Claude Fable 5.1は、AnthropicのMythosクラスのモデルです。Opusクラスよりも上位の能力層にあたり、広範な用途に安全に使用できるよう設計され、Claude Fable 5の後継モデルです。Fable 5から全体的に改良されており、最も大きな進歩が見られるのは、エージェンティックコーディング、長時間実行されるエージェンティックなワークフロー、そしてナレッジワークです。具体的には、大規模なコードリファクタリング、フロントエンドおよびビジュアルエンジニアリング、持続的な一貫性と判断力が最も重要となるマルチステップのタスクにおいて顕著です。テキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、テキストを出力します。100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、最大128Kトークンの出力が可能で、適応的推論と構造化出力をサポートしています。 Fable 5.1は、Fableシリーズの自律的で長期的な視野を維持しています。数百万トークンにわたって一貫性を保ち、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作業を完了します。AIコーディングアシスタント、ディープリサーチおよび分析パイプライン、長時間稼働する自律エージェントにとって、有力なデフォルトの選択肢です。
Claude Fable 5.1 は、OrcaRouter でモデル ID anthropic/claude-fable-5.1 として利用できる Anthropic モデルです。テキスト、画像、ファイルの入力に対応し、100 万トークンのコンテキストウィンドウをサポートして、最大 128,000 出力トークンを返すことができます。OrcaRouter は OpenAI 互換 API…
Claude Fable 5.1の主な文書化された能力は、コンテキスト内に最大1,000,000トークンを保持しつつ、最大128,000トークンを生成できることです。これにより、完全なソース資料を指示の前に配置し、別途の検索ステップを構築することなくモデルに回答を求めることが可能になります。テキスト、画像、ファイルを受け付けるため、1つのメッセージに図表、スキャンしたページ、スプレッドシート、その他の資料を通常のテキストと併せて含めることができます。レビュータスクは、ページ単位の断片ではなく、コレクション全体に対して実行できます。 また、このモデルはArtificial Analysis Intelligence Indexで66.0の一般知能スコアを記録していますが、カタログにはドメインレベルの動作は定義されていません。推論、コーディング、指示追従は、カスタム評価で検証する必要があります。提供された事実には、レイテンシー、キャッシング、エージェンティックなツール実行に関する主張はありません。コンテキスト保持と長文出力が作業の中心となる場面でこのモデルを使用し、それ以外のすべての側面については、独自のテストスイートで評価してください。
最も強力なユースケースは、仕様から直接導き出されます。100万トークンのコンテキストにより、Claude Fable 5.1はリポジトリ全体のコード解析、長大な法務文書や科学文書のレビュー、コーパス全体の要約、そして数百ページに及ぶソースを1回の呼び出しで処理する質問応答に適しています。12万8千トークンの最大出力は、長いレポート、詳細な要約、または通常であれば複数回のモデル呼び出しと手動での結合を必要とするコンテンツ生成をサポートします。混合入力により、画像やファイルをテキストと一緒に分析できます。 コンテキストは100万入力トークンあたり10ドルとコストがかかるため、このモデルは回答に本当に入力全体が必要な場合に最適です。また、チャンク分割とマージのパイプラインを構築するために高額なエンジニアリング時間を費やさざるを得ない場合にも最適です。タスクが1つの文書内の数段落だけを必要とする場合、またはアプリケーションが長いプリフィルを待てない場合は、より小さなモデルの方がトラフィックをうまく処理できるでしょう。代表的なペイロードでテストし、どのワークロードセグメントが具体的な改善を受けられるかを確認してください。
タスクに対して出力が十分に良ければ、より安価なモデルを使用します。単純な分類、メタデータ抽出、短い要約、チャットアシスタント、コード補完などは、1,000,000トークンのコンテキストや128,000トークンの出力を必要とすることはほとんどありません。Claude Fable 5.1 の価格は、100万入力トークンあたり $10.00、100万出力トークンあたり $50.00 です。リクエスト量が多い場合、これらの料金は低コストの代替手段と比較すると、通常のプロンプトでも無視できない費用項目になります。 より安価なモデルは、小さなペイロードでは高速になる傾向があり、使用しないコンテキストに対してコストを支払うことも避けられます。カタログのどこにも、Claude Fable 5.1 がすべての短いタスクで安価なモデルより優れていることを示すものはありません。OrcaRouter にルーティングルールを構築し、長く価値の高いジョブはこのモデルに送り、日常的なリクエストはより経済的な経路に留めます。本番ログで、長いコンテキストが実際に回答品質を変える頻度が確認できたら、分割のバランスを再検討してください。
Claude Fable 5.1 についてリストされている唯一のベンチマークは、Artificial Analysis Intelligence Index における 66.0 です。このインデックスは、さまざまなプロバイダーにわたる言語モデルの一般的な能力を比較するために使用されるサードパーティの複合指標です。多数のタスクを1つの数値に集約するため、広範な参考情報としては役立ちますが、モデルがお客様の特定の長文コンテキスト、画像、またはファイルベースのワークフローを正しく処理できるかどうかはわかりません。 カタログには、信頼区間、タスクレベルの内訳、または使用された正確なインデックスバージョンは記載されていません。スコアは認定としてではなく、1つのデータポイントとして扱ってください。比較可能性を求めるなら、Claude Fable 5.1 を同じインデックスバージョンで測定された別のモデルと比較してください。内部的な意思決定では、常にその数値を、自社データに対するドメイン固有の評価と組み合わせてください。複合インデックスでは、法的推論、視覚精度、引用動作における微妙な欠陥を検出することはできません。
Claude Fable 5.1については、速度やレイテンシに関する数値は提供されていません。66.0という指標スコアや高いトークン上限を応答速度と混同しないでください。割合の観点では、非常に長い入力を送信するリクエストは、最初の出力トークンが生成されるまでに入力全体の処理に時間を費やします。また、多数の出力トークンを生成するリクエストは、より長い実時間（ウォールクロックタイム）を必要とします。したがって、コンテキストが長く、出力上限が大きい場合、レイテンシは変動しやすくなります。 製品が高速なターンアラウンドを必要とする場合は、OrcaRouterのOpenAI互換APIを通じて、実際的なプロンプトで最初のトークンまでの時間（time-to-first-token）と1秒あたりのトークン数（tokens-per-second）をベンチマークしてください。設定を予定している正確なファイルサイズと出力上限を使用して、動作を定量化してください。他のモデルの挙動から性能を推定することは避けてください。トラフィックの一部のみがレイテンシ耐性を持ちコンテキスト量が多い場合、Claude Fable 5.1はそのセグメントを処理し、より高速なモデルが対話型リクエストに応答するという分担が可能です。この項目に測定された数値がない限り、レイテンシは未知数のままです。
ファクトシートにおける強みは、容量とモダリティです。Claude Fable 5.1は、1,000,000トークンのコンテキストウィンドウと、最大128,000トークンの出力に対応しています。テキスト、画像、ファイル入力をサポートしており、これらが組み合わさることで、1回の呼び出しで特に長く、多様な素材を含むタスクを処理できます。66.0のArtificial Analysis Intelligence Indexスコアも、モデルの総合的な能力を示す指標となります。主な強みはその範囲、すなわちモデルが単一のリクエストで処理できるソース素材と生成テキストの量です。 制限事項も、欠落している点から同様に明確です。レイテンシの数値、キャッシュ率、ドメイン固有のベンチマークは一切提供されていません。コンテキストの末端における完全な想起、あらゆる画像・ファイルタイプの正確な解析、敵対的指示下での動作についての保証もありません。また、このモデルは高価なため、不用意に使用すると費用が膨らむ可能性があります。本番チームは、あらゆるシナリオのデフォルトとして扱う前に、グラウンディング、出力品質、障害モードを検証すべきです。
OrcaRouter は Claude Fable 5.1 を Anthropic プロバイダーレートで請求し、マークアップはゼロです。表示価格は、入力トークン 100 万件あたり $10.00、出力トークン 100 万件あたり $50.00 です。提供された事実には、リクエストごとの料金やゲートウェイ追加料金は記載されていません。モデルが消費するトークンの分だけ支払うことになり、API レスポンスの使用状況データで、課金された入力トークン数と出力トークン数を確認できます。 テキスト、画像、ファイルのコンテンツはすべてモデル入力の一部となり、トークンに変換されます。ただし、正確な変換ルールは提供されていません。max_tokens の値を低く設定することは、出力コストを抑える実用的な方法です。短い質問に短い回答であれば、このレートではコストはごくわずかです。100 万トークンの完全な入力とそれに続く長い出力では、コストははるかに高くなります。これらはプロバイダーレートであるため、Anthropic が自社の価格表を変更した場合、変更される可能性があります。
入力トークン100万件あたり10ドル、出力トークン100万件あたり50ドルという料金設定では、Claude Fable 5.1はタスク成功あたりのコストが重要になるほど高額です。生成前に100万トークンの入力全体を消費すると10ドルかかり、そのうえ非常に大きな出力を生成すると生成コストが上乗せされます。つまり、金銭的に最適なのは、モデルのコンテキスト全体を消費することで質的に大幅に優れた回答が得られるタスクです。より安価なモデルが短い文章で同等の品質の回答を返せるのであれば、長文コンテキストへの割増料金を正当化することはできません。 このトレードオフは単なるトークン価格の問題ではありません。チャンキング、要約ループ、ベクトル検索を不要にすることで、エンジニアリング時間を節約できるかもしれません。その節約は、高いトークン単価を上回り得ます。比較すべきは、API費用だけでなく、開発時間やエラー率を含む総所有コストです。代表的なドキュメントをOrcaRouterに通すパイロットを実施し、使用状況をログに記録して、より低価格の代替手段と成功率を比較してください。
提供された事実には、Claude Fable 5.1のキャッシュ価格、キャッシュ制御パラメータ、または割引率は含まれていません。このカタログエントリにはキャッシュ割引が記載されていないため、完全な入力レートと出力レートを使用して予算を計画してください。AnthropicまたはOrcaRouterが使用状況データ内に個別のキャッシュ入力トークンフィールドを返す場合、それらのフィールドはAPIレスポンスに表示され、実際の請求額が低くなる可能性があります。それらが存在することを前提としないでください。 キャッシュに依存せずにコストを削減するには、システムの他の部分を効率的に保ってください：可能な場合はプロンプトを再利用し、無関係なファイルコンテンツを除外し、出力制限を設定します。ワークロードで同一のプレフィックスが繰り返されることが一般的な場合は、1日分のトラフィックをテストし、使用状況メタデータを検査して、キャッシュのライン項目が表示されるかどうかを確認してください。文書化されたレートがない場合、モデルはOrcaRouterでマークアップなしの標準プロバイダーレートで請求されます。最新のキャッシュ利用可能性については、OrcaRouterの請求ドキュメントを参照してください。
OrcaRouterのOpenAI互換API（https://api.orcarouter.ai/v1）に対してコールが送信されます。チャット完了リクエストボディでは、モデルIDとしてanthropic/claude-fable-5.1を使用します。メッセージペイロードはOpenAIの規約に従い、systemロールとuserロールにはroleフィールドとcontentフィールドを使用し、会話を継続する場合はassistantロールのターンを使用します。OpenAI SDK用に書かれたコードは、Anthropic SDKに切り替えることなく、このベースURLとモデル名を指定するだけで利用できます。画像やファイルは、チャットAPIが期待するcontent構造で提供されます。 OrcaRouterの認証情報によりリクエストが認証されます。レスポンスオブジェクトにはmodel、choices、usageが含まれ、usageはこのカタログに示された料金に従って入力トークンと出力トークンをカウントします。まず最小限のリクエストから始め、レスポンスを確認したうえで、段階的にコンテキスト長を増やしてください。最初のコールでは、出力長とフォーマットを確認できるまで、max_tokensを控えめな値に設定してください。
OrcaRouterのOpenAI互換エンドポイントは、OpenAIクライアントが使用する標準的なチャット補完パラメータをサポートしています。これには、messages、model、temperature、max_tokens、stop、および関連する生成制御が含まれます。カタログには、anthropic/claude-fable-5.1で受け入れられるすべてのフィールドが列挙されているわけではないため、サポートされていないパラメータについては、OrcaRouterのリファレンスドキュメントを確認するか、エラーメッセージを調べてください。一部のフィールド、特に構造化出力やツール呼び出しに使用されるフィールドは、モデルが基盤となるスキーマを実装している場合にのみ機能することがあります。 1,000,000トークンのコンテキストと128,000トークンの出力予算を考慮すると、すべての本番リクエストでmax_tokensを明示的に設定してください。メッセージがコンテキストウィンドウを超えた場合、APIはそれらを拒否するか、切り捨てを通知する必要があります。usageオブジェクトからトークン使用量を計算し、コスト見積もりと比較することは良い習慣です。レスポンスはOpenAI互換API全体で同じテキストコンテンツ形式を使用する場合があり、ストリーミングを使用する予定がある場合は、ストリーミング動作を別途検証する必要があります。
現在Anthropic Messages APIを直接呼び出している場合、移行は主にリクエスト形式の変更です。Anthropic APIはモデル名、systemフィールド、messagesボディを使用しますが、OrcaRouterのエンドポイントはOpenAI互換のチャットメッセージを使用します。ベースURLをhttps://api.orcarouter.ai/v1に設定し、modelフィールドに完全なモデルID anthropic/claude-fable-5.1を指定して、システムプロンプトをシステムメッセージとして再フォーマットしてください。ツールスキーマがある場合は、OrcaRouterのドキュメントに記載されている規約に従う必要があります。 別のOpenAI互換ゲートウェイから移行する場合は、メッセージ構造を維持したまま、ベースURLと認証情報を切り替えてください。モデルIDはanthropicプレフィックスを保持するため、ログ上で引き続き識別可能です。このルートにはトークン単位のゲートウェイマークアップが記載されていないため、単価はプロバイダーの料金と同じです。本番トラフィックを切り替える前に、短いプロンプトでスモークテストを1回実行し、その後に長いコンテキストのジョブを実行してください。
小型で安価なモデルは通常、トークンあたりのコストが低く、コンテキスト容量が少なく、最大出力も短くなります。Claude Fable 5.1の比較優位はその範囲の広さです。1,000,000トークンのコンテキストと128,000トークンの出力により、テキストライブラリ全体を受け入れ、はるかに長い回答を書くことができます。数千トークンしか必要としないリクエストでは、小型モデルが速度とコストでこれを上回る可能性があり、狭く専門化された領域ではより良いパフォーマンスを発揮することもあります。 一般的なベンチマークでは、Claude Fable 5.1はArtificial Analysis Intelligence Indexで66.0を記録していますが、このページでは代替モデルの同等スコアは提供されていません。OrcaRouterを通じて、独自のプロンプトでモデルを直接比較してください。品質、レイテンシー、および採用された回答あたりのコストを測定してください。典型的なリクエストに対して、より安価なモデルが同じ品質を返すのであれば、合理的なデフォルトはより安価なモデルです。大型モデルは、そのサイズが結果を変える場合のために取っておいてください。
他の長文コンテキストモデルとの直接比較のポイントは、このカタログに記載されている事実です。テキスト、画像、ファイル入力、1,000,000トークンのコンテキスト、128,000トークンの最大出力、入力トークン100万件あたり$10.00、出力トークン100万件あたり$50.00、そしてArtificial Analysis Intelligence Indexの66.0というスコアです。一部の代替モデルは、出力上限が小さかったり、料金体系が異なったりする場合があります。また、価格は低いが同じ指数でのスコアが異なるモデルもあるかもしれません。カタログは、測定されていない勝者を決めることはできません。責任ある比較とは、評価タスクを一定に保つことです。 各候補モデルには、同じドキュメントと指示を使用してください。各モデルをOrcaRouterのOpenAI互換APIで実行し、トークン使用量を記録して、出力の正確性をスコアリングしてください。これにより、コンテキストサイズや指数スコアが実際のワークロードとどう関係するのか分からないまま比較することを避けられます。あるモデルが完全なコンテキストを受け入れられ、別のモデルが受け入れられないなら、それは意味のある優位性です。そうでなければ、表面的な数字ではなく品質で判断してください。
タスクがコンテキストウィンドウ全体に依存する場合、大きな生成応答が必要な場合、またはテキスト・画像・ファイル入力を1つの操作で組み合わせる場合は、Claude Fable 5.1を選択してください。$10および$50の100万トークンあたりのレートは、タスクの価値に対して手頃であるはずです。プロンプトが短い場合、より小規模なアプローチで測定可能な精度が得られる場合、またはレイテンシー予算が長いコンテキストのリクエストを吸収できない場合は、別のモデルを選択してください。2文の返信に高い出力レートを支払う理由はありません。 最良の決定プロセスは実証的です。OrcaRouterでテストタスクを立ち上げ、モデルIDをanthropic/claude-fable-5.1に設定し、同じタスクを1つか2つの代替モデルで実行してください。現実的なサンプルで、正確性、応答の長さ、総費用を比較してください。OrcaRouterはOpenAI互換の単一APIを通じてモデルを公開しているため、モデルの切り替えは低コストでテストできます。ユーザーから見える品質と完了したジョブあたりのコストで勝る場合にのみ、Claude Fable 5.1をデフォルトにしてください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aiimport os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-fable-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstoolsverbosity| 入力 / 1M tokens | $10.00 |
| 出力 / 1M tokens | $50.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.250 |
| 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。
今週の開発者の声
@misc{orcarouter_claude_fable_5_1,
title = {Claude Fable 5.1 API},
author = {Anthropic},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-fable-5.1}
}Anthropic. (2026). Claude Fable 5.1 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/anthropic/claude-fable-5.1