Claude Fable 5.1 API:模型 ID、五档费率、effort 与缓存 TTL

Fable 5.1 的模型 ID、官方公布的全部五档费率、effort 到底贵在哪,以及那个比这次降价本身更影响账单的缓存 TTL 选择,附从 Fable 5 迁移要复查的两处。

Claude Fable 5.1 API:模型 ID、五档费率、effort 与缓存 TTL

Claude Fable 5.1 发布于 2026 年 9 月 1 日。接进去要知道的东西,其实就是三个数字加一个选择,而真正影响账单的是后者。这篇是查阅用的参考,不是评测——想看它和 Opus 5 的成本之争,去这篇

标识符

字段
模型 IDclaude-fable-5-1
上下文窗口1M token
最大输出128K token
ThinkingAdaptive,常驻开启
默认 efforthigh
可靠知识截止2026 年 6 月

Adaptive thinking 在这个模型上关不掉。做预算时这一条要留意,因为 thinking 产生的 token 按输出计费,走的是 $50 那一行,不是 $10 那一行。

五档费率

Anthropic 每个模型公布五档费率,多数文章只引其中一档。单位是美元每百万 token:

Fable 5.1Fable 5Opus 5Sonnet 5
基础输入101052
5 分钟缓存写12.5012.506.252.50
1 小时缓存写2020104
缓存读0.251.000.500.20
输出50502510

把两列 Fable 对着看,五个数里有四个纹丝不动。

effort 不改单价,改的是 token 数量

算成本最容易在这一步出错。effort 不是价格档位,上面那些费率在任何 effort 下都成立。effort 改变的是模型在给出答案之前写多少东西。

Artificial Analysis 参与了 Anthropic 的发布前评测。他们实测,Fable 5.1 在 max effort 下的输出 token 约为 Fable 5 的 1.7 倍。输出走 $50 那一行。缓存读取虽然便宜了 75%,他们量出来的每任务成本还是高了 20%:$3.76 对 Fable 5 的 $3.14。

所以预算上记住一条:调高 effort,涨的是用量,不是单价。在意成本的话先把 effort 封顶,再谈别的优化。

缓存:真正省钱的那部分

缓存读取 $0.25,是基础输入 $10 的四十分之一。省下来的钱随复用次数放大,所以同一个费率变化落到不同负载上差别极大。

拿一段 100 万 token 的前缀——代码库、文档集,或者一段很长的 system prompt。写入一次,读回 N 次:

读取次数Fable 5.1Fable 5不用缓存
1$12.75$13.50$20.00
10$15.00$22.50$110.00
100$37.50$112.50$1,010.00
500$137.50$512.50$5,010.00

假设只写一次 5 分钟缓存,期间不过期。「不用缓存」一列,是把同样的内容完整传 N+1 次、按每百万 token $10 算出来的。

读 1 次时两个版本差距在 6% 以内,读 100 次时 Fable 5.1 只要 Fable 5 的三分之一。表里这几行用的是同一个模型,唯一的变量是你回头用了这段缓存上下文多少次。去数缓存命中次数,别数请求数。

TTL 这个选择

Anthropic 卖两种缓存写入时长:5 分钟每百万 token $12.50,1 小时 $20。选哪个,牵动的金额比这次降价本身还大。

5 分钟这个时限没听上去那么紧。Anthropic 文档写得很明确:「缓存每次被使用时都会免费续期。」只要有请求写入或读取了这个条目,生命周期就从那一刻重新开始算。持续命中同一段前缀的 agent,光靠读取就能把 5 分钟的条目一直续着,只付一次写入费。

钱是漏在空档里的。规划、等一次慢工具返回、有人在看 diff,只要安静超过五分钟,条目就过期,下一次调用重新付写入费。这样跑一小时,最坏是 12 × $12.50 = $150,而 1 小时档写一次是 $20

同一段前缀,一小时最多能差出 $130。差多少取决于你的流量形态,跟选哪个模型无关。

从 Fable 5 迁过来

要改的是一个字符串。基础费率、上下文窗口、输出上限、默认 effort 全都没变,所以换掉模型 ID 就是全部迁移动作:

- model="claude-fable-5"
+ model="claude-fable-5-1"

换完之后有两件事要复查,因为 diff 里看不出来:

  • 输出预算。单价一样,但同档 effort 下 token 更多。如果你的告警阈值是照 Fable 5 的输出量标定的,换完会响。
  • 知识截止的假设。2026 年 6 月比 Fable 5 的截止更靠后,那些为了绕开过时的库版本知识而写的提示词,现在可能已经多余,甚至会起反作用。

除了价格,Anthropic 还说改了什么

Claude Fable 产品页讲的是行为,不是跑分。它写道 Fable 5.1「不走看似省事的捷径,修问题的根因而不是症状,并在工作过程中持续同步进展」。

顺带更正一个传得很广的说法:不少地方把「误报变少」当成 Fable 5.1 的新特性。那其实是 2026 年 8 月 7 日针对 Fable 5 生物学护栏的一次更新,Anthropic 称该更新「在我们的各产品界面上,让生物学相关的降级回退减少了约 85%」。

通过 Ofox 调用

截至 2026 年 9 月 3 日,Fable 5.1 不在 Ofox 目录里。目录共 138 个模型,Fable 系只有 anthropic/claude-fable-5。没有任何配置能让 5.1 今天跑起来,说能的都是错的。

今天能跑的 Claude 模型是这三个,共用一把 Key,按 Anthropic 官方定价计费,不加价:anthropic/claude-fable-5anthropic/claude-opus-5anthropic/claude-sonnet-5。三个都支持两种协议:

协议base URL
OpenAI 兼容https://api.ofox.ai/v1
Anthropic 原生https://api.ofox.ai/anthropic

走原生那条能拿到 Messages API,包含 extended thinking 和工具调用。缓存相关参数会原样透传,所以上面那笔 TTL 的账照样这么算。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.ofox.ai/anthropic",
    api_key="<OFOX_API_KEY>",
)

message = client.messages.create(
    model="anthropic/claude-fable-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "总结一下这个代码库。"}],
)

等 5.1 上架,要改的只有模型字符串,别的都不用动。在那之前,先拿 Fable 5 跑一遍真实流量,你就知道自己的缓存命中率是多少——而这个数才决定 5.1 便宜下来的那笔缓存读取对你到底值不值钱。

费率与规格于 2026 年 9 月 3 日核对自 Anthropic 定价文档、模型总览、产品页与发布公告;每任务成本数据来自 Artificial Analysis,同日取得;Ofox 目录与协议 base URL 同日核对自线上 /v1/models 接口及 Ofox 文档。

常见问题

Claude Fable 5.1 的模型 ID 是什么?
claude-fable-5-1。上下文窗口 1M token,最大输出 128K。Adaptive thinking 常驻开启且关不掉,默认 effort 为 high。可靠知识截止是 2026 年 6 月。
Claude Fable 5.1 怎么收费?
Anthropic 公布五档费率,单位是每百万 token:基础输入 $10、5 分钟缓存写入 $12.50、1 小时缓存写入 $20、缓存读取 $0.25、输出 $50。其中四档和 Fable 5 完全一样,只有缓存读取从 $1 降到了 $0.25。
把 effort 调高,单价会变吗?
不会。每 token 的费率是固定的,变的是模型吐出多少 token。Artificial Analysis 实测,max effort 下 Fable 5.1 的输出 token 约为 Fable 5 的 1.7 倍。所以缓存读取虽然便宜了 75%,每任务成本反而高出 20%。
缓存 TTL 该选 5 分钟还是 1 小时?
看你的 agent 会不会闲置。Anthropic 文档写明缓存每次被使用时都会免费续期,生命周期从每一次写入或读取该条目的请求重新开始算。持续繁忙的 agent 光靠读取就能把 5 分钟的条目一直续着。会停顿超过五分钟的,下次调用就要重新付写入费——最坏一小时重写 12 次,$150 对 1 小时档的 $20。
现在能在 Ofox 上调 Fable 5.1 吗?
还不能。截至 2026 年 9 月 3 日,Ofox 目录里共 138 个模型,Fable 系只有 anthropic/claude-fable-5。Fable 5、Opus 5、Sonnet 5 现在都能调,OpenAI 兼容协议和 Anthropic 原生协议都走得通,共用一把 Key。