// 同一供應商的模型比較

Claude Fable 5.2vsClaude Opus 5.5

作者 GPTProto更新於 2026年11月10日

Claude Fable 5.2 與 Claude Opus 5.5 是在 Anthropic 用於最困難開放式工作的模型，以及 Anthropic 仍建議優先使用的模型之間做選擇。已經達到你標準的寫程式、審查和知識工作，從 Opus 開始。長時間調查、困難的遷移或多步驟研究需要更強能力時，評估 Fable。兩者都接受文字和圖片、回傳文字，並透過 GPTProto 上的 Claude 路由呼叫。

簡短答案：從 Claude Opus 5.5 開始。以即時 GPTProto 費率來說，它的輸入價格比 Claude Fable 5.2 低 50%，輸出差距是 50%。這是單價差距，不是承諾每項 Fable 任務完成時都更貴。

在 GPTProto 上探索 Claude Fable 5.2 在 GPTProto 上探索 Claude Opus 5.5

Claude Fable 5.2↗Claude · claude-fable-5-2

適合Anthropic 用於高要求推理和長程代理工作的模型，適應性思考保持開啟，預設努力程度為 high。

每 100 萬 token · 目錄費率

輸入~~$8.00~~$7.20/M−10%

輸出~~$40.00~~$36.00/M−10%

查看模型頁

Claude Opus 5.5↗Claude · claude-opus-5-5

適合Anthropic 的日常主力，用於已經有品質標準的程式代理、審查和知識工作。

每 100 萬 token · 目錄費率

輸入~~$4.00~~$3.60/M−10%

輸出~~$20.00~~$18.00/M−10%

查看模型頁

// 並排比較

Claude Fable 5.2 與 Claude Opus 5.5一眼看完。

GPTProto 價格是即時的文字對文字目錄費率。只有 OpenRouter 擷取為兩個模型都帶回時，延遲、上下文和基準才出現。

規格

Claude Fable 5.2

Claude Opus 5.5

供應商

Claude

模型 ID

claude-fable-5-2

claude-opus-5-5

OpenRouter 模型

anthropic/claude-fable-5.2

anthropic/claude-opus-5.5

可用性

發布日期

2026年11月9日

2026年9月22日

輸入

$7.20~~$8.00~~ 官方牌價

$3.60~~$4.00~~ 官方牌價

輸出

$36.00~~$40.00~~ 官方牌價

$18.00~~$20.00~~ 官方牌價

你省下

−10%相較目錄牌價

快取讀取

$0.18~~$0.20~~ 官方牌價

快取寫入

$9.00~~$10.00~~ 官方牌價

$4.50~~$5.00~~ 官方牌價

延遲（p50）

3.97 秒

3.20 秒

吞吐量（p50）

77.5 tok/秒

86 tok/秒

上下文視窗

100 萬 token

最大輸出 token

12.8 萬 token

接受

文字圖片檔案

輸出

文字

它擅長的地方

開放式工程、困難除錯，以及在較便宜的一輪卡住的研究

持續的寫程式、文件分析，以及你已經能評分的工具工作流程

最適合的第一次測試

Opus 已經失敗的任務，或需要長時間調查的任務

Opus 已經能以很少重試完成的工作，把它當預設路由

上架時間

2026年11月

2026年9月

API 用法

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"}]
  }'

價格來自 GPTProto 目錄，每 100 萬 token。OpenRouter 數字抓取於 2026年11月10日。不是 GPTProto SLA。

輸入與輸出價格 · 每 100 萬 token · 每一對都相對自己的官方牌價縮放

官方GPTProto

Claude Fable 5.2Claude

輸入$8.00

輸入−10%$7.20

輸出$40.00

輸出−10%$36.00

Claude Opus 5.5Claude

輸入$4.00

輸入−10%$3.60

輸出$20.00

輸出−10%$18.00

// 價格比較

token 費率差距是單價，不是完成後的任務。

Claude Fable 5.2 在即時目錄上的輸入和輸出 token 費率是 Claude Opus 5.5 的兩倍：$7.20 和 $36.00，對上 $3.60 和 $18.00。表中的供應商牌價是 $8.00/$40.00 和 $4.00/$20.00。

一次有 10,000 個未快取輸入 token 和 1,000 個輸出 token 的請求，這些 GPTProto 費率大約是 $0.054 的 Claude Opus 5.5，以及 $0.108 的 Claude Fable 5.2。這個示例只含輸入加輸出。快取讀取、快取寫入、工具呼叫和重試另計，第二次嘗試可以抹掉這段差距。

計費的輸出可以包含思考，不只是看得到的回答。目錄快取讀取是 Claude Fable 5.2 每百萬 token $0.18，Claude Opus 5.5 是 $0.18。快取寫入是 $9.00 和 $4.50。這些是 GPTProto 目錄費率。Anthropic 自己的快取價格不是這條路由的報價。

Anthropic 報告，在早期 FrontierCode 2.0 測試中，Fable 在 high 努力程度的得分大約與 Opus 在 max 努力程度持平，而每項任務的成本大約是一半。那是評測結果，不是 GPTProto 折扣，也不是你工作負載的預測。Opus 已經能完成的任務就留在 Opus，額外嘗試才是貴的部分時再測試 Fable。

為正式路由編預算前，先查看即時的 Claude Fable 5.2 和 Claude Opus 5.5 頁面。這份比較讀的是那些頁面用的同一份目錄。它不會從 OpenRouter 複製價格。

// 節省計算機

用你自己的數字算。不是我們的。

把你預期的輸入和輸出 token 乘上即時 GPTProto 費率。然後跑一組真實測試。有用的預算要包含快取、工具、重試，以及每個模型正確完成的請求比例。

計價模型

每月輸入 token（百萬）

百萬 token

每月輸出 token（百萬）

百萬 token

一年你留下

$2,160

每月運行成本官方GPTProto省下

輸入$800$720$80

輸出$1,000$900$100

每年$21,600$19,440$2,160

只有輸入和輸出 token，用本頁載入的目錄費率。快取、工具和重試另計。

查看儲值檔位

// 速度與存取

有多快。怎麼呼叫。快照顯示什麼。

延遲和吞吐量是 OpenRouter 供應商中位數。缺的那一列不在這次抓取裡，所以略過，而不是猜測。

規格

Claude Fable 5.2

Claude Opus 5.5

延遲（p50）

3.97 秒

3.20 秒

吞吐量（p50）

77.5 tok/秒

86 tok/秒

被量測的供應商

支援的參數

include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs

工具呼叫

已列出

OpenRouter 供應商 p50 的中位數，抓取於 2026年11月10日。不是 GPTProto SLA。

// 儲值

一個餘額。兩個模型。

用同一個 GPTProto 餘額測試 Claude Fable 5.2 和 Claude Opus 5.5，費率以它們的模型頁為準。

$15

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先試。拿來打通端點、換幾個模型看看。

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給已經在跑正式流量的團隊。贈送金疊在已經打折的模型價格上。

Claude Fable 5.2 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $960 — 尚未計入贈送金。

// 品質與基準

指數顯示什麼。它決定不了什麼。

只顯示兩個模型都有的分數。較高的指數是候選信號。它不決定你的任務。

規格

Claude Fable 5.2

Claude Opus 5.5

智力指數

64.6Claude Fable 5.2 (Max, Default Fallback)

59.1Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback)

OpenRouter 擷取所帶的 Artificial Analysis 分數，抓取於 2026年11月10日。

// 結論

哪個 Claude 模型適合你最常跑的工作？

把 Opus 當基準，只在這個基準卡住的地方花較高的費率。

Claude Fable 5.2claude-fable-5-2

任務一直解不開時選 Fable 5.2

含糊的遷移、長時間的技術調查，以及 Opus 卡住、重複失敗做法或需要大量修正的高要求推理，使用 Fable。
它最有力的理由是一個否則不切實際的被接受結果，不是更長的回覆。
測試你會上線的努力程度設定。Fable 的 Claude API 預設是 high，所以默默的預設並不是與 Opus 的同等比較。

在 GPTProto 上測試 Claude Fable 5.2

Claude Opus 5.5claude-opus-5-5

已驗證的日常工作負載選 Opus 5.5

持續的程式代理、文件工作，以及你已經能評分的複雜任務，使用 Opus。即時輸入費率比 Fable 低 50%，輸出費率低 50%。
當 Opus 以較低的總成本達到標準時就留著。先在困難案例上試更高的努力程度，再假設需要一個新模型。
Opus 的 Claude API 預設是 medium 努力程度。把這個設定和結果一起記錄，之後的 Fable 測試才會用你想要的努力程度。

在 GPTProto 上測試 Claude Opus 5.5

從 Opus 開始，依寫下來的規則升級

實用的路由從 Opus 開始，在定義好的失敗、不確定閾值或任務複雜度檢查之後改走 Fable。Fable 也可以擔任困難決策的顧問，或把較簡單的步驟交回去的編排者。你的應用程式必須提供工具、權限、狀態和交接。改一個模型 id 不會產生那套系統。兩個模型共用一個 GPTProto 餘額。

// 上下文與輸出

公布的視窗一致。預設努力程度並不一致。

Anthropic 的模型卡為兩者列出 1M token 的上下文視窗和 128K 的最大輸出，輸入是文字和圖片，輸出是文字。Fable 5.2 於 2026 年 11 月 9 日發布，Opus 5.5 於 2026 年 9 月 22 日發布。比較表只有在本頁讀得到時，才會顯示上下文、輸出、延遲或發布日期。公布的上限一致並不是品質優勢。用你實際送出的長度測試取回效果。

Anthropic 把兩個模型的相對延遲都標成中等。它宣稱輸出最多快 30%，比較的是 Fable 5.2 與 Fable 5.1，不是與 Opus 5.5。把首次回應時間和完整任務時長分開量，因為規劃、思考和工具呼叫可以主導代理的執行時間。

兩者都讓適應性思考保持開啟。Anthropic 的 Claude API 對 Fable 預設 high 努力程度，對 Opus 預設 medium。默默使用這些預設值的比較，不是同等努力程度的測試。把你會部署的努力程度和成本、成功率記在一起。

Anthropic 也為兩個模型公布了可選的快速模式，官方費率高於標準價格。本頁的 GPTProto 數字是標準目錄費率，不含該模式。是否可用取決於你呼叫的端點。

對 Fable 的原生 API，Anthropic 記載強制 tool choice 會回 400 錯誤，並指示開發者省略 temperature、top_p 和 top_k。適應性思考不能關閉。除非 Anthropic 明確授權零資料保留，Fable 也要求保留 30 天。不要假設 GPTProto 路由會原樣轉發每一項原生設定，也不要以為不訓練的聲明就等於零保留。

// 怎麼做決定

為成功的任務計價，而不是 token。

Anthropic 在 2026 年 11 月 9 日的公告直接比較這兩個版本。在所示的最高努力程度下，Fable 在 FrontierCode 2.0 得分 49.1%，Opus 是 45.5%；FrontierSWE v2 是 69.9% 對 62.3%；AutomationBench 是 51.4% 對 42.5%；帶工具的 Humanity's Last Exam 是 74.2% 對 67.7%；不帶工具的 Chartography 是 73.4% 對 64.4%。在 AA-Briefcase v1.1 上，Fable 的量規是 66.1%，Opus 是 61.2%，而 Elo 由 Opus 領先，1800 對 1785。這些是 Anthropic 在有防護下報告的結果，不是 GPTProto 的速度或成本測量。量規和 Elo 是不同的衡量。

Fable 在寫程式和推理這些列上領先，使它適合儲存庫範圍的變更、困難除錯，以及需要反覆調查的研究。這並不表示每則短的寫程式請求都該用 Fable。如果 Opus 已經能以很少重試產出被接受的變更，較高的費率必須把結果改善到足以證明這筆花費。

用你已經在跑的工作組測試集：一次例行程式變更、一次送出後代價很高的失敗，以及一個長上下文例子。把相同的指示、工具和驗收檢查送給兩個模型。記錄努力程度、被接受的完成、總計費 token、重試、完整執行時間和審查時間。把困難案例和例行案例分開，以免平均值藏住升級有幫助的地方。

// 開始使用

用同一個餘額試用兩者選定預設之前。

每個模型頁都有目前費率、API 示例和 Playground。跑你自己的提示，Opus 達到品質標準就留著，額外能力會改變結果時再分流到 Fable。若想在同一組測試裡放進另一個模型，瀏覽 Claude 目錄。

查看 Claude Fable 5.2 的 API 與價格查看 Claude Opus 5.5 的 API 與價格

// 常見問題

Fable 5.2 與 Opus 5.5。直接回答。

01Claude Fable 5.2 比 Claude Opus 5.5 更好嗎？+

Fable 在 Anthropic 2026 年 11 月 9 日公告的許多寫程式和推理分數上領先，Opus 則領先 AA-Briefcase 的 Elo。Anthropic 仍建議大多數寫程式和知識任務從 Opus 開始，工作需要時再往上換。

02Fable 5.2 和 Opus 5.5 在 GPTProto 上要多少錢？+

Claude Fable 5.2 在 GPTProto 上是每百萬 token 輸入 $7.20、輸出 $36.00。Claude Opus 5.5 是輸入 $3.60、輸出 $18.00。目錄牌價是 $8.00/$40.00 和 $4.00/$20.00。這些是標準顯示費率，不是含全部費用的工作負載報價。

03程式代理該選哪個模型？+

日常的代理式寫程式，以及你能量測的基準，從 Opus 開始。最難的除錯、遷移和開放式工程任務再評估 Fable。比較被接受的變更和跨嘗試的總成本，不只看第一次回覆或 token 價格。

04兩個模型的上下文視窗一樣嗎？+

Anthropic 的模型卡為兩者列出 1M token 的上下文視窗和 128K 的最大輸出。公布的上限相同，不保證在大型儲存庫上的準確度相同。用你會送出的長度測試證據取回。

05Claude Fable 5.2 比 Claude Opus 5.5 更快嗎？+

Anthropic 把兩者的相對延遲都標成中等。已公布的輸出最多快 30%，比較的是 Fable 5.2 與 Fable 5.1，不是與 Opus 5.5。用你計畫使用的努力程度設定和工具，在你的端點上量測兩者。

06可以關掉推理，或維持相同的努力程度預設嗎？+

Anthropic 記載兩個模型的適應性思考都保持開啟，所以不能關掉。Claude API 對 Fable 預設 high 努力程度，對 Opus 預設 medium。先確認你的 GPTProto 路由如何暴露努力程度，再把兩次執行當成同一項測試。

07可以用同一個 GPTProto 帳戶使用兩個模型嗎？+

可以。Claude Fable 5.2 和 Claude Opus 5.5 各自有模型頁，含目前費率、API 示例和 Playground。一個帳戶和一份餘額就能呼叫兩者。你的應用程式決定每項任務送給哪個模型。

// 使用者怎麼說

看看人們用GPTProto

聽聽開發者與創作者如何將 GPTProto 用於應用程式、內容與日常 AI 工作流程。

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.

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.

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…"

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.

Zara

X (Twitter) · @ZaraIrahh

#Creative

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

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.

// 來自部落格

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Claude Fable 5.2vsClaude Opus 5.5

Claude Fable 5.2 與 Claude Opus 5.5一眼看完。

token 費率差距是單價，不是完成後的任務。

用你自己的數字算。不是我們的。

有多快。怎麼呼叫。快照顯示什麼。

一個餘額。兩個模型。

指數顯示什麼。它決定不了什麼。

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從 Opus 開始，依寫下來的規則升級

公布的視窗一致。預設努力程度並不一致。

為成功的任務計價，而不是 token。

用同一個餘額試用兩者選定預設之前。

Fable 5.2 與 Opus 5.5。直接回答。

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