claude-fable-5-1Claude Fable 5.1 面向高难度推理与长周期智能体工作,适合多步骤研究、复杂编程,以及结合工具制作专业文档和演示成果。
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | Discount | 輸入/M | 輸出/M | 緩存讀取/M | 緩存寫入 (5m)/M | 緩存寫入 (1h)/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Anthropic Anthropic 官方 | 省10% | $9 | $45 | $0.225 | $11.25 | $18 | ||
CCMax 使用自用 vibe coding,纯血 ccmax号池 | 省70% | $3 | $15 | $0.075 | $3.75 | $6 | ||
Claude kiro 使用自用 vibe coding,kiro号池 | 省90% | $1 | $5 | $0.025 | $1.25 | $2 | ||
CCMax-ZL CCmax微注-可蒸 | 省70% | $3 | $15 | $0.075 | $3.75 | $6 | ||
AmazonBedrock AWS 官方 | 省40% | $6 | $30 | $0.15 | $7.5 | $12 |
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指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Claude Fable 5.1
Intelligence Index
Claude Fable 5.1
53.4
基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
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| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| AmazonBedrock | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| AmazonBedrock-ZL | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Anthropic | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| CCMax | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| CCMax-ZL | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Claude kiro | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
Claude Fable 5.1 面向高难度推理与长周期智能体工作,适合多步骤研究、复杂编程,以及结合工具制作专业文档和演示成果。
Create an API key with access to claude-fable-5-1, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
The model catalog lists a context window of 1000000 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
The model catalog lists a maximum output of 128000 tokens. Your request settings may set a lower limit.
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.
