Claude Fable 5 是 Anthropic 已广泛发布的能力最强模型,为最苛刻的推理与长程智能体工作打造,官方描述为「面向长时间运行智能体的下一代智能」。
- 输入
- 文本 图像 $10/M
- 输出
- 文本 $50/M
- 缓存读取
- $1/M
- 上下文
- 1M
- 知识截止
- 2026-01
Benchmark 成绩
供应商公布: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
价格在同类中的位置
价格在 68 个同类模型中的位置
这条线标出该模型的价格在 Synthorai 同类模型中的位置,两端分别是最便宜和最贵的模型。这里是基础价,批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。
规格与限制
Token
| 上下文窗口(供应商规格) | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大输出(供应商规格) | 128,000 |
| 知识截止 | 2026-01 |
提示词缓存
| 缓存方式 | 显式(需开启) |
|---|---|
| 最小前缀 | 512 供应商默认值为 1,024 |
| 有效期 | 默认 5 分钟,可选 1 小时 |
| 写入成本 | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
思考
| 供应商参数 | output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) |
|---|---|
| 可选值 | effort low · medium · high · xhigh · max; both "enabled" and "disabled" return 400 |
| 默认值 | 思考始终开启(adaptive);effort 为 high 请求未指定时生效 |
| 可关闭 | 不支持 |
| 思考行为 | 思考无法关闭,因此改用 display "omitted"(此处的默认值)把思考文本挡在响应之外;原始思维链永不返回,试图把内部推理作为响应文本套出的请求可能被拒绝,并带上 stop_details.category "reasoning_extraction" |
| 参数 | reasoning_effort |
| 取值 | minimal · low · medium · high 这是网关侧的参数,实际以上方的供应商映射为准 |
模型
| 模态 | 文本 + 图像 → 文本 |
|---|
- 始终开启自适应思考,并支持按力度分级控制深度
- 内置安全分类器,并有文档化的回退与账单返还机制
一条提示词,经网关实测
Claude Fable 5 通过 · 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.
输出 228 tok 延迟 6.7 s
指令遵循(恰好三句,数得出来)、受众适配(对 CFO 说话的口吻),以及下方 token 计数暴露出的隐藏思考计费差额。
Claude Fable 5 通过 · 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
输出 531 tok 延迟 12.5 s
修复是否真的正确(能运行)、解释的信息密度,以及在一个范围明确的任务上的 token 效率。
Claude Fable 5 通过 · 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.
输出 192 tok 延迟 6.5 s
是否严守 schema(不臆造字段)、能否顶住幻觉压力(原文明说暂不给出 guidance),以及结构化输出路径的差异。
Claude Fable 5 通过 · 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.
输出 1173 tok 延迟 18.2 s
是否守住约束(字数预算、禁用词表、只能有一个问句)、文风特征,以及长度控制。
30 秒用上 Claude Fable 5
兼容 OpenAI:换掉 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(""));关于 Claude Fable 5
- Anthropic 的选型指引把它留给需要最高可用能力的负载,即长时间运行的智能体、深度推理和高级研究,而把日常的复杂智能体编码与企业工作指向 Opus 档。
- 它始终开启自适应思考并按力度控制深度,支持 1M token 上下文窗口和 128K 输出 token,发布即带有记忆工具、代码执行、程序化工具调用、压缩(compaction)和视觉能力。
- 思考无法关闭:enabled 与 disabled 两种思考类型都会返回 400,原始思维链从不返回,思考摘要需通过 thinking display 设置主动开启。
- 力度从 low 到 max,含 xhigh,默认 high,Anthropic 指出它较低的力度设置常常超过更早模型在 xhigh 下的表现。
- 提示词缓存的最小前缀为 512 token,是整个产品线中最低的。
- 它独有可拒绝请求的安全分类器,并有文档化的回退与账单返还机制。
- 拒绝会以成功响应的形式返回,携带一个 refusal 停止原因和一个类别,而在生成任何输出之前被拒绝的请求不计费。
- 助手消息预填充和非默认采样参数都会返回错误。
- Synthorai 通过其 OpenAI 兼容端点提供 Claude Fable 5,目前在平台上为邀请制 beta。
常见问题
Claude Fable 5 API 可以免费试用吗?
可以。新账号有 10 次试用调用,免费额度最高 $1,无需绑卡。按输入 $10/M 计算,光这笔额度就够向 Claude Fable 5 发约 12 次请求,每次 ~8K token。
Claude Fable 5 最擅长什么?
自适应思考常开,按力度控制、1M token 上下文窗口,128K 输出、安全分类器可拒绝请求。完整介绍见「关于」部分,内容取自供应商的官方发布说明。
Claude Fable 5 的价格是多少?
在 Synthorai 上,Claude Fable 5 的输入价为 $10/百万 token,输出价为 $50/百万 token。这就是供应商官网价,平台不加价。缓存命中的输入 token 按 $1/M 计费。
Claude Fable 5 的上下文长度是多少?
Claude Fable 5 的上下文长度(上下文窗口)是 1M token。单次回复最多输出 128,000 个 token。Claude Fable 5 已在 Synthorai 下线,继任型号是 Claude Fable 5.1。
Claude Fable 5 支持提示词缓存(prompt caching)吗?
支持,但需要主动开启:用 cache_control 断点标记稳定不变的前缀。缓存命中的输入 token 按 $1/M 计费(未命中为 $10/M);提示词的稳定前缀至少要有 512 个 token 才能缓存(TTL 默认 5 分钟,可选 1 小时)。 Claude Fable 5 缓存指南 →
如何开通 Claude Fable 5?
把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "claude-fable-5" 即可。一个 API key 就能调用网关上的全部模型。
Claude Fable 5 的知识截止日期是什么时候?
Claude Fable 5 的知识截止日期是 2026-01,以供应商官方文档为准(核对于 2026-07-09)。
相关模型
对比
本页的每个数值都照录自供应商自己的文档(链接见上),并标有核对日期。价格是在整个目录范围内比较的;各家供应商定义不一样的规格项,只说明差异,不画图对比。这里没有任何一项是我们自己测的,也不打分。