Claude Fable 5.1 vs GPT-6.1 Sol
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.
Qual usar, quando
Ambos aceitam texto e imagem na entrada, retornam texto, limitam a saída em 128,000 tokens e oferecem aproximadamente o mesmo contexto (1,000,000 para o claude-fable-5-1 contra 1,050,000 para o gpt-6.1-sol), e nenhum deles permite desativar o raciocínio. Eles estão em diferentes níveis de preço: o claude-fable-5-1 é o nível superior da Anthropic, posicionado para raciocínio exigente e trabalho agêntico de longo horizonte, a $10 na entrada e $50 na saída, 5x os $2 e $10 do gpt-6.1-sol, com leituras de cache a $0.25 contra $0.1. Escolha o gpt-6.1-sol para trabalho de alto volume onde o custo por chamada importa, e o claude-fable-5-1 para as tarefas de longo horizonte onde suas próprias avaliações mostram que o custo premium compensa.
Benchmarks
GPT-6.1 Sol: o fornecedor não publicou resultados de benchmark.
Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| Claude Fable 5.1 | GPT-6.1 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $10 | $2 | 5× |
| Saída / 1M tokens | $50 | $10 | 5× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.25 | $0.1 | 2.5× |
| Escrita de cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | sem cobrança separada | - |
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 76 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Claude Fable 5.1 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | sempre ativo | sempre ativo |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompt | explícito (você marca o prefixo) | implícito (automático) |
| Tempo de vida do cache | 5m default, 1h option | 5-10m, up to 1h |
| Prefixo mínimo em cache | 1024 tokens | 1024 tokens |
Especificações
| Claude Fable 5.1 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-09-01 | 2026-09-29 |
| Corte de conhecimento | 2026-06 | 2026-04 |
| Janela de contexto | 1M | 1.1M |
| Saída máxima | 128K | 128K |
| Parâmetro de raciocínio | output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) | reasoning.effort |
| Valores aceitos | effort
| reasoning.effort
|
| Padrão | thinking always on (adaptive) effort
| medium |
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 · GPT-6.1 Sol
Um prompt, ambos os modelos - medidos pelo gateway
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
GPT-6.1 Sol passou · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.
saída 144 tok (+54 pensamento) latência 6.6 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.
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
GPT-6.1 Sol passou · 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 original function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.
saída 189 tok latência 6.3 s
Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.
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
GPT-6.1 Sol passou · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }
saída 345 tok (+285 pensamento) latência 10.2 s
Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.
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
GPT-6.1 Sol passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]
saída 588 tok (+435 pensamento) latência 13.9 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="gpt-6.1-sol", # descomente esta linha, comente a linha acima
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-5-1",
// model: "gpt-6.1-sol", // descomente esta linha, comente a linha acima
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-5-1",
# "model": "gpt-6.1-sol", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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-5-1",
// Model: "gpt-6.1-sol", // descomente esta linha, comente a linha acima
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-5-1")
// .model("gpt-6.1-sol") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual é mais barato, Claude Fable 5.1 ou GPT-6.1 Sol?
GPT-6.1 Sol é mais barato em entrada / 1m tokens ($2 vs $10, com 5.0× 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 GPT-6.1 Sol 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 GPT-6.1 Sol 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.