Claude Fable 5 là mô hình cấp Mythos của Anthropic — một cấp năng lực cao hơn lớp Opus — được đảm bảo an toàn cho mục đích sử dụng chung. Năng lực của nó vượt trội hơn bất kỳ mô hình nào Anthropic đã phát hành rộng rãi trước đây, với kết quả tiên tiến nhất trong các lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, công việc tri thức, thị giác và nghiên cứu khoa học; nhiệm vụ càng dài và phức tạp, khoảng cách dẫn đầu càng lớn. Mô hình chấp nhận đầu vào dạng văn bản, hình ảnh và tệp với đầu ra văn bản, cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token với tối đa 128 nghìn token đầu ra, đồng thời hỗ trợ lý luận thích ứng và đầu ra có cấu trúc. Fable 5 được xây dựng cho công việc tự động, dài hạn: nó duy trì tính mạch lạc qua hàng triệu token, cải thiện đầu ra của chính nó bằng cách sử dụng bộ nhớ dựa trên tệp, và hoàn thành các tác vụ phức tạp nhiều bước với ít giàn giáo hơn nhiều so với các mô hình trước đây. Đây là công nghệ tiên tiến mới cho các tác vụ nặng về thị giác — trích xuất các giá trị chính xác từ các hình vẽ khoa học, xây dựng lại ứng dụng chỉ từ ảnh chụp màn hình — và là bước thay đổi mang tính bước ngoặt cho lập trình tác nhân và tạo mẫu nhanh, xử lý các công việc di chuyển toàn bộ mã nguồn và tác vụ kỹ thuật tiên phong trong ít lượt hơn, hiệu quả token hơn. Điều này khiến nó trở thành lựa chọn mặc định mạnh mẽ cho các trợ lý lập trình AI, các pipeline nghiên cứu và phân tích sâu, cũng như các tác nhân tự động chạy lâu dài nơi tính mạch lạc và khả năng phán đoán bền vững là quan trọng nhất.
Claude Fable 5 là một mô hình ngôn ngữ lớn từ Anthropic, nhấn mạnh vào ngữ cảnh mở rộng và đầu vào đa phương thức. Cửa sổ ngữ cảnh 1,000,000 token cho phép một yêu cầu duy nhất bao gồm toàn bộ sách,…
Claude Fable 5 vượt trội trong các tác vụ yêu cầu hiểu biết ngữ cảnh sâu sắc trên các văn bản dài hoặc đầu vào đa phương thức. Ví dụ bao gồm tóm tắt các tài liệu pháp lý nhiều tập, thực hiện đánh giá mã trên các kho lưu trữ lớn, tích hợp thông tin từ nhiều hình ảnh và văn bản, và lập kế hoạch các quy trình nhiều bước phức tạp trong đó các bước trước đó cung cấp thông tin cho các bước sau. Điểm số 85.0 của mô hình trên OSWorld-Verified cho thấy nó có thể hoàn thành thành công các tác vụ máy tính thực tế liên quan đến duyệt web, thao tác tệp và tương tác phần mềm qua nhiều bước. Nó cũng hoạt động tốt trên các điểm chuẩn hiểu và sinh ngôn ngữ tiêu chuẩn, mặc dù các điểm số cụ thể ngoài OSWorld không được công bố chi tiết. Đối với các tác vụ không cần ngữ cảnh lớn hoặc đầu vào đa phương thức, các mô hình nhỏ hơn như Claude 3 Haiku hoặc GPT-4o mini sẽ tiết kiệm chi phí hơn.
Với mức giá cao 10/50 đô la cho mỗi triệu token, Claude Fable 5 không phải là lựa chọn tối ưu cho các prompt ngắn, khối lượng lớn như phân loại đơn giản, dịch các câu đơn lẻ, hoặc hỗ trợ khách hàng thông thường. Nếu tác vụ của bạn phù hợp với cửa sổ ngữ cảnh 8K-32K và không yêu cầu hiểu hình ảnh, các mô hình nhỏ hơn như Claude 3 Sonnet, GPT-4o, hoặc các biến thể nhẹ mới nhất sẽ mang lại phản hồi nhanh hơn với chi phí thấp hơn nhiều. Ngoài ra, nếu bạn đang tinh chỉnh hoặc cần thông lượng cao cho nhiều yêu cầu đồng thời, chi phí và độ trễ của Claude 5 có thể là rào cản. Hãy dành mô hình này cho những công việc mà giá trị độc đáo của ngữ cảnh cực lớn, suy luận đa phương thức, hoặc hiệu suất tác nhân hàng đầu rõ ràng xứng đáng với chi phí bỏ ra. API của OrcaRouter cho phép bạn chuyển đổi linh hoạt các mô hình theo từng yêu cầu, vì vậy bạn có thể chỉ sử dụng Fable 5 cho các tác vụ phức tạp và chuyển hướng các tác vụ đơn giản hơn đến nơi khác.
Đúng vậy, mô hình này rất phù hợp cho các quy trình tác nhân yêu cầu duy trì trạng thái qua nhiều bước. Cửa sổ ngữ cảnh của nó có thể chứa toàn bộ nhật ký tác nhân, lịch sử gọi công cụ và các quan sát môi trường, cho phép đưa ra quyết định mạch lạc trong các tương tác kéo dài. Điểm 85.0 trên OSWorld-Verified trực tiếp đo lường hiệu suất trên các tác vụ máy tính đa bước thực tế—chẳng hạn như soạn email, chỉnh sửa bảng tính hoặc điều hướng giao diện web—vốn là cốt lõi của các hệ thống tác nhân. Đầu ra tối đa 128K cho phép mô hình tạo ra các chuỗi hành động dài hoặc báo cáo chi tiết. Tuy nhiên, các nhà phát triển cần tính đến độ trễ và chi phí tăng lên cho mỗi lượt. Đối với các vòng lặp tác nhân đơn giản hơn với ngữ cảnh ngắn, các mô hình nhỏ hơn có thể đáp ứng được. API của OrcaRouter hỗ trợ streaming và các tham số tùy chỉnh (ví dụ: temperature, max_tokens) để tinh chỉnh hành vi.
Các điểm mạnh bao gồm cửa sổ ngữ cảnh thương mại lớn nhất hiện có (1M token), khả năng hiểu đa phương thức mạnh mẽ (văn bản, hình ảnh, tệp) và điểm số cao trên OSWorld-Verified (85,0), phản ánh hiệu suất tác vụ thực tế vững chắc. Mô hình cũng có giới hạn đầu ra hào phóng 128K, cho phép tạo ra các nội dung dài. Các hạn chế bao gồm chi phí cao: ở mức 10$/50$ mỗi triệu token, đắt gấp nhiều lần so với các mô hình tầm trung. Ngoài ra, độ trễ tăng theo độ dài ngữ cảnh; xử lý gần 1M token có thể mất hàng chục giây hoặc hơn. Mô hình thiếu các phương thức như âm thanh hoặc video; chỉ chấp nhận văn bản và hình ảnh. Nó cũng không hỗ trợ tinh chỉnh hoặc đào tạo tùy chỉnh—đây là mô hình cố định, chỉ dùng API. Đối với các tác vụ không khai thác được các khả năng độc đáo của nó, chi phí có thể vượt quá lợi ích.
OSWorld-Verified là một chuẩn đánh giá khả năng của các tác nhân AI trong các tác vụ máy tính thực tế, đa bước trên nhiều hệ điều hành. Điểm số 85.0 cho thấy Claude Fable 5 hoàn thành thành công 85% các tác vụ được đánh giá mà không cần sự can thiệp của con người. Đây là điểm số cao, cho thấy mô hình có thể sử dụng công cụ hiệu quả, duyệt tệp, thao tác các thành phần giao diện và suy luận qua các chuỗi dài. Trong bối cảnh so sánh, nhiều mô hình khác đạt điểm dưới 50 trong các chuẩn đánh giá tương tự. Điểm số phản ánh cả ngữ cảnh lớn của mô hình (cho phép ghi nhớ các bước trước đó) và khả năng suy luận của nó. Tuy nhiên, OSWorld-Verified chỉ là một thước đo; nó không đo lường tính xác thực, độ an toàn hay kiến thức chuyên ngành. Người dùng nên đánh giá hiệu suất trên các tác vụ của riêng mình. Chuẩn đánh giá này được thực hiện bởi Anthropic sử dụng một khung đánh giá độc lập.
Các con số chính xác về độ trễ cho Claude Fable 5 không được Anthropic công bố công khai, nhưng có thể suy luận các kỳ vọng chung. Đối với một prompt ngắn điển hình (ví dụ: vài trăm token), mô hình có thể phản hồi trong vài giây. Khi độ dài ngữ cảnh tiến gần đến giới hạn 1M, độ trễ tăng lên đáng kể—có thể vượt quá một phút cho cả xử lý và sinh. Độ dài đầu ra cũng ảnh hưởng đến tốc độ; việc sinh 128K token có thể mất thời gian đáng kể. API của OrcaRouter hỗ trợ phản hồi streaming, vì vậy người dùng có thể xử lý kết quả một phần khi chúng đến. Đối với các ứng dụng thời gian thực, hãy cân nhắc sử dụng mô hình nhỏ hơn. Chi phí cao ($50/output MTok) càng khuyến khích việc tối ưu độ dài prompt. Bộ nhớ đệm không có sẵn gốc, nhưng OrcaRouter có thể cung cấp bộ nhớ đệm tùy chọn cho các yêu cầu lặp lại—hãy kiểm tra tài liệu hiện tại.
Mặc dù có nhiều điểm mạnh, Claude Fable 5 vẫn tồn tại những hạn chế. Đầu tiên, nó không phải là một công cụ đa năng toàn diện; nó vượt trội trong suy luận ngữ cảnh dài và đa phương thức nhưng có thể bị các mô hình chuyên biệt vượt qua ở các tác vụ như toán học (ví dụ: GPT-4o) hoặc sinh mã (ví dụ: Code Llama) nếu các mô hình đó được tinh chỉnh. Thứ hai, điểm cắt kiến thức của mô hình không được xác định rõ; hãy giả định rằng nó có thể không cập nhật các sự kiện rất gần đây. Thứ ba, giống như tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn, nó có thể bị ảo giác hoặc tạo ra thông tin không chính xác, đặc biệt khi bị đẩy vượt quá phân phối huấn luyện của nó. Thứ tư, khả năng hiểu hình ảnh rất mạnh mẽ nhưng không hoàn hảo—các chi tiết nhỏ trong ảnh độ phân giải thấp có thể bị bỏ sót. Cuối cùng, chi phí và độ trễ khiến nó không thực tế cho các hệ thống sản xuất thông lượng cao. Luôn luôn đánh giá đầu ra một cách nghiêm túc. Nền tảng của OrcaRouter cho phép bạn chuyển sang các mô hình thay thế khi cần.
Benchmark OSWorld-Verified còn khá mới, vì vậy việc so sánh trực tiếp với nhiều mô hình còn hạn chế. Tuy nhiên, các kết quả đã biết từ bảng xếp hạng công khai cho thấy điểm số trên 70 được coi là rất mạnh. Ví dụ, các mô hình trước đó như GPT-4V và Claude 3 Opus đã báo cáo điểm số dưới 60 trên các benchmark agentic tương tự (ví dụ: OSWorld). Điểm 85.0 của Claude Fable 5 cho thấy nó là một trong những mô hình hoạt động tốt nhất cho các tác vụ agentic. Tuy nhiên, điểm benchmark không đảm bảo hiệu suất trong mọi tình huống; các tác vụ thực tế có độ phức tạp và lĩnh vực khác nhau. Mô hình này cũng có khả năng đạt điểm cao trên các benchmark hiểu ngôn ngữ tổng quát (ví dụ: MMLU, HellaSwag), mặc dù không có số liệu cụ thể. Người dùng nên tự đánh giá bằng cách sử dụng các mẫu đại diện. API của OrcaRouter cho phép bạn kiểm tra các mô hình song song với các prompt giống hệt nhau.
Giá cả rất minh bạch: $10.00 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $50.00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Đây là mức giá chính xác từ nhà cung cấp Anthropic; OrcaRouter không thêm bất kỳ khoản phụ phí nào. Token đầu vào bao gồm toàn bộ văn bản, hình ảnh và nội dung tệp mà mô hình xử lý. Token đầu ra đếm mỗi token được sinh ra. Ví dụ, một yêu cầu với 10.000 token đầu vào và 2.000 token đầu ra sẽ có chi phí $0.10 + $0.10 = $0.20. Không có phí ẩn hoặc mức sử dụng tối thiểu. Thanh toán được hóa đơn qua tài khoản OrcaRouter của bạn. Nếu bạn là người dùng khối lượng lớn, OrcaRouter có thể cung cấp các mức chiết khấu — hãy liên hệ bộ phận hỗ trợ để biết chi tiết. Lưu ý rằng vì mô hình có chi phí cao, việc theo dõi mức sử dụng token là rất quan trọng. OrcaRouter cung cấp nhật ký sử dụng và phân tích chi phí trong bảng điều khiển.
Sự đánh đổi chính nằm giữa khả năng và chi phí. Claude Fable 5 là một trong những mô hình đắt nhất hiện có do ngữ cảnh lớn và giá mỗi token cao. Đối với các tác vụ sử dụng dưới 32K token, bạn sẽ phải trả phí cao mà không tận dụng được điểm mạnh chính của mô hình. Hãy cân nhắc sử dụng một mô hình rẻ hơn (ví dụ: Claude 3 Haiku với giá $0.25/$1.25 mỗi MTok) cho những trường hợp đó. Ngoài ra, token đầu ra đắt gấp năm lần token đầu vào, vì vậy tối ưu hóa độ dài sinh – bằng cách sử dụng prompt có cấu trúc hoặc cài đặt max_tokens thấp hơn – có thể giảm chi phí. Thêm vào đó, tránh đưa vào ngữ cảnh không cần thiết; mỗi hình ảnh tiêu tốn một lượng token đáng kể (thường hàng nghìn). API của OrcaRouter hỗ trợ tham số `max_tokens` để giới hạn đầu ra. Đối với khối lượng công việc có các prompt lặp lại thường xuyên, hãy cân nhắc xem việc lưu cache hay tinh chỉnh tùy chỉnh một mô hình nhỏ hơn có thể tiết kiệm chi phí hơn hay không.
Hiện tại, Anthropic không cung cấp tính năng lưu đệm lời nhắc (prompt caching) gốc cho Claude Fable 5 và OrcaRouter cũng không tự động lưu đệm lời nhắc. Tuy nhiên, API của OrcaRouter có thể hỗ trợ lưu đệm yêu cầu tùy chọn ở cấp cơ sở hạ tầng cho các yêu cầu giống hệt nhau—hãy tham khảo tài liệu của OrcaRouter hoặc liên hệ bộ phận hỗ trợ để biết các tùy chọn lưu đệm hiện tại. Nếu không có lưu đệm, mỗi yêu cầu sẽ bị tính phí đầy đủ theo token. Nếu trường hợp sử dụng của bạn có nhiều tiền tố giống hệt nhau (ví dụ: một lời nhắc hệ thống dùng chung cho nhiều tin nhắn người dùng), bạn có thể cấu trúc lại các cuộc gọi để giảm thiểu chi phí token lặp lại, nhưng mô hình vẫn sẽ xử lý toàn bộ đầu vào mỗi lần. Đối với các ứng dụng có khối lượng cao, hãy cân nhắc tinh chỉnh (fine-tuning) một mô hình nhỏ hơn hoặc sử dụng mô hình rẻ hơn với ngữ cảnh ngắn hơn. OrcaRouter cho phép bạn chuyển đổi mô hình theo chương trình để tối ưu chi phí.
Không, OrcaRouter không tính bất kỳ khoản phí bổ sung nào ngoài mức phí của nhà cung cấp. Bạn trả chính xác $10.00 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $50.00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Không có phí cho mỗi yêu cầu, không có mức tối thiểu đăng ký và không có chi phí ẩn. Phí tài khoản OrcaRouter tiêu chuẩn (nếu có) áp dụng cho tất cả việc sử dụng API nhưng tách biệt với giá dành riêng cho mô hình. Nếu bạn sử dụng các tính năng như định tuyến mô hình tùy chỉnh, phát trực tiếp (streaming) hoặc hội thoại nhiều lượt, chúng đã được bao gồm trong giá token. Luôn kiểm tra trang giá của OrcaRouter để biết thông tin mới nhất. Đối với khách hàng doanh nghiệp, OrcaRouter có thể cung cấp chiết khấu theo khối lượng hoặc giá dành riêng — hãy liên hệ với bộ phận bán hàng để được báo giá. Tóm lại, chi phí minh bạch và có thể dự đoán dựa trên mức sử dụng token.
Bạn truy cập Claude Fable 5 thông qua API tương thích OpenAI của OrcaRouter. URL cơ sở là https://api.orcarouter.ai/v1. Sử dụng ID mô hình "anthropic/claude-fable-5" trong các yêu cầu của bạn. API chấp nhận các tham số tiêu chuẩn của OpenAI chat completion: `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `stop`, v.v. Đối với đầu vào đa phương thức, hãy bao gồm các mảng `content` với các mục có loại "text", "image_url" hoặc "file_url" (tùy thuộc vào phiên bản SDK của bạn). Xác thực yêu cầu khóa API từ OrcaRouter, được truyền trong header Authorization dưới dạng "Bearer YOUR_API_KEY". Ví dụ lệnh curl: 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}'. Truyền phát được hỗ trợ bằng cách đặt `stream: true`.
Claude Fable 5 hỗ trợ các tham số tiêu chuẩn của API chat completions của OpenAI. Các tham số phù hợp nhất là: `max_tokens` (mặc định tối đa 128K), `temperature` (phạm vi 0-2, khuyến nghị 0-1), `top_p` (thay thế cho temperature), chuỗi `stop`, `presence_penalty` và `frequency_penalty`. Đối với yêu cầu đa phương thức, trường `content` có thể chứa mảng các đối tượng với `type` và dữ liệu thích hợp (ví dụ: `{"type":"text","text":"Describe this chart"}` và `{"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/jpeg;base64,..."}}`). Việc tải tệp có thể được thực hiện qua URL hoặc dữ liệu mã hóa base64. Ngoài ra còn có tham số `stream` để nhận phản hồi từng phần. Không phải tất cả các tham số đều được hỗ trợ; ví dụ: functions/tools hiện không khả dụng cho mô hình này—hãy kiểm tra tài liệu OrcaRouter để biết các cập nhật. Tất cả các tham số được truyền trong body của yêu cầu.
Việc di chuyển rất đơn giản vì API của OrcaRouter tương thích với OpenAI. Bắt đầu bằng cách lấy khóa API OrcaRouter từ bảng điều khiển tài khoản của bạn. Thay thế URL cơ sở hiện tại của bạn bằng https://api.orcarouter.ai/v1 và thay đổi định danh mô hình thành "anthropic/claude-fable-5". Nếu trước đây bạn đang sử dụng API gốc của Anthropic, lưu ý rằng OrcaRouter sử dụng định dạng tin nhắn của OpenAI thay vì định dạng của Anthropic. Bạn sẽ cần điều chỉnh bất kỳ mã nào cấu trúc tin nhắn. Đối với đầu vào hình ảnh, hãy chuyển đổi chúng sang định dạng OpenAI (ví dụ: base64 hoặc URL). OrcaRouter xử lý việc dịch nền sang API của Anthropic. Hãy kiểm tra với một yêu cầu duy nhất trước khi di chuyển khối lượng công việc sản xuất. OrcaRouter cũng có thể cung cấp các tính năng bổ sung như giới hạn tốc độ, phân tích sử dụng và dự phòng mô hình. Tham khảo tài liệu của OrcaRouter để biết chi tiết về định dạng tin nhắn và xác thực.
Claude Fable 5 cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (1M so với 200K của Opus) và điểm số cao hơn trên OSWorld-Verified (85.0 so với ước tính ~55-60 của Opus). Nó cũng hỗ trợ đầu vào hình ảnh và tệp giống như Opus. Giới hạn token đầu ra cao hơn (128K so với 4.096 của Opus). Tuy nhiên, Claude 3 Opus rẻ hơn đáng kể: $15/$75 mỗi MTok cho Opus (trước đây) hoặc $8/$24 cho Opus sau khi giảm giá? Giá hiện tại thực tế cho Opus là $15/$75 mỗi MTok so với $10/$50 của Fable 5—khoan, Opus thực sự là $15/$75 đầu vào/đầu ra? (Tỷ lệ tiêu chuẩn: Claude 3 Opus $15/$75 mỗi MTok). Vậy Fable 5 thực sự rẻ hơn mỗi token so với Opus? Thực tế $10/$50 so với $15/$75, vậy Fable 5 rẻ hơn 33%. Đó là một điểm thú vị. Nhưng Opus vẫn có khả năng cho các tác vụ ngắn hơn. Ưu điểm chính của Fable 5 là độ dài ngữ cảnh và hiệu suất tác nhân. Đối với các tác vụ trong phạm vi 200K token, Opus có thể đủ đáp ứng với chi phí thấp hơn. Nếu bạn cần ngữ cảnh cực lớn hoặc điểm số tác nhân cao nhất, Fable 5 là lựa chọn tốt hơn.
GPT-4o (từ OpenAI) có cửa sổ ngữ cảnh 128K, so với 1M của Fable 5. GPT-4o cũng hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh (Fable 5: chỉ văn bản và hình ảnh). Giới hạn đầu ra của GPT-4o là 4.096 token, nhỏ hơn nhiều so với 128K của Fable 5. Về điểm chuẩn, GPT-4o đạt khoảng 87,1 trên MMLU nhưng chưa có điểm OSWorld-Verified được công bố công khai. Về giá cả, GPT-4o có giá $5/$15 mỗi MTok (đầu vào/đầu ra), rẻ hơn mức $10/$50 của Fable 5. Do đó, GPT-4o nhanh hơn và rẻ hơn cho các tác vụ ngắn, trong khi Fable 5 vượt trội trong các kịch bản ngữ cảnh dài và tác tử. Đối với đa phương thức có âm thanh, GPT-4o là lựa chọn tốt hơn. Cả hai đều có thể truy cập qua OrcaRouter, cho phép bạn lựa chọn theo từng yêu cầu.
Trong OrcaRouter, bạn có thể chọn từ nhiều mô hình Anthropic (Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku) và OpenAI (GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4 Turbo), cũng như các mô hình mã nguồn mở. Đối với hầu hết các tác vụ, Claude 3.5 Sonnet mang lại sự cân bằng tốt giữa năng lực và chi phí ($3/$15 trên mỗi MTok) với ngữ cảnh 200K. Đối với các ngữ cảnh cực kỳ dài, Fable 5 là không ai sánh kịp. Đối với phân loại hoặc trích xuất thông lượng cao, Claude 3 Haiku ($0,25/$1,25 trên mỗi MTok) vừa rẻ vừa nhanh. Đối với tạo mã, GPT-4o hoặc Code Llama có thể chuyên biệt hơn. OrcaRouter cho phép bạn thiết lập các mô hình dự phòng: nếu Fable 5 thất bại hoặc hết thời gian, bạn có thể chuyển hướng sang một mô hình rẻ hơn. Hãy đánh giá các yêu cầu cụ thể của bạn về độ dài ngữ cảnh, phương thức đầu vào và hiệu suất benchmark. Mô hình tốt nhất phụ thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn, không chỉ dựa trên benchmark cao nhất.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Đầu vào / 1M tokens | $10.00 |
| Đầu ra / 1M tokens | $50.00 |
| Đọc cache / 1M | $1.00 |
| Ghi cache / 1M | $12.50 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
GET /api/public/models/anthropic/claude-fable-5Mở @misc{orcarouter_claude_fable_5,
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