요금제+7% 보너스
// 같은 벤더의 모델 비교

Claude Fable 5.2vsClaude Opus 5.5

GPTProto

Claude Fable 5.2 와 Claude Opus 5.5 는, 가장 어려운 열린 작업을 위한 Anthropic 모델과 Anthropic 이 여전히 먼저 권하는 모델 사이의 선택이에요. 이미 기준을 넘는 코딩, 리뷰, 지식 작업은 Opus 에서 시작하세요. 긴 조사, 어려운 이전, 여러 단계의 연구에 더 많은 능력이 필요할 때 Fable 를 평가하세요. 둘 다 텍스트와 이미지를 받고 텍스트를 반환하며, GPTProto 의 Claude 경로로 호출해요.

짧은 답: Claude Opus 5.5 에서 시작하세요. 실시간 GPTProto 요금에서 입력 가격은 Claude Fable 5.2 보다 50% 낮고, 출력 차이는 50% 예요. 이것은 단가 차이이지, Fable 작업이 끝낼 때마다 더 비싸진다는 약속은 아니에요.

GPTProto에서 Claude Fable 5.2 살펴보기GPTProto에서 Claude Opus 5.5 살펴보기
// 나란히 비교

Claude Fable 5.2 와 Claude Opus 5.5한눈에.

GPTProto 가격은 실시간 텍스트에서 텍스트로의 카탈로그 요금이에요. 지연, 컨텍스트, 벤치마크는 OpenRouter 수집이 두 모델 모두에 대해 돌려줬을 때만 나타나요.

항목
Claude Fable 5.2
Claude Opus 5.5
제공업체
Claude
Claude
모델 ID
claude-fable-5-2
claude-opus-5-5
OpenRouter 모델
anthropic/claude-fable-5.2
anthropic/claude-opus-5.5
가용성
출시일
2026년 11월 9일
2026년 9월 22일
입력
$7.20$8.00 공식 정가
$3.60$4.00 공식 정가
출력
$36.00$40.00 공식 정가
$18.00$20.00 공식 정가
절약
−10%카탈로그 정가 대비
−10%카탈로그 정가 대비
캐시 읽기
$0.18$0.20 공식 정가
$0.18$0.20 공식 정가
캐시 쓰기
$9.00$10.00 공식 정가
$4.50$5.00 공식 정가
지연 (p50)
3.97초
3.20초
처리량 (p50)
77.5 tok/초
86 tok/초
컨텍스트 창
100만 토큰
100만 토큰
최대 출력 토큰
12.8만 토큰
12.8만 토큰
입력 형식
텍스트이미지파일
텍스트이미지파일
출력 형식
텍스트
텍스트
강점이 드러나는 곳
열린 엔지니어링, 어려운 디버깅, 더 싼 한 번에서 멈춘 조사
이어지는 코딩, 문서 분석, 이미 채점할 수 있는 도구 워크플로
가장 먼저 시험할 것
Opus 가 이미 실패한 작업, 또는 긴 조사가 필요한 작업
Opus 가 적은 재시도로 끝내는 작업의 기본 경로
카탈로그 등록
2026년 11월
2026년 9월
API 사용
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 카탈로그의 100만 토큰당 가격이에요. OpenRouter 수치는 2026년 11월 10일에 가져왔어요. GPTProto SLA가 아니에요.

입력·출력 가격 · 100만 토큰당 · 각 쌍은 자신의 공식 정가에 맞춰 축소
공식GPTProto
Claude Fable 5.2Claude
입력$8.00
입력−10%$7.20
출력$40.00
출력−10%$36.00
Claude Opus 5.5Claude
입력$4.00
입력−10%$3.60
출력$20.00
출력−10%$18.00
// 가격 비교

토큰 요금 차이끝낸 작업이 아니라 단가예요.

실시간 카탈로그에서 Claude Fable 5.2 의 입력과 출력 토큰 요금은 Claude Opus 5.5 의 두 배예요. $7.20 과 $36.00 이고, $3.60 과 $18.00 예요. 표의 공급자 정가는 $8.00/$40.00 과 $4.00/$20.00 예요.

캐시되지 않은 입력 토큰 10,000개와 출력 토큰 1,000개의 요청에서, 이 GPTProto 요금은 약 $0.054가 Claude Opus 5.5, $0.108가 Claude Fable 5.2이에요. 이 예시는 입력과 출력만 담아요. 캐시 읽기, 캐시 쓰기, 도구 호출, 재시도는 별도이고, 두 번째 시도가 그 차이를 지울 수 있어요.

청구되는 출력에는 보이는 답만이 아니라 사고가 포함될 수 있어요. 카탈로그 캐시 읽기는 Claude Fable 5.2 이 100만 토큰당 $0.18, Claude Opus 5.5 이 $0.18 예요. 캐시 쓰기는 $9.00 와 $4.50 예요. 이것은 GPTProto 카탈로그 요금이에요. Anthropic 자신의 캐시 가격은 이 경로의 견적이 아니에요.

Anthropic 은 초기 FrontierCode 2.0 테스트에서 high 의 Fable 이 max 의 Opus 와 비슷한 점수를, 작업당 비용은 대략 절반으로 냈다고 보고해요. 이것은 평가 결과이지, GPTProto 할인이나 워크로드 예측이 아니에요. 이미 끝내는 작업은 Opus 에 두고, 추가 시도가 비싼 부분에서 Fable 을 시험하세요.

프로덕션 경로의 예산을 잡기 전에 실시간 Claude Fable 5.2 페이지와 Claude Opus 5.5 페이지를 확인하세요. 이 비교는 그 페이지가 쓰는 것과 같은 카탈로그를 읽어요. OpenRouter에서 가격을 복사하지 않아요.

// 절약 계산기

자신의 숫자로 계산하세요.저희 숫자가 아니에요.

예상하는 입력 토큰과 출력 토큰에 실시간 GPTProto 요금을 곱하세요. 그다음 실제 세트를 실행하세요. 쓸모 있는 예산에는 캐시, 도구, 재시도, 그리고 각 모델이 바르게 끝내는 요청의 비율이 들어가요.

가격 모델
백만 토큰
백만 토큰
연간 남는 금액
$2,160
월간 운영 비용공식GPTProto절약
입력$800$720$80
출력$1,000$900$100
연간$21,600$19,440$2,160

이 페이지에 불러온 카탈로그 요금 기준의 입력 토큰과 출력 토큰만이에요. 캐시, 도구, 재시도는 별도예요.

충전 구간 보기
// 속도와 접근

얼마나 빠른가. 어떻게 호출하나.스냅샷이 보여주는 것.

지연과 처리량은 OpenRouter 제공업체 중앙값이에요. 빠진 행은 가져오기에 없었고, 짐작하지 않고 빼 두었어요.

항목
Claude Fable 5.2
Claude Opus 5.5
지연 (p50)
3.97초
3.20초
처리량 (p50)
77.5 tok/초
86 tok/초
측정된 제공업체
4
5
지원 매개변수
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs
도구 사용
표시됨
표시됨

OpenRouter 제공업체 p50의 중앙값. 가져온 때 2026년 11월 10일. GPTProto SLA가 아니에요.

// 충전

잔액 하나.두 모델.

같은 GPTProto 잔액에서 Claude Fable 5.2과 Claude Opus 5.5을, 각 모델 페이지의 요금으로 시험하세요.

$15
정액 충전 · 보너스 없음

먼저 시험하는 금액입니다. 엔드포인트를 붙이고 새 모델을 돌려보기 좋습니다.

가장 많이 선택
$100
+4% 보너스 크레딧

혼자 개발하거나, 작은 프로젝트를 실서비스에 올릴 때 많이 고릅니다.

최대 절약 · +6%
$1,000
+6% 보너스 크레딧

이미 실서비스 트래픽을 돌리는 팀용입니다. 보너스 크레딧은 할인된 요금 위에 더해집니다.

Claude Fable 5.2에서 월 1억 토큰을 쓰면, GPTProto 요금으로는 공식보다 연간 약 $960 덜 듭니다 — 보너스 크레딧 적용 전.
// 품질과 벤치마크

지수가 보여주는 것.그것이 결정하지 못하는 것.

두 모델 모두에 있는 점수만 보여줘요. 더 높은 지수는 후보를 좁히는 신호예요. 당신의 작업을 결정하지는 않아요.

항목
Claude Fable 5.2
Claude Opus 5.5
지능 지수
64.6Claude Fable 5.2 (Max, Default Fallback)
59.1Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback)

OpenRouter 수집이 실은 Artificial Analysis 점수. 가져온 때 2026년 11월 10일.

// 결론

어느 Claude 모델이 맞나가장 자주 실행하는 작업은?

Opus 를 기준으로 두고, 그 기준이 멈추는 곳에만 더 높은 요금을 쓰세요.

Claude Fable 5.2claude-fable-5-2
작업이 풀리지 않은 채면 Fable 5.2 를 고르세요
  • 모호한 이전, 긴 기술 조사, 그리고 Opus 가 멈추거나 실패한 방식을 반복하거나 큰 수정이 필요한 높은 수준의 추론에 Fable 을 쓰세요.
  • 가장 강한 이유는, 그렇지 않으면 비현실적이었을 수용된 결과이지, 더 긴 답은 아니에요.
  • 출시할 effort 설정을 시험하세요. Fable 의 Claude API 기본값은 high 라서, 조용한 기본값은 Opus 와의 동등한 비교가 아니에요.
GPTProto에서 Claude Fable 5.2 시험
Claude Opus 5.5claude-opus-5-5
검증된 일상 워크로드에는 Opus 5.5 를 고르세요
  • 이어지는 코딩 에이전트, 문서 작업, 이미 채점할 수 있는 복잡한 작업에 Opus 를 쓰세요. 실시간 입력 요금은 Fable 보다 50% 낮고, 출력 요금은 50% 낮아요.
  • 더 낮은 총비용으로 기준을 넘으면 Opus 를 유지하세요. 새 모델이 필요하다고 보기 전에, 어려운 사례에서 더 높은 effort 를 먼저 시험하세요.
  • Opus 의 Claude API 기본값은 medium effort 예요. 그 설정을 결과와 함께 적어서, 나중의 Fable 시험이 의도한 effort 를 쓰게 하세요.
GPTProto에서 Claude Opus 5.5 시험

Opus 에서 시작하고, 적어 둔 규칙으로 올리기

실용적인 경로는 Opus 에서 시작해, 정해 둔 실패, 불확실성 임계값, 또는 작업 복잡도 확인 뒤에 Fable 로 옮겨요. Fable 은 어려운 결정의 조언자이거나, 더 단순한 단계를 되돌리는 오케스트레이터가 될 수도 있어요. 도구, 권한, 상태, 인계는 애플리케이션이 마련해야 해요. 모델 id 를 바꾼다고 그 시스템이 생기지는 않아요. 두 모델은 하나의 GPTProto 잔액을 공유해요.

// 컨텍스트와 출력

공개된 창은 같아요.기본 effort 는 같지 않아요.

Anthropic 모델 카드는 둘 다 1M 토큰 컨텍스트 창과 128K 최대 출력을 적고, 입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트예요. Fable 5.2 는 2026년 11월 9일, Opus 5.5 는 2026년 9월 22일에 나왔어요. 비교 표는 이 페이지가 읽을 수 있을 때만 컨텍스트, 출력, 지연, 출시일을 보여 줘요. 공개된 한도가 같다고 품질 우위는 아니에요. 실제로 보내는 길이에서 검색을 시험하세요.

Anthropic 은 두 모델의 비교 지연을 모두 중간으로 표시해요. 출력이 최대 30% 더 빠르다는 주장은 Fable 5.2 와 Fable 5.1 의 비교이지, Opus 5.5 와의 비교가 아니에요. 계획, 사고, 도구 호출이 에이전트 실행 시간을 좌우할 수 있으니, 첫 응답 시간과 전체 작업 시간을 따로 재세요.

둘 다 적응형 사고를 켜 둔 채예요. Anthropic 의 Claude API 는 Fable 의 기본 effort 가 high, Opus 가 medium 이에요. 그 기본값을 조용히 쓰는 비교는 같은 effort 의 시험이 아니에요. 배포할 effort 를 비용, 성공률과 함께 적으세요.

Anthropic 은 두 모델에 선택형 고속 모드도 공개하며, 공식 요금은 표준 가격보다 높아요. 이 페이지의 GPTProto 숫자는 표준 카탈로그 요금이고 그 모드는 포함하지 않아요. 쓸 수 있는지는 호출하는 엔드포인트에 달려 있어요.

Fable 의 네이티브 API 에 대해 Anthropic 은 tool choice 를 강제하면 400 오류가 난다고 적고, temperature, top_p, top_k 를 빼라고 안내해요. 적응형 사고는 끌 수 없어요. Anthropic 이 제로 데이터 보존을 명시적으로 허가하지 않으면 Fable 은 30일 보존도 필요해요. GPTProto 경로가 모든 네이티브 설정을 그대로 넘긴다고 가정하지 마세요. 학습하지 않는다는 말이 제로 보존을 뜻한다고 가정하지도 마세요.

// 결정하는 방법

성공한 작업의 비용을 보고,토큰이 아니에요.

Anthropic 의 2026년 11월 9일 발표는 이 두 버전을 직접 비교해요. 표시된 가장 높은 effort 에서 Fable 은 FrontierCode 2.0 이 49.1%, Opus 는 45.5% 이고, FrontierSWE v2 는 69.9% 대 62.3%, AutomationBench 는 51.4% 대 42.5%, 도구가 있는 Humanity's Last Exam 은 74.2% 대 67.7%, 도구가 없는 Chartography 는 73.4% 대 64.4% 예요. AA-Briefcase v1.1 에서 Fable 의 루브릭은 66.1%, Opus 는 61.2% 이고, Elo 는 Opus 가 1800 대 1785 로 앞서요. 이것은 안전장치가 있는 상태에서 Anthropic 이 보고한 결과이지, GPTProto 의 속도나 비용 측정이 아니에요. 루브릭과 Elo 는 다른 척도예요.

코딩과 추론 행에서 Fable 이 앞서므로, 저장소 전체의 변경, 어려운 디버깅, 반복 조사가 필요한 연구의 후보가 돼요. 짧은 코딩 요청마다 Fable 작업이 되는 것은 아니에요. Opus 가 이미 적은 재시도로 받아들여지는 변경을 낸다면, 더 높은 요금은 그 차이를 정당화할 만큼 결과를 개선해야 해요.

이미 돌리는 일로 세트를 만드세요. 일상적인 코드 변경, 내보내면 비싼 실패, 긴 컨텍스트 예예요. 같은 지시, 도구, 수용 검사를 두 모델에 보내세요. effort, 수용된 완료, 청구 토큰 합계, 재시도, 전체 실행 시간, 검토 시간을 적으세요. 어려운 사례와 일상 사례를 나눠, 평균이 에스컬레이션이 도움이 되는 곳을 가리지 않게 하세요.

// 시작하기

하나의 잔액으로 둘 다 시험기본값을 고르기 전에.

각 모델 페이지에는 현재 요금, API 예시, Playground 가 있어요. 자신의 프롬프트를 실행하고, 품질 기준을 넘는 곳은 Opus 에 두고, 추가 능력이 결과를 바꾸는 곳은 Fable 로 보내세요. 같은 테스트에 다른 모델을 넣으려면 Claude 카탈로그 둘러보기.

Claude Fable 5.2 API와 가격 보기Claude Opus 5.5 API와 가격 보기
// 자주 묻는 질문

Fable 5.2 와 Opus 5.5.바로 답해요.

01Claude Fable 5.2 가 Claude Opus 5.5 보다 더 나은가요?+

Fable 은 Anthropic 의 2026년 11월 9일 발표에 있는 코딩과 추론 점수의 많은 항목에서 앞서고, Opus 는 AA-Briefcase Elo 에서 앞서요. Anthropic 은 여전히 대부분의 코딩과 지식 작업은 Opus 에서 시작하고, 일이 요구할 때 위로 옮기라고 권해요.

02GPTProto 에서 Fable 5.2 와 Opus 5.5 는 얼마인가요?+

GPTProto 에서 Claude Fable 5.2 은 100만 토큰당 입력 $7.20, 출력 $36.00 예요. Claude Opus 5.5 은 입력 $3.60, 출력 $18.00 예요. 카탈로그 정가는 $8.00/$40.00 과 $4.00/$20.00 예요. 이것은 표준 표시 요금이지, 모든 비용이 포함된 워크로드 견적은 아니에요.

03코딩 에이전트에는 어느 모델을 골라야 하나요?+

일상적인 에이전트 코딩과 측정할 수 있는 기준은 Opus 에서 시작하세요. 가장 어려운 디버깅, 이전, 열린 엔지니어링에서 Fable 을 평가하세요. 첫 답이나 토큰 가격만이 아니라, 수용된 변경과 시도 전체의 총비용을 비교하세요.

04두 모델의 컨텍스트 창은 같나요?+

Anthropic 모델 카드는 둘 다 1M 토큰 컨텍스트 창과 128K 최대 출력을 적어요. 공개된 한도가 같아도 큰 저장소에서 정확도가 같다는 보장은 아니에요. 보낼 길이에서 근거 검색을 시험하세요.

05Claude Fable 5.2 가 Claude Opus 5.5 보다 더 빠른가요?+

Anthropic 은 두 모델의 비교 지연을 모두 중간으로 표시해요. 출력이 최대 30% 더 빠르다는 공개된 주장은 Fable 5.2 와 Fable 5.1 의 비교이지, Opus 5.5 와의 비교가 아니에요. 쓸 예정인 effort 설정과 도구로, 자신의 엔드포인트에서 둘을 재세요.

06추론을 끄거나, 같은 effort 기본값을 유지할 수 있나요?+

Anthropic 은 두 모델의 적응형 사고가 항상 켜져 있어 끌 수 없다고 적어요. Claude API 기본값은 Fable 이 high, Opus 가 medium effort 예요. 두 실행을 같은 시험으로 보기 전에, GPTProto 경로가 effort 를 어떻게 드러내는지 확인하세요.

07하나의 GPTProto 계정으로 두 모델을 쓸 수 있나요?+

네. Claude Fable 5.2 와 Claude Opus 5.5 는 각각 현재 요금, API 예시, Playground 가 있는 모델 페이지를 가져요. 계정 하나와 잔액 하나로 둘 다 호출할 수 있어요. 각 작업을 어느 모델이 받을지는 애플리케이션이 정해요.

// 사용자 이야기

사람들이 무엇을 만들고 있는지 확인해보세요GPTProto

앱 개발, 콘텐츠 제작, 일상적인 AI 워크플로우에 GPTProto를 사용하는 개발자와 창작자들의 이야기를 들어보세요.

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.

// 블로그에서

AI 모델 가이드 및실용적인 API 튜토리얼

모델 비교, 통합 가이드 및 AI API 예산을 효율적으로 활용하기 위한 실용적인 팁을 확인해 보세요.

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