向いている用途要求の高い推論と長期のエージェント作業向けの Anthropic のモデルです。適応的思考はオンで、既定の effort は high です。
100 万トークンあたり · カタログ料金
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
個人の開発や、これから本番に出す小さなプロジェクト向け。
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。
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。
OpenRouter の取得が運ぶ Artificial Analysis のスコア。取得は 2026年11月10日 です。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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.

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.

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

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.

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
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.
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.

I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.

I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.

GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
モデルの比較、統合の解説、そしてAI APIの予算を最大限に活用するための実践的なヒントをご覧ください。
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。