Claude Fable 5 vs Claude Fable 5.1
两者三项综合分全部持平。下方逐字段对比，并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。
结论速览
选 Claude Fable 5，如果你……
- 综合推理能力最强
- 长上下文记忆可靠
- 顶级编码能力
- 最适合：深度推理、长文档、编码
选 Claude Fable 5.1，如果你……
- 智能体编码顶尖（Terminal-Bench 55.8）
- AA 智能综合分最高
- 1M 长时程智能体稳定运行
- 缓存读取便宜 75%
- 最适合：智能体编码、长时程任务、科学研究
正面对比综合分
分数为 0–100，由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。
聚合自公开信息并独立加权，方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。
规格与价格——逐字段并排
标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。
| 维度 | Claude Fable 5 | Claude Fable 5.1 | 结论 |
|---|---|---|---|
| 厂商 | Anthropic（US） | Anthropic（US） | 同一厂商 |
| 发布时间 | 2026.06 | 2026.09 | Claude Fable 5.1 更新 |
| 综合（名次） | 95 · 第2 | 95 · 第2 | 持平 |
| 编码 | 99 · 第1 | 99 · 第1 | 持平 |
| 多模态 | 97 · 第1 | 97 · 第1 | 持平 |
| 上下文窗口 | 1M | 1M | 持平 |
| 最大输出 | 128K | 128K | 持平 |
| 有效上下文 | 98 | 99 | Claude Fable 5.1 更可靠 |
| 输入 $/百万 token | $10 | $10 | 持平 |
| 输出 $/百万 token | $50 | $50 | 持平 |
| 缓存折扣 | 省 90% | 省 90% | 持平 |
| 速度 | 约 30 tok/s | 约 32 tok/s | Claude Fable 5.1 更快 |
| 首 token 延迟 | 1.2s | 1.1s | Claude Fable 5.1 响应更快 |
| 函数调用 | 92 | 93 | Claude Fable 5.1 领先 |
| 拒答率 | 约 8% | 约 9% | Claude Fable 5 限制更少 |
| 英文 | 98 | 99 | Claude Fable 5.1 |
| 中文 | 82 | 83 | Claude Fable 5.1 |
| 模态 | text、image | text、image | 相同 |
| 开源权重 | 否 | 否 | 两者均闭源 |
| 微调 | 否 | 否 | |
| 免费档 | 无免费档；开户赠 $5 额度 | 无免费档；缓存读取降至四分之一成本 | |
| SOC2 / 不训练 | 是 / 是 | 是 / 是 | |
| 私有化部署 | 否 | 否 | 两者均不支持 |
字段来自厂商公开文档与 Modelspectra 27 款模型数据集；速度随网络、并发与提示长度变化。采购前请核对实时定价。
逐维度分析
推理与综合智能
两者综合分持平（均为 95/100），差距落在 3 分统计带内，名次上无法显著区分，具体任务上互有胜负。
智能体编码
两者编码分均为 99/100，多数日常工程任务可预期旗鼓相当。
多模态
两者多模态分持平，均为 97。两者都不原生生成视频，因此这里比的是图像与文档的解析，而非生成。
速度与延迟
交互场景下 Claude Fable 5.1 更快：约 32 tok/s、首 token 1.1s，对比 Claude Fable 5 的 约 30 tok/s、首 token 1.2s（吞吐约为 1.1 倍）。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言，即便原始推理分略低，这份速度优势也是真实的产品因素。
上下文：窗口大小 vs 可用记忆
名义上下文窗口两者相同，均为 1M（Claude Fable 5 与 Claude Fable 5.1）。但有效上下文得分 Claude Fable 5.1 更高（99 对 98），长文档中它实际能更牢地记住给到的内容。
价格与总成本
Claude Fable 5 的 API 更便宜，每百万输入/输出 token 为 $10/$50，而 Claude Fable 5.1 为 $10/$50——标价输入约低 1.0 倍。缓存折扣（Claude Fable 5 90% 对 Claude Fable 5.1 90%）会改变实际账单，下方有完整测算。
中文 vs 英文
英文：Claude Fable 5 98 对 Claude Fable 5.1 99。中文：82 对 83。两者都是美国厂商模型；若业务以中文为先，也可对比榜单上的中国大陆模型。
工具调用与生态
函数调用得分：Claude Fable 5 92 对 Claude Fable 5.1 93，结构化工具使用上 Claude Fable 5.1 占优。两者都不提供标准微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。
成本示例——相同工作量、真实 token 测算
假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token，其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。
| 场景 · 每月 | Claude Fable 5 | Claude Fable 5.1 | 差距 |
|---|---|---|---|
| 标价未使用缓存 | $2,5001 亿输入 × $10 + 3000 万输出 × $50 | $2,5001 亿输入 × $10 + 3000 万输出 × $50 | 1.00×持平 |
| 计入缓存90% 输入命中缓存 | $1,6909000 万命中缓存输入 × $1 + 1000 万输入 × $10 + 3000 万输出 × $50 | $1,6909000 万命中缓存输入 × $1 + 1000 万输入 × $10 + 3000 万输出 × $50 | 1.00×持平 |
示意模型；你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。