claude-fable-5-2Claude Fable 5.2 面向高难度推理、复杂编程和长周期智能体任务,支持文本与图片输入、100 万 token 上下文及 128K 最大输出,可结合工具完成多步骤研究与专业成果制作。
| 輸入/ 1M tokens | 輸出/ 1M tokens | 緩存讀取/ 1M tokens | 緩存寫入 (5m)/ 1M tokens | 緩存寫入 (1h)/ 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
$7.2 | $36 | $0.18 | $9 | $14.4 |
| 輸入/ 1M tokens | 輸出/ 1M tokens | 緩存讀取/ 1M tokens | 緩存寫入 (5m)/ 1M tokens | 緩存寫入 (1h)/ 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
$2.4 | $12 | $0.06 | $3 | $4.8 |
標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。
指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Claude Fable 5.2
目前基準快照不包含此模型。
缺少模型或測量值不代表零分。
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 5.2 是 Anthropic 面向高难度推理与长周期智能体工作的模型,适合复杂编程、多步骤深度研究,以及结合工具制作文档、表格和演示成果。它支持文本和图片输入、文本输出,具有 1,000,000 token 上下文和 128,000 token 最大输出;知识截止日期为 2026 年 6 月,参数量未公开。
模型始终开启自适应思考,默认 effort 为 high,可以通过 output_config.effort 调整推理投入。长任务应明确目标、阶段交付物和验收方法,并保留完整的工具结果与对话。文件制作和代码执行需要应用提供相应工具。
相较 Fable 5.1,官方报告该版本在编程、推理和视觉理解方面有所提升,标准输入与输出单价降低 20%。官方建议多数日常编程和知识任务先使用 Opus 5.5,再按任务难度选用 Fable 5.2。
单位均为美元 / 百万 token;以下为 Anthropic 第一方 API 价格。
| 项目 | 价格 |
|---|---|
| 标准输入 | 8 |
| 标准输出(包含思考 token) | 40 |
| 缓存读取 | 0.20 |
| 5 分钟缓存写入 | 10 |
| 1 小时缓存写入 | 16 |
| Fast 输入 / 输出 | 16 / 80 |
| Batch 输入 / 输出 | 4 / 20 |
标准价格覆盖完整 1M 上下文,无额外长上下文阶梯加价。Fast 与 Batch 是不同服务模式,Fast 不支持 Batch;它们的官方价格不代表本站渠道已开通对应能力。本站实际费用仍由已接入渠道与所选分组确定。
资料核实日期:2026-11-10。
接入支持该模型的渠道后,可使用 Anthropic Messages 协议:
POST /v1/messages
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
anthropic-version: 2023-06-01
{
"model": "claude-fable-5-2",
"max_tokens": 4096,
"output_config": { "effort": "high" },
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "分析这项跨模块改造:先列出约束和风险,再给出实施步骤、验证方法和需要补充的信息。"
}
]
}
该示例依据官方参数说明与本站鉴权方式编写,尚无本站该模型渠道的实测记录。
temperature、top_p、top_k;不发送关闭 thinking 或手动 budget_tokens 的配置。auto、none;强制 any 或指定 tool 会报 400。不支持 assistant 消息预填充。/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> 替換為令牌設定中的 API Key。
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 |
|---|---|---|---|
| Anthropic | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| CCMax | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
Claude Fable 5.2 面向高难度推理、复杂编程和长周期智能体任务,支持文本与图片输入、100 万 token 上下文及 128K 最大输出,可结合工具完成多步骤研究与专业成果制作。
Create an API key with access to claude-fable-5-2, 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.
