Claude Fable 5.1 vs Gemini 3.8 Flash Comparación

# Claude Fable 5.1 - Llamada agéntica con el SDK de Python (High effort predeterminado)
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()  # Se lee desde la variable de entorno ANTHROPIC_API_KEY

response = client.messages.create(
    model="claude-fable-5-1",
    max_tokens=4096,
    tools=[
        {
            "type": "bash_20250124",
            "name": "bash"
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Encuentra el test inestable (flaky) que falla en el repo, explica la causa raíz "
                "a nivel de disassemble y prepara un PR con la corrección."
            ),
        }
    ],
)

for block in response.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)
    elif block.type == "tool_use":
        print(f"[tool: {block.name}] input={block.input}")

# Para aprovechar el cache-read, marca el system prompt con cache_control:
# system=[{"type": "text", "text": LONG_CODEBASE_CONTEXT,
#          "cache_control": {"type": "ephemeral"}}]
# → las relecturas se facturan a $0.25/M tokens (75% más barato que Fable 5)

# Gemini 3.8 Flash - Llamada agéntica a escala con el SDK de Python
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()  # Se lee desde la variable de entorno GEMINI_API_KEY

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents=(
        "Procesa un CSV de 1000 filas, asigna una categoría a cada fila "
        "y devuelve el resultado agregado en JSON."
    ),
    config=types.GenerateContentConfig(
        temperature=0.2,
        max_output_tokens=2048,
    ),
)

print(response.text)

# Para trabajos de alto volumen/escala se prefiere el endpoint de batch:
# client.batches.create(model="gemini-3.8-flash", src="gs://bucket/jobs.jsonl")
# Entrada $0.75/M, salida $3.75/M (precio de campaña vigente hasta el 31 dic 2026;
# subirá a $1.50/$7.50 desde el 1 ene 2027, según lo anunciado previamente)