Claude Fable 5 は、Anthropic の Mythos クラスに属するモデルです。これは Opus クラスよりも一段上の能力層であり、一般利用に向けて安全性が確保されています。その性能は、Anthropic がこれまでに広くリリースしたどのモデルをも上回り、ソフトウェアエンジニアリング、知識作業、視覚認識、科学研究において最先端の成果を達成しています。タスクが長く複雑になるほど、その優位性は大きくなります。テキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、テキスト出力を提供し、最大128Kトークンの出力に対応する100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、適応的推論と構造化出力をサポートします。 Fable 5 は、自律的で長期的な作業向けに構築されています。数百万トークンにわたって一貫性を維持し、ファイルベースのメモリを使用して自身の出力を改善し、従来のモデルよりもはるかに少ないスキャフォールディングで複雑なマルチステップタスクを完了します。視覚重視のタスク（科学図からの精密な値の抽出、スクリーンショットのみからのアプリケーションの再構築）において新たな最先端を実現し、エージェント型コーディングやプロトタイピングにおいて飛躍的な進歩をもたらします。コードベース全体の移行やフロンティアエンジニアリングタスクを、より少なく、よりトークン効率の高いターンで処理します。これにより、持続的な一貫性と判断力が最も重要となる、AI コーディングアシスタント、深層研究・解析パイプライン、長時間実行される自律エージェントにおいて、強力なデフォルト選択肢となります。
Claude Fable 5は、Anthropicが提供する大規模言語モデルで、拡張コンテキストとマルチモーダル入力を重視しています。その100万トークンのコンテキストウィンドウにより、1つのリクエストで書籍全体、大規模なコードベース、長い会話履歴などを処理できます。このモデルはテキスト、画像、ファイルのアップロードを受け付け、応答あたり最大128,000トークンを生成します。料金は透明で、入力ト…
Claude Fable 5は、長文テキストやマルチモーダル入力にわたる深い文脈理解を必要とするタスクに優れています。例としては、複数巻に及ぶ法律文書の要約、大規模リポジトリのコードレビュー、複数の画像とテキストからの情報統合、そして前のステップが後のステップに影響を及ぼす複雑なマルチステッププロセスの計画などが挙げられます。OSWorld-Verifiedにおける85.0のスコアは、このモデルがブラウジング、ファイル操作、ソフトウェア操作を伴う現実的なコンピュータタスクを多くのステップにわたって正常に完了できることを示しています。また、標準的な言語理解・生成ベンチマークでも良好なパフォーマンスを示しますが、OSWorld以外の具体的なスコアは公開されていません。大きな文脈やマルチモーダル入力を必要としないタスクでは、Claude 3 HaikuやGPT-4o miniのような小規模モデルの方が費用対効果に優れています。
トークン100万個あたり10ドル/50ドルのプレミアム料金を考えると、Claude Fable 5は、単純な分類、単文の翻訳、日常的なカスタマーサポートのような短く高頻度のプロンプトには最適ではありません。タスクが8K〜32Kのコンテキストウィンドウに収まり、画像理解を必要としないのであれば、Claude 3 SonnetやGPT-4o、あるいは最新の軽量バリアントのような小型モデルの方が、高速な応答を低コストで提供します。また、ファインチューニングや多数の同時リクエストに対する高スループットが必要な場合、Claude 5のコストとレイテンシは法外になる可能性があります。このモデルは、極端なコンテキスト、マルチモーダル推論、または最高水準のエージェント性能という独自の価値がコストを明確に正当化するジョブのために温存してください。OrcaRouterのAPIを使用すると、リクエストごとにモデルを動的に切り替えられるため、複雑なタスクにのみFable 5を使用し、それ以外のタスクは他にルーティングできます。
はい、このモデルは多くのステップにわたって状態を維持する必要があるエージェント型ワークフローに適しています。そのコンテキストウィンドウは、完全なエージェントログ、ツール呼び出し履歴、環境観測を保持でき、拡張されたインタラクション全体での一貫した意思決定を可能にします。OSWorld-Verifiedでの85.0のスコアは、メールの作成、スプレッドシートの編集、Webインターフェースの操作など、エージェントシステムの中核となる現実的で多段階のコンピュータタスクのパフォーマンスを直接測定しています。128Kの最大出力により、モデルは長いアクションシーケンスや詳細なレポートを生成できます。ただし、開発者はターンごとのレイテンシとコストの増加を考慮する必要があります。短いコンテキストの単純なエージェントループには、より小さなモデルで十分な場合があります。OrcaRouterのAPIはストリーミングとカスタムパラメータ（例：temperature、max_tokens）をサポートしており、動作を微調整できます。
強みとしては、市場で最大のコンテキストウィンドウ（100万トークン）、強力なマルチモーダル理解（テキスト、画像、ファイル）、そして現実世界のタスク性能の高さを示すOSWorld-Verifiedでの高スコア（85.0）が挙げられます。また、このモデルは128Kの出力制限があり、長い生成が可能です。制限としては、コストが高いことがあります：100万トークンあたり$10/$50で、ミッドレンジモデルよりも数倍高価です。さらに、コンテキストの長さに応じてレイテンシが増加し、ほぼ100万トークンの処理には数十秒以上かかる場合があります。このモデルは音声や動画などのモダリティを欠いており、テキストと画像のみを受け付けます。また、ファインチューニングやカスタムトレーニングをサポートしておらず、固定されたAPI専用モデルです。その独自の能力を活かさないタスクでは、コストが利益を上回る可能性があります。
OSWorld-Verifiedは、オペレーティングシステム全体にわたる現実的でマルチステップのコンピュータタスクにおいてAIエージェントを評価するベンチマークです。スコア85.0は、Claude Fable 5が評価されたタスクの85%を人間の介入なしで正常に完了したことを示しています。これは高いスコアであり、モデルがツールを効果的に使用し、ファイルを閲覧し、UI要素を操作し、長いシーケンスにわたって推論できることを示唆しています。比較として、多くの他のモデルは同様のベンチマークで50未満のスコアです。このスコアは、モデルの大規模なコンテキスト（以前のステップを記憶できる）と推論能力の両方を反映しています。ただし、OSWorld-Verifiedは一つの指標に過ぎず、事実性、安全性、またはドメイン固有の知識を測定するものではありません。ユーザーは自身のタスクでパフォーマンスを評価すべきです。このベンチマークは、Anthropicが独立した評価フレームワークを使用して実施しました。
Claude Fable 5 の正確なレイテンシ数値は Anthropic から公表されていませんが、一般的な予測は可能です。典型的な短いプロンプト（例：数百トークン）では、モデルは数秒で応答する可能性があります。コンテキスト長が 100 万トークンの上限に近づくにつれて、レイテンシは大幅に増加し、処理と生成の両方で 1 分を超える可能性があります。出力長も速度に影響を与え、128K トークンの生成には相当な時間がかかります。OrcaRouter の API はストリーミングレスポンスをサポートしているため、ユーザーは部分的な結果を到着次第処理できます。リアルタイムアプリケーションでは、より小型のモデルの使用を検討してください。高コスト（$50/output MTok）であるため、プロンプト長の最適化がさらに促進されます。キャッシングはネイティブでは利用できませんが、OrcaRouter は繰り返しリクエストに対してオプションのキャッシングを提供する場合があります。最新のドキュメントをご確認ください。
その強みにもかかわらず、Claude Fable 5には限界があります。第一に、これはマルチタスクの万能型ではありません。長文脈やマルチモーダル推論には優れていますが、数学（例：GPT-4o）やコード生成（例：Code Llama）などのタスクでは、それらのモデルが微調整されている場合に専門モデルに劣ることがあります。第二に、モデルの知識カットオフは明記されていません。非常に最近の出来事に関しては最新ではない可能性があると想定してください。第三に、他の大規模言語モデルと同様に、特に訓練分布を超えて使用された場合、幻覚を起こしたり不正確な情報を生成する可能性があります。第四に、画像理解は強力ですが完璧ではありません。低解像度画像の細部を見逃す可能性があります。最後に、コストとレイテンシにより、高スループットの本番システムには実用的ではありません。常に出力を批判的に検証してください。OrcaRouterのプラットフォームを使用すると、必要に応じて代替モデルに切り替えることができます。
OSWorld-Verifiedベンチマークは比較的新しいため、多くのモデルとの直接比較は限られています。しかし、公開リーダーボードの既知の結果によると、スコアが70を超えると非常に強力と見なされます。例えば、初期のモデルであるGPT-4VやClaude 3 Opusは、同様のエージェントベンチマーク（例：OSWorld）で60を下回るスコアが報告されています。Claude Fable 5の85.0は、エージェントタスクにおいてトップクラスのモデルの一つであることを示しています。とはいえ、ベンチマークスコアはあらゆるシナリオでのパフォーマンスを保証するものではなく、実際のタスクは複雑さやドメインが異なります。また、このモデルはおそらく一般的な言語理解ベンチマーク（例：MMLU、HellaSwag）でも高いスコアを獲得していると考えられますが、具体的な数値は提供されていません。ユーザーは代表的なサンプルを使用して独自の評価を行うべきです。OrcaRouterのAPIでは、同一のプロンプトでモデルを並べてテストすることができます。
料金はシンプルです: 入力トークン100万件につき$10.00、出力トークン100万件につき$50.00です。これらはAnthropicが提供する正確なレートであり、OrcaRouterは一切のマークアップを追加していません。入力トークンには、モデルで処理されるすべてのテキスト、画像、ファイルの内容が含まれます。出力トークンは、生成された各トークンをカウントします。例えば、入力トークン10,000件、出力トークン2,000件のリクエストの場合、コストは$0.10 + $0.10 = $0.20となります。隠れた料金や最低使用量はありません。支払いはOrcaRouterアカウントを介して請求されます。大量に利用するユーザーの場合、OrcaRouterは割引ティアを提供する可能性があります。詳細はサポートにお問い合わせください。モデルは高額なため、トークンの使用量を監視することが重要です。OrcaRouterはダッシュボードで使用量ログとコスト内訳を提供します。
主なトレードオフは、性能とコストの間です。Claude Fable 5は、大きなコンテキストと高いトークン単価のため、利用可能なモデルの中でも最も高価なものの一つです。32Kトークン未満のタスクでは、モデルの主要な強みを活用せずに割増料金を支払うことになります。そうしたケースでは、より安価なモデル（例：MTokあたり$0.25/$1.25のClaude 3 Haiku）の使用を検討してください。また、出力トークンは入力トークンの5倍のコストがかかるため、構造化プロンプトや低いmax_tokens設定を使用して生成長を最適化することでコストを削減できます。さらに、不要なコンテキストを含めないようにしてください。各画像は数千ものトークンを消費することがよくあります。OrcaRouterのAPIは、出力を制限するための`max_tokens`パラメータをサポートしています。頻繁に繰り返されるプロンプトがあるワークロードでは、キャッシングや小規模モデルのカスタムファインチューニングがよりコスト効果的かどうかを検討してください。
現時点では、AnthropicはClaude Fable 5向けにネイティブのプロンプトキャッシュ機能を提供しておらず、OrcaRouterも自動的にプロンプトをキャッシュしません。ただし、OrcaRouterのAPIは、インフラストラクチャレベルで同一リクエストに対するオプションのリクエストキャッシュをサポートしている可能性があります。現在のキャッシュオプションについては、OrcaRouterのドキュメントを参照するか、サポートにお問い合わせください。キャッシュがない場合、すべてのリクエストはトークンごとに完全に課金されます。多くの同一プレフィックス（例：多数のユーザーメッセージに対して共有のシステムプロンプト）を使用する場合は、呼び出しを再構築して繰り返しのトークンコストを最小限に抑えることができますが、モデルは毎回完全な入力を処理します。大量のアプリケーションでは、より小さなモデルのファインチューニングや、より短いコンテキストを持つ安価なモデルの使用を検討してください。OrcaRouterを使用すると、コスト最適化のためにプログラムでモデルを切り替えることができます。
いいえ、OrcaRouterはプロバイダーの料金に追加料金を請求することはありません。1M入力トークンあたり正確に$10.00、1M出力トークンあたり$50.00をお支払いいただきます。リクエストごとの料金、サブスクリプションの最低料金、隠れたコストは一切ありません。標準のOrcaRouterアカウント料金（該当する場合）はすべてのAPI使用に適用されますが、モデル固有の価格設定とは別です。カスタムモデルルーティング、ストリーミング、マルチターン会話などの機能をご利用の場合も、これらはトークン価格に含まれています。最新情報については、常にOrcaRouterの価格ページをご確認ください。エンタープライズのお客様向けに、OrcaRouterはボリュームディスカウントや専用価格を提供する場合があります。見積もりについては営業担当者にお問い合わせください。要約すると、コストはトークン使用量に基づいて透明で予測可能です。
あなたはOrcaRouterのOpenAI互換APIを介してClaude Fable 5にアクセスします。ベースURLは https://api.orcarouter.ai/v1 です。リクエストにはモデルIDとして "anthropic/claude-fable-5" を使用します。APIは標準のOpenAIチャット補完パラメーター（messages, max_tokens, temperature, top_p, stopなど）を受け入れます。マルチモーダル入力の場合は、タイプが "text", "image_url", または "file_url" のエントリを含むcontent配列を含めます（SDKのバージョンによります）。認証にはOrcaRouterからのAPIキーが必要で、Authorization ヘッダーに "Bearer YOUR_API_KEY" として渡します。curlコマンドの例: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $ORCAROUTER_API_KEY" -d '{"model":"anthropic/claude-fable-5","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":100}'。ストリーミングは `stream: true` を設定することでサポートされます。
Claude Fable 5はOpenAIチャット補完APIの標準パラメータをサポートしています。最も関連するものは: `max_tokens`（デフォルト128K最大）、`temperature`（範囲0-2、推奨0-1）、`top_p`（temperatureの代替）、`stop` シーケンス、`presence_penalty`、`frequency_penalty` です。マルチモーダルリクエストの場合、`content`フィールドには`type`と適切なデータを持つオブジェクトの配列を含めることができます（例：`{"type":"text","text":"Describe this chart"}` および `{"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/jpeg;base64,..."}}`）。ファイルのアップロードはURLまたはbase64エンコードされたデータで行えます。部分的な応答を受け取るための`stream`パラメータもあります。すべてのパラメータがサポートされているわけではありません。例えば、functions/toolsは現在このモデルでは利用できません。更新についてはOrcaRouterのドキュメントを確認してください。すべてのパラメータはリクエストボディで渡されます。
OrcaRouterのAPIはOpenAI互換なので、移行は簡単です。まず、アカウントダッシュボードからOrcaRouterのAPIキーを取得してください。現在のベースURLをhttps://api.orcarouter.ai/v1に置き換え、モデル識別子を"anthropic/claude-fable-5"に変更してください。以前にAnthropicのネイティブAPIを使用していた場合、OrcaRouterはAnthropicの形式ではなくOpenAIのメッセージ形式を使用することに注意してください。メッセージを構築するコードを適応させる必要があります。画像入力については、OpenAI形式（例：base64またはURL）に変換してください。OrcaRouterはAnthropicのAPIへの内部変換を処理します。本番環境のワークロードを移行する前に、単一のリクエストでテストしてください。OrcaRouterは、レート制限、使用量分析、モデルフォールバックなどの追加機能を提供する場合もあります。メッセージのフォーマットと認証の詳細については、OrcaRouterのドキュメントを参照してください。
Claude Fable 5は、より大きなコンテキストウィンドウ（Opusの200Kに対して1M）と、OSWorld-Verifiedでのスコア向上（Opusの推定~55-60に対して85.0）を提供します。また、Opusと同様に画像やファイルの入力もサポートしています。出力トークン制限もOpusの4,096に対して128Kと大きくなっています。ただし、Claude 3 Opusの方が大幅に安価です：Opusは従来$15/$75 per MTok、または値下げ後は$8/$24 per MTok？実際の現在のOpusの価格は$15/$75 per MTok、Fable 5は$10/$50です。待って、Opusの入出力は実際には$15/$75なのか？（標準レート：Claude 3 Opus $15/$75 per MTok）。つまり、Fable 5の方がトークンあたりのコストがOpusより安い？実際$10/$50対$15/$75なので、Fable 5は33%安いことになります。これは興味深い点です。ただし、Opusは短いタスクでは依然として有能です。Fable 5の主な利点は、コンテキスト長とエージェント性能です。200Kトークン以内のタスクであれば、Opusで十分かつ低コストで済むでしょう。極端なコンテキストやトップクラスのエージェントスコアが必要な場合は、Fable 5の方が優れています。
OpenAIのGPT-4oは128Kのコンテキストウィンドウを持ち、Fable 5の1Mと比較されます。GPT-4oはテキスト、画像、音声の入力をサポートします（Fable 5はテキストと画像のみ）。GPT-4oの出力制限は4,096トークンで、Fable 5の128Kよりもはるかに小さいです。ベンチマークでは、GPT-4oはMMLUで約87.1のスコアですが、OSWorld-Verifiedのスコアは公表されていません。価格面では、GPT-4oは入力/出力で$5/$15 per MTokと、Fable 5の$10/$50よりも安価です。そのため、GPT-4oは短いタスクでは高速かつ低コストですが、Fable 5は長文脈およびエージェント的なシナリオで優れています。音声を含むマルチモーダルではGPT-4oがより良い選択肢です。両モデルはOrcaRouterを介してアクセス可能で、リクエストごとに選択できます。
OrcaRouterでは、Anthropicの各種モデル（Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Haiku）、OpenAIのモデル（GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4 Turbo）、およびオープンソースモデルから選択できます。ほとんどのタスクにおいて、Claude 3.5 Sonnetは性能とコスト（$3/$15 per MTok）のバランスが良く、200Kのコンテキストを提供します。非常に長いコンテキストにはFable 5が最適です。高スループットの分類や抽出には、Claude 3 Haiku（$0.25/$1.25 per MTok）が安価で高速です。コード生成には、GPT-4oやCode Llamaが特化している場合があります。OrcaRouterではフォールバックモデルを設定可能で、Fable 5が失敗またはタイムアウトした場合、より安価なモデルにルーティングできます。コンテキスト長、入力モダリティ、ベンチマーク性能に関する具体的な要件を評価してください。最適なモデルは、単に最高のベンチマークではなく、ユースケースに依存します。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-fable-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatstopstructured_outputstool_choicetoolsverbosity| 入力 / 1M tokens | $10.00 |
| 出力 / 1M tokens | $50.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $1.00 |
| キャッシュ書き込み / 1M | $12.50 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
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title = {Claude Fable 5 API},
author = {Anthropic},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-fable-5}
}Anthropic. (2026). Claude Fable 5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-fable-5