Claude Fable 5.2vsClaude Opus 5.5

Claude Fable 5.2 listet im Live-Katalog den doppelten Ein- und Ausgabe-Token-Tarif von Claude Opus 5.5: $7.20 und $36.00 gegen $3.60 und $18.00. Die Listenpreise des Anbieters in der Tabelle sind $8.00/$40.00 und $4.00/$20.00.

Für eine Anfrage mit 10,000 nicht gecachten Eingabetokens und 1,000 Ausgabetokens ergeben diese GPTProto-Preise etwa $0.054 für Claude Opus 5.5 und $0.108 für Claude Fable 5.2. Die Rechnung ist nur Eingabe plus Ausgabe. Cache-Lesen, Cache-Schreiben, Werkzeugaufrufe und Wiederholungen kommen dazu, und ein zweiter Versuch kann den Abstand aufheben.

Abgerechnete Ausgabe kann das Denken enthalten, nicht nur die sichtbare Antwort. Katalog-Cache-Lesezugriffe kosten $0.18 je Million Tokens für Claude Fable 5.2 und $0.18 für Claude Opus 5.5. Cache-Schreibzugriffe kosten $9.00 und $4.50. Das sind GPTProto-Katalogtarife. Anthropics eigener Cache-Preis ist kein Angebot für diese Route.

Anthropic berichtet, dass Fable bei Effort high in frühen FrontierCode-2.0-Tests ungefähr auf dem Niveau von Opus bei Effort max lag, bei etwa dem halben Preis je Aufgabe. Das ist ein Evaluationsergebnis, kein GPTProto-Rabatt und keine Prognose für deine Last. Lass Opus, wo es die Aufgabe schon schafft, und teste Fable dort, wo zusätzliche Versuche der teure Teil sind.

Prüfe die Live-Seiten von Claude Fable 5.2 und Claude Opus 5.5, bevor du eine Produktiv-Route budgetierst. Dieser Vergleich liest denselben Katalog wie diese Seiten. Er kopiert keinen Preis von OpenRouter.

Anthropics Modellkarten nennen für beide ein Kontextfenster von 1M Tokens und eine maximale Ausgabe von 128K, mit Text- und Bildeingabe und Textausgabe. Fable 5.2 erschien am 9. November 2026, Opus 5.5 am 22. September 2026. Die Vergleichstabelle zeigt Kontext, Ausgabe, Latenz oder Veröffentlichungsdatum nur, wenn diese Seite sie lesen kann. Gleiche veröffentlichte Grenzen sind kein Qualitätsvorteil. Teste den Abruf in den Längen, die du wirklich sendest.

Anthropic stuft beide bei der vergleichenden Latenz als moderat ein. Die Aussage, die Ausgabe sei bis zu 30% schneller, vergleicht Fable 5.2 mit Fable 5.1, nicht mit Opus 5.5. Miss die Zeit bis zur ersten Antwort und die volle Aufgabendauer getrennt, weil Planung, Denken und Werkzeugaufrufe die Laufzeit eines Agenten bestimmen können.

Beide lassen adaptives Denken an. Anthropics Claude-API setzt für Fable standardmäßig Effort high und für Opus medium. Ein Vergleich, der diese Vorgaben still benutzt, ist kein Test mit gleichem Effort. Notiere den Effort, den du ausrollen würdest, neben Kosten und Erfolgsquote.

Anthropic veröffentlicht für beide auch einen optionalen Fast-Modus zu einem höheren offiziellen Tarif als dem Standardpreis. Die GPTProto-Zahlen auf dieser Seite sind die Standard-Katalogtarife und enthalten diesen Modus nicht. Ob er verfügbar ist, hängt vom Endpunkt ab, den du aufrufst.

Für Fables native API dokumentiert Anthropic einen 400-Fehler, wenn die Tool-Wahl erzwungen wird, und weist an, temperature, top_p und top_k wegzulassen. Adaptives Denken lässt sich nicht abschalten. Fable verlangt außerdem 30 Tage Aufbewahrung, sofern Anthropic keine Null-Aufbewahrung ausdrücklich erlaubt. Nimm nicht an, dass eine GPTProto-Route jede native Einstellung weiterreicht, und auch nicht, dass eine Aussage zum Nicht-Trainieren Null-Aufbewahrung bedeutet.

Anthropics Ankündigung vom 9. November 2026 vergleicht diese beiden Versionen direkt. Beim höchsten gezeigten Effort erreicht Fable 49,1% bei FrontierCode 2.0 gegen 45,5% für Opus, 69,9% gegen 62,3% bei FrontierSWE v2, 51,4% gegen 42,5% bei AutomationBench, 74,2% gegen 67,7% bei Humanity's Last Exam mit Werkzeugen und 73,4% gegen 64,4% bei Chartography ohne Werkzeuge. Bei AA-Briefcase v1.1 liegt Fables Rubrik bei 66,1% und die von Opus bei 61,2%, während Opus beim Elo führt, 1800 zu 1785. Das sind von Anthropic gemeldete Ergebnisse mit Schutzmaßnahmen, keine Geschwindigkeits- oder Kostenmessung von GPTProto. Rubrik und Elo sind verschiedene Maße.

Fables Vorsprung in den Coding- und Denkzeilen macht es zum Kandidaten für Änderungen über ein ganzes Repository, schwere Fehlersuche und Recherche, die wiederholte Untersuchung braucht. Daraus wird nicht jede kurze Coding-Anfrage eine Fable-Aufgabe. Wenn Opus schon angenommene Änderungen mit wenigen Wiederholungen liefert, muss der höhere Tarif das Ergebnis genug verbessern, um sich zu lohnen.

Baue die Menge aus Arbeit, die du schon laufen lässt: eine gewöhnliche Codeänderung, ein Fehler, der teuer wird, wenn er ausgeliefert wird, und ein Beispiel mit langem Kontext. Schick beiden Modellen dieselben Anweisungen, Werkzeuge und Abnahmekriterien. Notiere Effort, angenommene Abschlüsse, abgerechnete Tokens, Wiederholungen, volle Laufzeit und Prüfzeit. Halte schwere Fälle von gewöhnlichen getrennt, damit ein Mittelwert nicht verdeckt, wo das Hochstufen hilft.