料金プラン+7% ボーナス
// 同一ベンダーのモデル比較

Claude Fable 5.2vsClaude Opus 5.5

Claude Fable 5.2 と Claude Opus 5.5 は、最も難しいオープンエンドな作業向けの Anthropic のモデルと、Anthropic が今も最初に勧めるモデルとの選択です。すでに基準を満たしているコーディング、レビュー、知識作業は Opus から始めてください。長い調査、難しい移行、多段の研究にもっと能力が要るときは Fable を評価してください。どちらもテキストと画像を受け取り、テキストを返し、GPTProto 上の Claude ルートから呼び出します。

短い答え:Claude Opus 5.5 から始めてください。ライブの GPTProto 料金では、その入力価格は Claude Fable 5.2 より 50% 低く、出力の差は 50% です。これは単価の差であり、Fable のタスクが必ず完成時により高くなるという約束ではありません。

// 並べて比較

Claude Fable 5.2 と Claude Opus 5.5ひと目で。

GPTProto の価格は、ライブのテキストからテキストへのカタログ料金です。レイテンシ、コンテキスト、ベンチマークは、OpenRouter の取得が両方のモデルについて返したときだけ現れます。

項目
Claude Fable 5.2
Claude Opus 5.5
プロバイダ
Claude
Claude
モデル ID
claude-fable-5-2
claude-opus-5-5
OpenRouter モデル
anthropic/claude-fable-5.2
anthropic/claude-opus-5.5
可用性
リリース日
2026年11月9日
2026年9月22日
入力
$7.20$8.00 公式定価
$3.60$4.00 公式定価
出力
$36.00$40.00 公式定価
$18.00$20.00 公式定価
節約
−10%カタログ定価との差
−10%カタログ定価との差
キャッシュ読み取り
$0.18$0.20 公式定価
$0.18$0.20 公式定価
キャッシュ書き込み
$9.00$10.00 公式定価
$4.50$5.00 公式定価
レイテンシ(p50)
3.97 秒
3.20 秒
スループット(p50)
77.5 tok/秒
86 tok/秒
コンテキストウィンドウ
100万トークン
100万トークン
最大出力トークン
12.8万トークン
12.8万トークン
入力形式
テキスト画像ファイル
テキスト画像ファイル
出力形式
テキスト
テキスト
力を発揮するところ
オープンエンドなエンジニアリング、難しいデバッグ、安い一回で止まった調査
継続するコーディング、文書分析、すでに採点できるツールのワークフロー
最初に試すべきテスト
Opus がすでに失敗したタスク、または長い調査が必要なタスク
Opus が少ない再試行で終える作業の、既定のルート
カタログ掲載
2026年11月
2026年9月
API の使い方
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-fable-5-2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

GPTProto カタログの、100 万トークンあたりの価格です。OpenRouter の数値の取得は 2026年11月10日 です。GPTProto の SLA ではありません。

入力と出力の価格 · 100万トークンあたり · 各ペアはそれぞれの公式定価に合わせて縮尺
公式GPTProto
Claude Fable 5.2Claude
入力$8.00
入力−10%$7.20
出力$40.00
出力−10%$36.00
Claude Opus 5.5Claude
入力$4.00
入力−10%$3.60
出力$20.00
出力−10%$18.00
// 価格比較

トークン料金の差完成したタスクではなく、単価です。

ライブのカタログでは、Claude Fable 5.2 の入力と出力のトークン料金は Claude Opus 5.5 の 2 倍です。$7.20 と $36.00 に対し、$3.60 と $18.00 です。表のプロバイダ定価は $8.00/$40.00 と $4.00/$20.00 です。

未キャッシュの入力トークン 10,000 と出力トークン 1,000 のリクエストでは、これらの GPTProto 料金は約 $0.054 が Claude Opus 5.5、$0.108 が Claude Fable 5.2 になります。この例は入力と出力だけです。キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込み、ツール呼び出し、再試行は別料金で、二回目の試行で差が消えることがあります。

課金される出力には、見える回答だけでなく思考が含まれることがあります。カタログのキャッシュ読み取りは、Claude Fable 5.2 が 100 万トークンあたり $0.18、Claude Opus 5.5 が $0.18 です。キャッシュ書き込みは $9.00 と $4.50 です。これらは GPTProto のカタログ料金です。Anthropic 自身のキャッシュ価格は、このルートの見積もりではありません。

Anthropic は、初期の FrontierCode 2.0 テストで、high の Fable が max の Opus とほぼ同水準の得点で、タスクあたりのコストはおよそ半分だったと報告しています。これは評価結果であり、GPTProto の割引でも、あなたのワークロードの予測でもありません。すでに終えるタスクは Opus に残し、追加の試行が高くつくところだけ Fable を試してください。

本番ルートの予算を組む前に、ライブの Claude Fable 5.2 と Claude Opus 5.5 のページを確認してください。この比較は、それらのページが使うのと同じカタログを読みます。OpenRouter から価格をコピーしていません。

// 節約計算機

自分の数字で計算してください。私たちの数字ではありません。

見込む入力トークンと出力トークンに、ライブの GPTProto 料金を掛けてください。その後、実際のセットを実行してください。役に立つ予算には、キャッシュ、ツール、再試行、そして各モデルが正しく終えるリクエストの割合が含まれます。

料金モデル
百万トークン
百万トークン
年間で残る額
$2,160
月間ランニングコスト公式GPTProto節約
入力$800$720$80
出力$1,000$900$100
年間$21,600$19,440$2,160

このページに読み込まれたカタログ料金での、入力トークンと出力トークンだけです。キャッシュ、ツール、再試行は別です。

// 速度とアクセス

どれだけ速いか。どう呼ぶか。スナップショットが示すもの。

レイテンシとスループットは OpenRouter プロバイダの中央値です。欠けている行は取得に無く、推測せずに省いています。

項目
Claude Fable 5.2
Claude Opus 5.5
レイテンシ(p50)
3.97 秒
3.20 秒
スループット(p50)
77.5 tok/秒
86 tok/秒
測定されたプロバイダ
4
5
対応パラメータ
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs
ツール利用
掲載あり
掲載あり

OpenRouter プロバイダの p50 の中央値。取得は 2026年11月10日 です。GPTProto の SLA ではありません。

// チャージ

一つの残高。両方のモデル。

同じ GPTProto 残高から Claude Fable 5.2 と Claude Opus 5.5 を、それぞれのモデルページの料金でテストしてください。

$15
等額入金 · ボーナスなし

まず試す用。エンドポイントの確認と、新しいモデルの試し打ちに。

最大のお得 · +6%
$1,000
+6% ボーナスクレジット

本番の仕事を回しているチーム向け。割引済みの料金に、ボーナスが上乗せされます。

Claude Fable 5.2 で月 1 億トークンを使うと、GPTProto の料金では公式より年間およそ $960 安くなります(ボーナスクレジット適用前)
// 品質とベンチマーク

指数が示すもの。それが決められないもの。

両方のモデルにあるスコアだけを表示します。高い指数は候補を絞る合図です。あなたのタスクは決めません。

項目
Claude Fable 5.2
Claude Opus 5.5
知能指数
64.6Claude Fable 5.2 (Max, Default Fallback)
59.1Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback)

OpenRouter の取得が運ぶ Artificial Analysis のスコア。取得は 2026年11月10日 です。

// 結論

どの Claude モデルが合うかいちばん多く実行する仕事は?

Opus を基準にし、その基準が止まるところだけ高い料金を使ってください。

Claude Fable 5.2claude-fable-5-2
タスクが解けないままなら Fable 5.2 を選ぶ
  • 曖昧な移行、長い技術調査、そして Opus が止まる、失敗したやり方を繰り返す、または大幅な修正が必要な、要求の高い推論に Fable を使ってください。
  • いちばん強い理由は、そうでなければ非現実的だった受け入れられた結果であり、より長い返答ではありません。
  • 出荷する effort 設定を試してください。Fable の Claude API の既定は high なので、黙った既定は Opus との同等の比較ではありません。
Claude Opus 5.5claude-opus-5-5
検証済みの日常のワークロードには Opus 5.5 を選ぶ
  • 継続するコーディングエージェント、文書作業、すでに採点できる複雑なタスクに Opus を使ってください。ライブの入力料金は Fable より 50% 低く、出力料金は 50% 低いです。
  • より低い総コストで基準を満たすなら Opus を残してください。新しいモデルが必要だと決める前に、難しいケースでより高い effort を試してください。
  • Opus の Claude API の既定は medium の effort です。その設定を結果と一緒に記録し、後の Fable テストが意図した effort を使うようにしてください。

Opus から始め、書いたルールでエスカレーションする

実用的なルートは Opus から始まり、定義した失敗、不確実さのしきい値、またはタスクの複雑さの確認のあとで Fable に移ります。Fable は難しい判断のアドバイザーにも、より簡単な手順を戻すオーケストレーターにもなれます。ツール、権限、状態、引き継ぎを用意するのはあなたのアプリケーションです。モデル id を変えても、そのシステムは生まれません。両方のモデルは 1 つの GPTProto 残高を共有します。

// コンテキストと出力

公表されているウィンドウは一致します。既定の effort は一致しません。

Anthropic のモデルカードは、どちらも 1M トークンのコンテキストウィンドウと 128K の最大出力を載せ、入力はテキストと画像、出力はテキストです。Fable 5.2 は 2026年11月9日、Opus 5.5 は 2026年9月22日に公開されました。比較表は、このページが読めたときだけ、コンテキスト、出力、レイテンシ、公開日を表示します。公表された上限が同じであることは、品質の優位ではありません。実際に送る長さで取り出しを試してください。

Anthropic は両方の比較レイテンシを中程度としています。出力が最大 30% 速いという主張は、Fable 5.2 と Fable 5.1 の比較であり、Opus 5.5 との比較ではありません。計画、思考、ツール呼び出しがエージェントの実行時間を支配することがあるため、初回応答時間とタスク全体の所要時間は分けて測ってください。

どちらも適応的思考をオンのままにします。Anthropic の Claude API は、Fable の既定 effort が high、Opus が medium です。その既定を黙って使う比較は、同じ effort のテストではありません。デプロイする effort を、コストと成功率の横に記録してください。

Anthropic は両方に任意の高速モードも公表しており、公式料金は標準価格より高くなります。このページの GPTProto の数字は標準のカタログ料金で、そのモードは含みません。使えるかどうかは、呼び出すエンドポイントによります。

Fable のネイティブ API について、Anthropic は tool choice を強制すると 400 エラーになると記載し、temperature、top_p、top_k を省くよう指示しています。適応的思考はオフにできません。Anthropic がゼロデータ保持を明示的に認めない限り、Fable は 30 日の保持も必要です。GPTProto のルートがすべてのネイティブ設定をそのまま渡すとは考えないでください。学習しないという声明が、ゼロ保持を意味するとも考えないでください。

// 決め方

成功したタスクの費用を見て、トークン単価ではありません。

Anthropic の 2026年11月9日の発表は、この 2 つの版を直接比べています。示された最高の effort で、Fable は FrontierCode 2.0 が 49.1% で Opus は 45.5%、FrontierSWE v2 が 69.9% 対 62.3%、AutomationBench が 51.4% 対 42.5%、ツールありの Humanity's Last Exam が 74.2% 対 67.7%、ツールなしの Chartography が 73.4% 対 64.4% です。AA-Briefcase v1.1 では Fable のルーブリックが 66.1%、Opus が 61.2% で、Elo は Opus が 1800 対 1785 でリードします。これらはセーフガードありで Anthropic が報告した結果であり、GPTProto の速度やコストの測定ではありません。ルーブリックと Elo は別の尺度です。

コーディングと推論の行で Fable がリードしているため、リポジトリ全体の変更、難しいデバッグ、繰り返しの調査が必要な研究の候補になります。短いコーディング依頼のすべてを Fable のタスクにするわけではありません。Opus が少ない再試行で受け入れられる変更をすでに出すなら、高い料金は、その差を正当化できるほど結果を良くしなければなりません。

すでに動かしている仕事からセットを作ります。日常のコード変更、出荷すると高くつく失敗、長いコンテキストの例です。同じ指示、ツール、受け入れ条件を両方に送ってください。effort、受け入れられた完了、請求トークンの合計、再試行、全体の実行時間、レビュー時間を記録してください。難しいケースと日常のケースを分け、平均がエスカレーションの効く場所を隠さないようにしてください。

// はじめる

一つの残高で両方を試すデフォルトを選ぶ前に。

各モデルページには、現在の料金、API の例、Playground があります。自分のプロンプトを実行し、品質の基準を満たすところは Opus を残し、追加の能力が結果を変えるところは Fable に回してください。同じテストに別のモデルを入れるなら、Claude カタログを見る。

// よくある質問

Fable 5.2 と Opus 5.5。まっすぐな答え。

01Claude Fable 5.2 は Claude Opus 5.5 より優れていますか?+

Fable は Anthropic の 2026年11月9日の発表にあるコーディングと推論のスコアの多くでリードし、Opus は AA-Briefcase の Elo でリードします。Anthropic は今も、ほとんどのコーディングと知識タスクは Opus から始め、仕事が求めるときに上へ移ることを勧めています。

02GPTProto で Fable 5.2 と Opus 5.5 はいくらかかりますか?+

GPTProto では、Claude Fable 5.2 が 100 万トークンあたり入力 $7.20、出力 $36.00 です。Claude Opus 5.5 は入力 $3.60、出力 $18.00 です。カタログの定価は $8.00/$40.00 と $4.00/$20.00 です。これらは標準の表示料金であり、すべて込みのワークロード見積もりではありません。

03コーディングエージェントにはどのモデルを選ぶべきですか?+

日常のエージェント型コーディングと、測定できる基準は Opus から始めてください。いちばん難しいデバッグ、移行、オープンエンドなエンジニアリングで Fable を評価してください。最初の返答やトークン価格だけでなく、受け入れられた変更と、試行全体の総コストを比べてください。

04両方のモデルのコンテキストウィンドウは同じですか?+

Anthropic のモデルカードは、どちらも 1M トークンのコンテキストウィンドウと 128K の最大出力を載せています。公表された上限が同じでも、大きなリポジトリで精度が同じとは限りません。送る長さで、根拠の取り出しを試してください。

05Claude Fable 5.2 は Claude Opus 5.5 より速いですか?+

Anthropic は両方の比較レイテンシを中程度としています。出力が最大 30% 速いという公表された主張は、Fable 5.2 と Fable 5.1 の比較であり、Opus 5.5 との比較ではありません。使う予定の effort 設定とツールで、自分のエンドポイント上の両方を測ってください。

06推論をオフにできますか。同じ effort の既定を保てますか?+

Anthropic は、両方の適応的思考は常にオンであり、切り替えられないと記載しています。Claude API の既定は、Fable が high、Opus が medium の effort です。2 回の実行を同じテストとして扱う前に、GPTProto のルートが effort をどう出すか確認してください。

071 つの GPTProto アカウントで両方のモデルを使えますか?+

はい、使えます。Claude Fable 5.2 と Claude Opus 5.5 は、それぞれ現在の料金、API の例、Playground のあるモデルページを持っています。1 つのアカウントと 1 つの残高で両方を呼び出せます。どのモデルが各タスクを受けるかは、あなたのアプリケーションが決めます。

// 利用者の声

GPTProtoで構築されているGPTProto

アプリ開発やコンテンツ制作、日々のAIワークフローにGPTProtoを活用している開発者やクリエイターの声を紹介します。

BL
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
#Routing

For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

KK
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
#Cost

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

SNSanskriti Naruka
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

CFCaden Flux
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
#Video

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

MO
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
#Integration

What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.

// 300,000人以上のユーザーから信頼されています

AIのコストを削減。信頼できるプロバイダーで構築。

GPTProtoのオールインワンAI APIで、200以上のAIモデルに確実にアクセス。透明性の高い価格設定、安定した接続、そして日常のAI業務を1つのアカウントで完結できます。

  • ✓OpenAI 互換
  • ✓200以上のモデル
  • ✓公式より 10–30% 安い
  • ✓高い稼働率、自動フェイルオーバー
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