claude-fable-5-1Modelsell で claude-fable-5-1 API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。
| サプライヤー | 割引 | 入力/M | 出力/M | キャッシュ読み取り/M | キャッシュ書込 (5m)/M | キャッシュ書込 (1h)/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Anthropic Anthropic 官方 | -10% | $9 | $45 | $0.225 | $11.25 | $18 | ||
CCMax 使用自用 vibe coding,纯血 ccmax号池 | -70% | $3 | $15 | $0.075 | $3.75 | $6 | ||
Claude kiro 使用自用 vibe coding,kiro号池 | -90% | $1 | $5 | $0.025 | $1.25 | $2 | ||
CCMax-ZL CCmax微注-可蒸 | -70% | $3 | $15 | $0.075 | $3.75 | $6 | ||
AmazonBedrock AWS 官方 | -40% | $6 | $30 | $0.15 | $7.5 | $12 |
横にスクロールすると、すべての価格とパフォーマンス指標を比較できます。
Anthropic Claude tokenizer標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典:Artificial Analysis 2026-09-30·Claude Fable 5.1
Intelligence Index
Claude Fable 5.1
53.4
ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。
Claude Fable 5.1 适合需要长期保持目标、反复检查证据和持续完善成果的工作。典型任务包括跨模块代码改造、多步骤研究,以及把复杂资料整理成文档、表格或演示方案。对于已有方法仍无法达到要求的问题,它可以承担更深入的分析与实施过程。
模型可以接受文本和图片,围绕资料中的细节与关系进行推理。你可以让它先建立判断框架,再逐项核查证据,比较替代方案,最后形成适合目标读者的成果。配合应用提供的文件与执行工具,还可以把分析延伸到文档制作、数据处理和实际代码验证。
长任务需要明确阶段目标。例如研究项目可以依次完成材料整理、冲突分析、验证计划和汇报制作;每一阶段都保存依据与未解决问题,避免后续工作偏离最初约束。复杂任务不应只追求回答长度,更应要求结论能追溯、方案可实施、产物可检查。
Fable 5.1 始终开启自适应思考,通过effort调整思考深度。应用接入时应保留对话和工具结果,尤其注意思考内容与原会话的关联。随意修改早期对话或切换旧模型可能破坏连续性。对于长周期工作,清楚记录阶段成果和待办,比频繁重启整段任务更有利于接续。
“基于以下访谈、产品数据和竞品材料,判断下季度应优先改善新用户引导还是团队协作功能。先定义比较标准,再核查支持与反对证据,列出会改变判断的假设。最后形成管理层汇报提纲,并为关键图表列出数据来源与计算方式。”
若要生成实际文件,需要应用提供相应文件处理工具。
按阶段保存结论、依据、已完成成果和剩余问题。新的要求作为后续信息补充,并说明对原目标的影响。
该版本的思考内容与模型和会话相关联,修改早期轮次可能使其失效。接入时应保留完整会话,并按支持的方式续接。
/v1/messages| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| AmazonBedrock | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| AmazonBedrock-ZL | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Anthropic | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| CCMax | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| CCMax-ZL | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Claude kiro | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
Modelsell で claude-fable-5-1 API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
claude-fable-5-1 へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
モデルカタログには 1000000 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
モデルカタログには最大 128000 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。
このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。
