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Claude Fable 5 vs Claude Fable 5.1

O Claude Fable 5 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.

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 dois são quase idênticos nos fatos: ambos aceitam entrada de texto e imagem, ambos retornam texto, ambos possuem um contexto de 1000000 tokens com saída máxima de 128000, as mesmas flags de chat, código, thinking, ferramentas e raciocínio, thinking que não pode ser desativado, e os mesmos $10 para entrada e $50 para saída por milhão de tokens. A diferença está nas leituras de cache e na recência: o claude-fable-5-1 cobra $0.25 por milhão de tokens de entrada em cache contra $1 do claude-fable-5, uma diferença de 4x, e possui um cutoff de conhecimento de 2026-06 versus 2026-01. Escolha o 5.1 para cargas de trabalho com uso intenso de cache ou de prefixos repetidos; continue no claude-fable-5 apenas se você já estiver fixado nele.

Benchmarks

À frenteAcima da médiaNenhum melhorClaude Fable 5686 / 9740 / 97Claude Fable 5.11219 / 213 / 21

18 medidos em ambos.

Claude Fable 5 Claude Fable 5.1 outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
DeepSWE 1.1
69.7%
67.4%
BioMysteryBench hard
46.5%
N/A
OSWorld 2.0 partial
72.9%
80.7%
Cybergym
83.1%
N/A
HealthBench Professional
60.9%
58.1%
Terminal-Bench-Science 0.1
24.7%
52.6%
Harvey Lab-AA
93.6%
N/A
GPQA Diamond
92.6%
93.7%
Blueprint-Bench 2
38.6%
N/A
AutomationBench
17.1%
31.4%
CharXiv (RQ) reasoning
nenhum outro modelo teve pontuação maior 88.9%
N/A

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

Preços

Claude Fable 5 Claude Fable 5.1 Δ
Entrada / 1M tokens $10 $10 =
Saída / 1M tokens $50 $50 =
Leitura de cache / 1M tokens $1 $0.25 4×
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 Claude Fable 5.1
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio sempre ativo sempre ativo
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 Claude Fable 5.1
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-06-09 2026-09-01
Corte de conhecimento 2026-01 2026-06
Janela de contexto 1M 1M
Saída máxima 128K 128K
Parâmetro de raciocínio output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
Valores aceitos
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Padrão

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

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 · Claude Fable 5.1

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 passou · 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.

saída 228 tok latência 6.7 s

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

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 passou · 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

saída 531 tok latência 12.5 s

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

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 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 interpretation: "up eleven and change" is rendered as 11 (the precise figure isn't stated), and guidance is null because it was explicitly withheld.

saída 192 tok latência 6.5 s

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

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 passou · 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.

saída 1173 tok latência 18.2 s

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

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",
    # model="claude-fable-5-1",  # 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 ou Claude Fable 5.1?

Na linha “Entrada / 1M tokens”, os dois custam o mesmo ($10); o preço não decide este caso. Veja as especificações e capacidades abaixo.

Posso fazer um teste A/B de Claude Fable 5 contra Claude Fable 5.1 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 e Claude Fable 5.1 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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