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Claude Fable 5 vs Gemini 3.7 Flash

Claude Fable 5 saiu do nosso catálogo. Os números abaixo são as últimas tarifas publicadas; ele não pode mais ser chamado, ao contrário do outro modelo desta comparação.

vs

Qual usar e quando

O claude-fable-5 custa cerca de 13.3x mais que o gemini-3.7-flash em todas as linhas comparáveis: $10 vs $0.75 por milhão de tokens de entrada, $50 vs $3.75 na saída, $1 vs $0.075 em leituras em cache. Escolha-o para thinking sempre ativado que não pode ser desativado e respostas mais longas, até 128000 tokens de saída contra 65536. Escolha o gemini-3.7-flash para trabalho de alto volume ou quando precisar de entrada de áudio ou vídeo, com um contexto comparável de 1048576 tokens contra 1000000.

Benchmarks

À frenteAcima da médiaNenhum melhorClaude Fable 5986 / 9740 / 97Gemini 3.7 Flash317 / 233 / 23

12 medidos em ambos.

Claude Fable 5 Gemini 3.7 Flash outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
DeepSWE 1.1
69.7%
65.3%
BioMysteryBench hard
46.5%
43.5%
OSWorld 2.0
66.1%
47.9%
Cybergym
83.1%
N/A
HealthBench Professional
60.9%
N/A
Finance Agent v2
56.3%
59%
Harvey Lab-AA
93.6%
90.7%
GPQA Diamond
92.6%
N/A
Blueprint-Bench 2
38.6%
N/A
AutomationBench (v1.0.6)
46.2%
52.3%
LVBench
N/A
nenhum outro modelo teve pontuação maior 85.4%

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

Preços

Claude Fable 5 Gemini 3.7 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $10 $0.75 13×
Saída / 1M tokens $50 $3.75 13×
Leitura de cache / 1M tokens $1 $0.075 13×
Escrita de cache 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 76 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

Claude Fable 5 Gemini 3.7 Flash
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio sempre ativo

sim

o provedor não publica o controle

Saída estruturada sim sim
Cache de prompts 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 Gemini 3.7 Flash
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem áudio vídeo
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-06-09 2026-08-13
Corte de conhecimento 2026-01 2026-03
Janela de contexto 1M 1M
Saída máxima 128K 66K
Parâmetro de raciocínio output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) -
Valores aceitos
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

-
Padrão

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 · Gemini 3.7 Flash

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

Gemini 3.7 Flash passou · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.

saída 878 tok (+799 raciocínio) latência 6.9 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

Gemini 3.7 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.

saída 1050 tok (+827 raciocínio) latência 6.4 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

Gemini 3.7 Flash passou · 5/5 fields, guidance "withheld"

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

saída 918 tok (+858 raciocínio) latência 6.2 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

Gemini 3.7 Flash passou · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.

saída 2858 tok (+2718 raciocínio) latência 14.1 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",
    # model="gemini-3.7-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 de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, Claude Fable 5 ou Gemini 3.7 Flash?

Gemini 3.7 Flash sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.75 contra $10, 13× 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 contra Gemini 3.7 Flash 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 Gemini 3.7 Flash 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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