Claude Fable 5.1 vs GPT-6 Luna
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 entrada de texto e imagem e retornam texto, limitam a saída a 128,000 tokens e oferecem cerca de um milhão de tokens de contexto (1,000,000 para o claude-fable-5-1, 1,050,000 para o gpt-6-luna), portanto a verdadeira divisão é o preço e o controle sobre o pensamento. O gpt-6-luna custa $0.1 para entrada e $0.5 para saída por milhão contra $10 e $50, sendo 100x mais barato em ambas as pontas, com leituras de cache a $0.01 contra $0.25, e seu pensamento pode ser desativado, o que é adequado para trabalhos de alto volume ou sensíveis à latência. Escolha o claude-fable-5-1 quando você quiser o modo de raciocínio sempre ativo da Anthropic e estiver disposto a pagar por isso.
Benchmarks
Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| Claude Fable 5.1 | GPT-6 Luna | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $10 | $0.1 | 100× |
| Saída / 1M tokens | $50 | $0.5 | 100× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.25 | $0.01 | 25× |
| 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 74 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Claude Fable 5.1 | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | sempre ativo | configurável |
| 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 Luna | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-09-01 | 2026-09-22 |
| Corte de conhecimento | 2026-06 | 2026-05 |
| 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 Luna
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 Luna passou · 3 sentences
Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.
saída 117 tok (+48 pensamento) latência 3.4 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.
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 Luna 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 code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.
saída 514 tok (+356 pensamento) latência 6.9 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 Luna passou · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
saída 161 tok (+119 pensamento) latência 21.7 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 Luna passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.
saída 959 tok (+813 pensamento) latência 14.6 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-luna", # 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-luna", // 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-luna", # 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-luna", // 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-luna") // 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 Luna?
GPT-6 Luna é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.1 vs $10, com 100× 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 Luna 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 Luna 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.