Claude Fable 5 是 Anthropic 已廣泛釋出的模型中能力最強的一款,專為最嚴苛的推理工作與長程智慧體工作打造,官方將它描述為「面向長時間執行智慧體的下一代智慧」。
- 輸入
- 文字 影像 $10/M
- 輸出
- 文字 $50/M
- 快取讀取
- $1/M
- 上下文
- 200K
- 知識截止
- 2026-01
Benchmark 成績
廠商公布: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
價格在同類中的位置
價格在 60 個同類模型中的位置
這條線顯示該模型的價格,在 Synthorai 上同類模型裡處於什麼位置。兩端標出了最便宜和最貴的那個。這裡是基礎價,批次、區域與快取寫入的折扣見價格頁。
規格與限制
Token
| 上下文視窗(廠商規格) | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大輸出(廠商規格) | 128,000 |
| 知識截止 | 2026-01 |
提示詞快取
| 快取方式 | 顯式(需開啟) |
|---|---|
| 最低前綴 | 512 廠商預設 1,024 |
| 存活時間 | 預設 5 分鐘,可選 1 小時 |
| 寫入成本 | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
思考
| 廠商參數 | output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) |
|---|---|
| 可選值 | effort low · medium · high · xhigh · max; both "enabled" and "disabled" return 400 |
| 預設值 | 思考始終開啟(自適應);effort 為 high 請求未指定時生效 |
| 可關閉 | 不支援 |
| 思考行為 | 思考無法關閉,若不希望回應中出現思考文字,請改用 display 的 omitted(此處的預設值);原始思維鏈永遠不會回傳,而試圖把內部推理當成回應文字誘導輸出的請求,可能被拒絕並帶有 stop_details.category 為 reasoning_extraction。 |
| 參數 | reasoning_effort |
| 取值 | minimal · low · medium · high 閘道側參數面——以上方廠商映射為準 |
模型
| 模態 | 文字 + 影像 → 文字 |
|---|
- 自適應思考始終開啟,並以力度控制思考深度
- 內建安全分類器,並有文件化的回退與帳單返還機制
單一提示詞 — 經由閘道測量
Claude Fable 5 通過 · 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.
輸出 228 tok 延遲 6.7 s
指令遵循(恰好三句,可數)、受眾適配(面向 CFO 的語氣),以及下方 token 計量所暴露的隱藏思考計費缺口。
Claude Fable 5 通過 · 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
輸出 531 tok 延遲 12.5 s
修復是否真的正確(可執行)、解釋的資訊密度,以及在一個邊界明確的任務上的 token 效率。
Claude Fable 5 通過 · 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.
輸出 192 tok 延遲 6.5 s
schema 服從度(不臆造欄位)、幻覺壓力(guidance 明確被暫緩給出),以及結構化輸出路徑的差異。
Claude Fable 5 通過 · 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.
輸出 1173 tok 延遲 18.2 s
約束服從度(字數預算、禁用詞表、唯一的那句問句)、文風指紋,以及長度控制。
30 秒用上 Claude Fable 5
OpenAI 相容:換掉 base_url,SDK 不用改。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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));關於 Claude Fable 5
- Anthropic 的模型選型指引把它保留給需要最高可用能力的工作負載,也就是長時間執行的智慧體、深度推理與進階研究,而把 Opus 等級指向日常的複雜智慧體編碼與企業工作。
- 它以始終開啟的自適應思考執行,並透過力度分級來控制推理深度,支援 1M token 上下文視窗與 128K 輸出 token,並在推出時即帶有記憶工具、程式碼執行、程式化工具呼叫、壓縮(compaction)與視覺能力。
- 思考無法關閉:enabled 與 disabled 這兩種思考型別都會回傳 400,原始思維鏈永遠不會回傳,思考摘要則需要透過思考顯示設定選擇開啟。
- 力度的取值從 low 一直到 max,其中包含 xhigh,預設為 high;Anthropic 指出,它在較低力度設定下的表現往往超過舊款模型在 xhigh 下的表現。
- 提示詞快取的最小前綴為 512 token,是整個產品線中最低的。
- 它的獨特之處在於內建可以拒絕請求的安全分類器,並附有文件化的回退與帳單返還機制:拒絕會以一次成功的回應回傳,其中帶有表示拒絕的停止原因與一個類別,而在產生任何輸出之前就遭到拒絕的請求不會計費。
- 助理訊息預填與非預設的取樣參數都會回傳錯誤。
- Synthorai 透過其 OpenAI 相容端點提供 Claude Fable 5,該模型目前在平臺上為邀請制 beta。
常見問題
Claude Fable 5 API 可以免費試用嗎?
Claude Fable 5 目前處於邀請制測試階段,需申請開通,而非開放註冊。請在 Synthorai 主控台提交申請,審核通過後即依標準的按用量計費方式收費,無需訂閱。
Claude Fable 5 最擅長什麼?
自適應思考常開,按力度控制、1M token 上下文視窗,128K 輸出、安全分類器可拒絕請求。完整能力請見「關於」一節,內容取自廠商官方發布說明。
Claude Fable 5 的價格是多少?
在 Synthorai 上,Claude Fable 5 輸入 $10/百萬 token、輸出 $50/百萬 token,即廠商牌價,無平台加價。快取命中的輸入 token 以 $1/M 計費。
Claude Fable 5 支援提示詞快取(prompt caching)嗎?
支援,需主動開啟:以 cache_control 中斷點標記穩定前綴。快取命中的輸入 token 以 $1/M 計費(未命中 $10/M);提示詞需有 512 個 token 以上的穩定前綴才能命中快取(TTL 預設 5 分鐘,可選 1 小時)。 Claude Fable 5 快取指南 →
如何開通 Claude Fable 5?
Claude Fable 5 處於邀請制測試階段:請在 Synthorai 主控台申請開通。審核通過後,用法與其他模型相同:把 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 設為 "claude-fable-5" 即可。
Claude Fable 5 的知識截止日期是什麼時候?
Claude Fable 5 的知識截止日期為 2026-01,依據廠商官方文件(資料核驗於 2026-07-09)。
相關模型
對比
本頁每個值都轉錄自廠商自己的文件(連結見上),並帶有核對日期。價格在全目錄範圍內比較;各廠商定義不同的規格值,只說明差異而不作圖表對比。此處沒有任何由我們測量的資料,也不做評分。