo
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-09-01 2026-09-02
Corte de conhecimento 2026-06 2026-03
Janela de contexto 1M 1M
Saída máxima 128K 66K
Parâmetro de raciocínio output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) -
Valores aceitos
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Padrão

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: Claude Fable 5.1 · Gemini 3.8 Flash

Um prompt, ambos os modelos - medidos pelo gateway

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

Gemini 3.8 Flash passou · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.

saída 705 tok (+624 pensamento) latência 6.4 s

Cumprimento da instrução (exatamente três frases - contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.

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. VERIFICAR 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 pensamento) latência 3.4 s

Gemini 3.8 Flash passou · 8/8 cases

Here is the corrected function: ```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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.

saída 1393 tok (+1149 pensamento) latência 10.1 s

Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa 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. VERIFICAR JSON válido, esquema 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 pensamento) latência 3.8 s

Gemini 3.8 Flash passou · 5/5 fields, guidance null

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

saída 3989 tok (+3932 pensamento) latência 30.4 s

Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), 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. VERIFICAR 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 pensamento) latência 2.9 s

Gemini 3.8 Flash passou · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.

saída 3833 tok (+3688 pensamento) latência 21.8 s

Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.

Alterne entre eles com uma linha

Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo - o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.

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="gemini-3.8-flash",  # 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 API →

FAQ

Qual é mais barato, Claude Fable 5.1 ou Gemini 3.8 Flash?

Gemini 3.8 Flash é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.75 vs $10, com 13× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado - a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.

Posso fazer um teste A/B de Claude Fable 5.1 contra Gemini 3.8 Flash sem duas integrações?

Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API - a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.

Claude Fable 5.1 e Gemini 3.8 Flash suportam prompt caching?

Sim - ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.

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De nossos estudos medidos