Claude Fable 5.1 vs Claude Opus 5.5 Comparación

Modelo de gama alta para tareas exigentes, de largo alcance y con poca tolerancia al error

VS
Claude Opus 5.5

Rendimiento a la altura de Fable 5.1 en la mayoría de las tareas, con un 40% menos de coste

10 min de lecturaAI

Veredicto rápido

Tu punto de partida debe ser Opus 5.5: según la propia Anthropic, iguala a Fable 5.1 en la mayoría de las tareas y es notablemente más barato. Pero la tabla oficial y la guía "Choosing a model" también dicen esto: en las tareas agénticas más exigentes y de largo alcance, la diferencia sigue siendo real. La regla es esta: mide primero con Opus 5.5 en tu propia tarea, sube el nivel de esfuerzo si hace falta, y traslada a Fable 5.1 solo la clase de tarea que no supere el umbral. Hacer lo contrario significa coste innecesario y una cuota semanal que se agota rápido en el plan Max.

Claude Fable 5.1Claude Opus 5.5
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Comparación de puntuaciones

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Puntuación detallada

Puntuación detallada: Claude Fable 5.1 y Claude Opus 5.5 — puntuaciones por categoría sobre 10
CategoríaClaude Fable 5.1Claude Opus 5.5
Rendimiento
9/10
8/10
Facilidad de aprendizaje
7/10
8/10
Ecosistema
8/10
8/10
Comunidad
7/10
7/10
Mercado laboral
7/10
7/10
A prueba de futuro
8/10
9/10

Pros y contras

Claude Fable 5.1

Pros

  • Effort `high` por defecto: empieza con razonamiento profundo sin configuración adicional
  • Precio de cache-read un 75% más bajo que Fable 5 ($0,25/MTok), lo que reduce el coste total en bucles agénticos
  • Ahorro total de hasta ~45% en cargas de trabajo agénticas intensivas (frente a Fable 5)
  • Ventana de contexto de 1M + salida máxima de 128K
  • Acceso nativo en AWS, Google Cloud y Microsoft Foundry, además de Claude Platform
  • La guía oficial lo posiciona como "el último paso para evaluaciones difíciles que siguen sin superarse incluso con effort xhigh/max"
  • Se muestra como contador propio en `/usage` de Claude Code: en Max no es una cuota extra, sino la parte del límite semanal asignada a Fable; en Pro va con créditos de uso

Contras

  • El precio de entrada/salida es aproximadamente 2,5 veces el de Opus 5.5 ($10/$50 frente a $4/$20)
  • Sin acceso en el plan Free; en Pro solo mediante créditos de uso, y en Max 5x/20x limitado a la mitad del límite semanal
  • El uso forzado de herramientas (imponer una herramienta con tool_choice) ya no es compatible y devuelve un error 400
  • Editar el turno anterior invalida los bloques de thinking

Ideal para

Tareas agénticas de largo alcance y múltiples pasos (grandes refactorizaciones, cambios entre varios archivos)Clases de tarea donde ya se probó Opus 5.5 con effort xhigh pero no superó el umbral de evaluaciónTrabajos de análisis/planificación con poca tolerancia al error que requieren decisiones críticasEjecución de pasos con especificación y de riesgo en Claude CodeEscenarios que requieren despliegue multicloud empresarial (AWS/GCP/Azure Foundry)

Claude Opus 5.5

Pros

  • Precio de entrada/salida un 20% más bajo que Opus 5 ($4/$20 por MTok)
  • Precio de cache-read un 60% más bajo que Opus 5 ($0,20/MTok)
  • Según la propia Anthropic, ofrece resultados a la altura de Fable 5.1 en la mayoría de las tareas
  • 1M de contexto + 128K de salida máxima, y en la beta de la Batches API puede llegar hasta 300K de salida
  • Acceso completo ("Yes") en todos los planes salvo Free; sin la restricción de créditos/límite que tiene Fable 5.1
  • Los límites de uso de 5 horas se ampliaron en Pro/Max/Team/Enterprise por asiento
  • El resultado con el control de comportamiento automático más sólido que Anthropic ha probado

Contras

  • Effort `medium` por defecto: las puntuaciones superiores de la tabla oficial de benchmarks se reportan con max effort (Terminal-Bench 4.0 con xhigh effort)
  • Thinking ya no se puede desactivar; enviar `{"type": "disabled"}` da un error 400
  • La antigua herramienta de computer-use `computer_20251124` no se acepta en Claude API ni en Google Cloud
  • El uso forzado de herramientas (imponer una herramienta con tool_choice) no es compatible
  • La propia Anthropic indica que, en uso real, la diferencia de benchmark es más estrecha de lo que sugieren las puntuaciones

Ideal para

La gran mayoría del trabajo de desarrollo diario: la guía oficial lo recomienda como primera opciónTráfico de API/agentes de alto volumen y sensible al costeEscenarios de trabajos batch que requieren salidas largas (beta de 300K de salida)Uso sin plan Free pero que busca acceso completo en Pro/MaxEl extremo Opus del patrón "plan con Opus, ejecuta con Sonnet" en Claude Code

Comparación de código

Claude Fable 5.1
# Python - Claude Fable 5.1: tarea agentica de largo alcance, effort high por defecto
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-fable-5-1",
    max_tokens=8000,
    output_config={"effort": "high"},
    tools=[
        {"type": "bash_20250124", "name": "bash"},
        {"type": "text_editor_20250728", "name": "str_replace_based_edit_tool"},
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Refactor the payment reconciliation module across all "
                "affected files, keep existing tests green, and explain "
                "every non-obvious tradeoff you made."
            ),
        }
    ],
)

for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print("[thinking]", block.thinking[:200])
    elif block.type == "text":
        print("[answer]", block.text)

# Nota: el esfuerzo no se pasa con un parametro effort= plano, sino dentro de output_config.
# En Fable 5.1 el uso forzado de herramientas con tool_choice ya no es compatible; el modelo
# elige la herramienta por si mismo, de lo contrario la API devuelve un error 400 invalid_request_error.
Claude Opus 5.5
# Python - Claude Opus 5.5: tarea general, effort medium por defecto
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=4096,
    # si no se da output_config se usa "medium" por defecto; si la puntuacion
    # es insuficiente en una clase de eval dificil, prueba niveles superiores:
    # output_config={"effort": "xhigh"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarize this quarter's support tickets into 5 themes with counts.",
        }
    ],
)

for block in response.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)

# Nota: en Opus 5.5 el thinking siempre esta activo; enviar thinking={"type": "disabled"}
# devuelve un error 400 invalid_request_error en cualquier nivel de esfuerzo. La antigua
# herramienta de computer-use computer_20251124 tampoco se acepta en Claude API ni en
# Google Cloud; hay que pasar a la version actual de la herramienta.

Conclusión

Tu punto de partida debe ser Opus 5.5: según la propia Anthropic, iguala a Fable 5.1 en la mayoría de las tareas y es notablemente más barato. Pero la tabla oficial y la guía "Choosing a model" también dicen esto: en las tareas agénticas más exigentes y de largo alcance, la diferencia sigue siendo real. La regla es esta: mide primero con Opus 5.5 en tu propia tarea, sube el nivel de esfuerzo si hace falta, y traslada a Fable 5.1 solo la clase de tarea que no supere el umbral. Hacer lo contrario significa coste innecesario y una cuota semanal que se agota rápido en el plan Max.

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FAQ

Preguntas frecuentes

Fable 5.1 es un modelo que usa más potencia de cómputo, funciona con esfuerzo (`effort`) `high` por defecto y cuesta $10/$50 (MTok); se recomienda para razonamiento exigente y tareas agénticas de largo alcance. Opus 5.5 funciona con `effort` `medium` por defecto, cuesta $4/$20 y, según la propia Anthropic, ofrece un rendimiento equivalente a Fable 5.1 en la mayoría de las tareas. Ambos comparten 1M de contexto, 128K de salida máxima y la misma fecha de corte de conocimiento de junio de 2026.

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