Claude Fable 5.1 é o modelo mais capaz que a Anthropic oferece atualmente.
- Entrada
- texto imagem $10/M
- Saída
- texto $50/M
- Leitura de cache
- $0.25/M
- Contexto
- 1M
- Corte de conhecimento
- 2026-06
Benchmarks
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
O preço em contexto
Posição do preço entre 70 modelos comparáveis
A barra mostra onde fica o preço deste modelo entre todos os modelos do mesmo tipo na Synthorai. Nas extremidades aparecem o mais barato e o mais caro. São as tarifas base; os descontos de batch, região e escrita de cache estão na página de preços.
Especificações e limites
Tokens
| Janela de contexto (especificação do provedor) | 1.000.000 |
|---|---|
| Saída máxima (especificação do provedor) | 128.000 |
| Corte de conhecimento | 2026-06 |
Cache de prompts
| Modo | explícito (opt-in) |
|---|---|
| Prefixo mín. | 1.024 |
| Duração | 5 min por padrão, 1 hora opcional |
| Custo de escrita | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
Raciocínio
| Parâmetro do provedor | output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) |
|---|---|
| Valores aceitos | effort low · medium · high · xhigh · max |
| Valor padrão | thinking always on (adaptive); effort high usado quando a requisição não define nada |
| Pode ser desativado | Não |
| Comportamento do raciocínio | Effort can be changed per message mid-conversation without invalidating the prompt cache (beta). Turn-scoped system messages and readable progress updates between tool calls are the other additions, both beta. |
| Parâmetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parâmetros expostos pelo gateway; vale o mapeamento do provedor indicado acima |
Modelo
| Modalidades | texto + imagem → texto |
|---|
- Extends Claude Fable 5 at the same input and output prices with cache reads at a quarter of the cost
- three changes break callers moving from Fable 5, because forced tool use returns an error, thinking blocks are tied to the model that produced them, and editing an earlier turn invalidates them
conforme documentação oficial da Anthropic ↗
Um prompt, medido 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
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.
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.
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.
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.
Use o Claude Fable 5.1 em 30 segundos
Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu SDK. POST /v1/chat/completions
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Sobre o Claude Fable 5.1
- Lançado em 1 de setembro de 2026, foi posicionado para raciocínio exigente e trabalho agêntico de longa duração.
- A própria orientação da Anthropic continua a recomendar que a maioria das cargas comece no Claude Opus 5 e reserva este nível para os casos em que o Opus 5, mesmo com esforço mais alto, ainda não basta.
- Ele mantém exatamente a forma do Claude Fable 5: janela de contexto de 1M tokens, 128K tokens de saída, entrada de texto e imagem com saída de texto, e raciocínio adaptativo sempre ativo, com o esforço em high por padrão.
- A razão para migrar é o comportamento de custo e a resistência em tarefas agênticas, não uma janela maior.
- Entrada e saída permanecem em 10 e 50 dólares por milhão de tokens, enquanto as leituras de cache caem para um quarto da tarifa anterior; a Anthropic relata cerca de 25% menos custo numa carga típica e perto de 45% numa carga fortemente agêntica.
- Três mudanças quebram a compatibilidade com o Fable 5: o uso forçado de ferramentas agora retorna erro, os blocos de raciocínio ficam ligados ao modelo que os produziu e os modelos Claude anteriores não conseguem lê-los, e editar um turno anterior os invalida.
- As adições são retrocompatíveis, e três das cinco estão em beta: esforço por mensagem, mensagens de sistema limitadas ao turno e atualizações de progresso legíveis entre chamadas de ferramentas; o preço reduzido das leituras de cache e a proveniência de conteúdo estão disponíveis de forma geral.
- O Claude Mythos 5.1 oferece as mesmas capacidades apenas a participantes do Project Glasswing.
- A Synthorai o serve pelo endpoint de chat compatível com OpenAI, em beta por convite.
Perguntas frequentes
A API do Claude Fable 5.1 é gratuita para testar?
O Claude Fable 5.1 está em beta por convite: o acesso depende de solicitação, e não de cadastro aberto. Peça pelo console da Synthorai; depois da aprovação, vale o preço normal de pagamento por uso, sem assinatura.
Em que o Claude Fable 5.1 é melhor?
Janela de contexto de 1M tokens e 128K de saída; leituras de cache a um quarto da tarifa do Fable 5; uso forçado de ferramentas deixou de ser suportado. Veja na seção Sobre o quadro completo, tirado das notas de lançamento do próprio provedor.
Quanto custa o Claude Fable 5.1?
Na Synthorai, o Claude Fable 5.1 custa $10 por milhão de tokens de entrada e $50 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem markup da plataforma. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.25/M.
Qual é a janela de contexto do Claude Fable 5.1?
O Claude Fable 5.1 tem uma janela de contexto de 1M tokens na Synthorai. Uma única resposta pode ter até 128,000 tokens.
O Claude Fable 5.1 suporta cache de prompts?
Sim, por opt-in: marque prefixos estáveis com breakpoints de cache_control. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.25/M, contra $10/M sem cache; os prompts precisam de um prefixo estável de 1,024 tokens para entrar em cache (TTL 5 min por padrão, 1 hora opcional). Guia de cache de prompts →
Como obtenho acesso ao Claude Fable 5.1?
O Claude Fable 5.1 está em beta por convite: solicite acesso pelo console da Synthorai. Após a aprovação, ele funciona como qualquer outro modelo: aponte seu SDK da OpenAI para base_url="https://synthorai.io/v1" e defina model="claude-fable-5-1".
Qual é o corte de conhecimento do Claude Fable 5.1?
O corte de conhecimento do Claude Fable 5.1 é 2026-06, segundo a documentação oficial do provedor (verificado em 2026-09-05).
Modelos relacionados
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Cada valor desta página foi transcrito da documentação do provedor, com link acima, e traz a data em que foi verificado. Os preços são comparados em todo o catálogo; já as especificações que cada provedor define de um jeito aparecem com a diferença indicada, em vez de irem para um gráfico. Nada aqui foi medido por nós, e nada recebe nota.