Claude Fable 5 — Spécifications
Rédigé par Mustafa Ihsan d’après la documentation officielle du fournisseur · Dernière mise à jour
| Développeur | Anthropic |
|---|---|
| Type | LLM (raisonnement de pointe) |
| Modalité | Texte, vision → texte |
| Paramètres | Non divulgué |
| Fenêtre de contexte | 1 million |
| Sortie maximale | 128 K |
| Licence | Propriétaire |
| Poids ouverts | Non |
| Publié | 2026 |
| Prix de l’entrée | $10.00 /1M |
| Prix de la sortie | $50.00 /1M |
| Fournisseurs d'API | Anthropic, AWS |
Qu'est-ce que « Claude Fable 5 » ?
Claude Fable 5 is Anthropic’s most capable widely released model, positioned above the
Opus tier and priced accordingly at $10 in / $50 out per million tokens. Thinking is always
on — there is no non-reasoning mode to fall back to — which is what makes it strong on
long-horizon agentic work and what makes it expensive on anything trivial. It pairs a
1M-token context window with a 128K maximum output, an unusually large generation budget
that matters when the task is producing a long artifact rather than answering a question.
The economics only work at the top of the difficulty curve. At $50 per million output
tokens, Fable 5 costs roughly five times Claude Opus 4.8 on the output side, so routing
ordinary requests to it burns budget for no measurable gain. The sensible pattern is a
router: Fable 5 for the small share of tasks where a wrong answer is expensive — multi-step
agents that run unattended, deep research, refactors across a large codebase — and a
Sonnet- or Haiku-tier model for everything else. If your workload is mostly retrieval and
summarisation, the price gap will dominate your bill long before capability does.
Claude Fable 5 pricing: API cost per 1M tokens
| Entrée (par million de jetons) | $10.00 |
|---|---|
| Sortie (par million de jetons) | $50.00 |
| Ratio sortie/entrée | 5× |
| Moyenne pondérée (4:1 entrée:sortie) | $18.00 par 1 million de jetons |
What Claude Fable 5 costs per month
Dépense mensuelle réelle pour un ratio entrée-sortie de 4:1 — le rapport effectivement observé dans une charge de travail type (chat ou RAG).
| Charge de travail | Jetons/mois | Coût par mois |
|---|---|---|
| Projet secondaire | 1 million en entrée / 0,25 million en sortie | $23 |
| Petite équipe | 20 millions en entrée / 5 millions en sortie | $450 |
| Production | 200 millions en entrée / 50 millions en sortie | $4,500 |
Calculez vos propres coûts dans le Calculateur de coûts pour les API IA.
Cheaper alternatives to Claude Fable 5
| Modèle | Coût combiné par million de dollars | Vous économisez |
|---|---|---|
| Claude Opus 5 | $9.00 | 50% cheaper |
| GPT-5.6 Sol | $10.00 | 44 % moins cher |
| Kimi K3 ouverte | $5.40 | 70% cheaper |
Questions fréquemment posées
How much does Claude Fable 5 cost per 1M tokens?
Claude Fable 5 costs $10.00 per 1M input tokens and $50.00 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $18.00 per 1M tokens.
How much does Claude Fable 5 cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $450 on Claude Fable 5. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $22.50.
What is a cheaper alternative to Claude Fable 5?
Claude Opus 5 is the strongest cheaper option in our database at $9.00 per 1M blended — about 50% less than Claude Fable 5.
Can I run Claude Fable 5 locally?
No. Claude Fable 5 is a closed, API-only model — the weights are not released, so it cannot be self-hosted.
Why does Claude Fable 5 charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Claude Fable 5 charges 5× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Découvrez la tarification de tous les modèles Claude comparée côte à côte : Tarification de l’API Claude.
Les prix indiqués correspondent aux tarifs publics officiels pour l’API principale du modèle et sont mis à jour régulièrement à mesure que les fournisseurs les modifient. Les remises liées aux volumes, aux traitements par lots ou aux entrées mises en cache ne sont pas prises en compte. Comparez tous les modèles côte à côte dans le Base de données des modèles IA ou le Classement des grands modèles linguistiques (LLM).