Claude Fable 5.1 vs Claude Opus 5.5 Comparaison

Modèle haut de gamme pour les tâches difficiles, à long horizon et à faible tolérance à l'erreur

VS
Claude Opus 5.5

Des performances au niveau de Fable 5.1 pour la plupart des tâches, à 40 % de coût en moins

10 min de lectureAI

Verdict rapide

Ton point de départ doit être Opus 5.5 : selon Anthropic lui-même, il est au niveau de Fable 5.1 sur la plupart des tâches et nettement moins cher. Mais le tableau officiel et le guide « Choosing a model » le disent aussi — sur les tâches agentiques les plus difficiles et à long horizon, l'écart reste bien réel. La règle est simple : mesure d'abord avec Opus 5.5 sur ta propre tâche, augmente le niveau d'effort si nécessaire, et fais migrer vers Fable 5.1 les classes de tâches qui n'atteignent pas le seuil. Faire l'inverse signifie un coût superflu et un quota hebdomadaire qui s'épuise rapidement sur le plan Max.

Claude Fable 5.1Claude Opus 5.5
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Comparaison des scores

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Notation détaillée

Notation détaillée: Claude Fable 5.1 et Claude Opus 5.5 — notes sur 10, catégorie par catégorie
CatégorieClaude Fable 5.1Claude Opus 5.5
Performance
9/10
8/10
Facilité d'apprentissage
7/10
8/10
Écosystème
8/10
8/10
Communauté
7/10
7/10
Marché de l'emploi
7/10
7/10
Pérennité
8/10
9/10

Avantages & Inconvénients

Claude Fable 5.1

Avantages

  • Effort `high` par défaut — démarre avec un raisonnement approfondi sans configuration supplémentaire
  • Prix du cache-read 75 % inférieur à celui de Fable 5 (0,25 $/MTok), ce qui réduit le coût total dans les boucles agentiques
  • Jusqu'à environ 45 % d'économies globales sur les charges de travail agentiques intensives (par rapport à Fable 5)
  • Fenêtre de contexte de 1 M de tokens + 128 K tokens de sortie maximale
  • Accès natif sur AWS, Google Cloud et Microsoft Foundry, en plus de Claude Platform
  • Positionné dans le guide officiel comme « la dernière étape pour les évaluations difficiles qui restent insuffisantes même en effort xhigh/max »
  • Suivi comme compteur distinct dans `/usage` de Claude Code — sur Max, pas un quota supplémentaire mais la part de la limite hebdomadaire réservée à Fable ; sur Pro, via des crédits d'utilisation

Inconvénients

  • Prix d'entrée/sortie environ 2,5 fois supérieur à celui d'Opus 5.5 (10 $/50 $ contre 4 $/20 $)
  • Aucun accès sur le plan Free ; sur Pro uniquement via des crédits d'utilisation, et sur Max 5x/20x limité à la moitié du quota hebdomadaire
  • Le tool-use forcé (imposer un outil via tool_choice) n'est plus pris en charge et renvoie une erreur 400
  • Modifier un tour précédent invalide les blocs de thinking

Idéal pour

Tâches agentiques à long horizon et multi-étapes (grands refactors, modifications inter-fichiers)Classes de tâches où xhigh a déjà été essayé sur Opus 5.5 sans atteindre le seuil d'évaluationTravaux d'analyse/planification à faible tolérance à l'erreur nécessitant des décisions critiquesExécution d'étapes spécifiées et risquées dans Claude CodeScénarios nécessitant un déploiement multi-cloud d'entreprise (AWS/GCP/Azure Foundry)

Claude Opus 5.5

Avantages

  • Prix d'entrée/sortie 20 % inférieur à celui d'Opus 5 (4 $/20 $ par MTok)
  • Prix du cache-read 60 % inférieur à celui d'Opus 5 (0,20 $/MTok)
  • Selon Anthropic lui-même, offre des résultats au niveau de Fable 5.1 sur la plupart des tâches
  • Contexte de 1 M de tokens + 128 K tokens de sortie maximale, pouvant atteindre 300 K tokens de sortie en bêta sur l'API Batches
  • Accès complet (« Yes ») sur tous les plans sauf Free ; aucune restriction de crédits/limites comme sur Fable 5.1
  • Les limites d'utilisation de 5 heures ont été augmentées sur Pro/Max/Team/Enterprise par siège
  • Le résultat de contrôle de comportement automatisé le plus solide testé par Anthropic

Inconvénients

  • Effort `medium` par défaut — les scores de supériorité du tableau de benchmark officiel sont rapportés en effort max (Terminal-Bench 4.0 en effort xhigh)
  • Le thinking ne peut plus être désactivé ; envoyer `{"type": "disabled"}` renvoie une erreur 400
  • L'ancien outil computer-use `computer_20251124` n'est plus accepté par l'API Claude ni par Google Cloud
  • Le tool-use forcé (imposer un outil via tool_choice) n'est pas pris en charge
  • Anthropic indique lui-même que l'écart de benchmark est plus étroit en usage réel que ne le suggèrent les scores

Idéal pour

La grande majorité des tâches de développement quotidien — recommandé comme premier choix par le guide officielTrafic API/agentique à volume élevé et sensible aux coûtsScénarios nécessitant une longue sortie en traitement par lots (300 K sortie en bêta)Usage sans plan Free mais souhaitant un accès complet sur Pro/MaxLe volet Opus du schéma « plan avec Opus, exécute avec Sonnet » dans Claude Code

Comparaison de code

Claude Fable 5.1
# Python - Claude Fable 5.1 : tâche agent à long horizon, effort high par défaut
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)

# Remarque : l'effort n'est pas un simple paramètre effort=, il se définit dans output_config.
# Dans Fable 5.1, le tool-use forcé via tool_choice n'est plus pris en charge ; le modèle
# choisit lui-même l'outil à utiliser, sinon l'API renvoie une erreur 400 invalid_request_error.
Claude Opus 5.5
# Python - Claude Opus 5.5 : tâche générale, effort medium par défaut
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=4096,
    # Si output_config n'est pas fourni, "medium" est utilisé par défaut ; pour une classe
    # d'évaluation difficile où le score est insuffisant, essaie des niveaux supérieurs :
    # 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)

# Remarque : dans Opus 5.5, le thinking est toujours activé ; thinking={"type": "disabled"}
# renvoie une erreur 400 invalid_request_error à tout niveau d'effort. L'ancien
# outil computer-use computer_20251124 n'est plus non plus accepté par l'API Claude ni Google Cloud,
# il faut migrer vers la version d'outil actuelle.

Conclusion

Ton point de départ doit être Opus 5.5 : selon Anthropic lui-même, il est au niveau de Fable 5.1 sur la plupart des tâches et nettement moins cher. Mais le tableau officiel et le guide « Choosing a model » le disent aussi — sur les tâches agentiques les plus difficiles et à long horizon, l'écart reste bien réel. La règle est simple : mesure d'abord avec Opus 5.5 sur ta propre tâche, augmente le niveau d'effort si nécessaire, et fais migrer vers Fable 5.1 les classes de tâches qui n'atteignent pas le seuil. Faire l'inverse signifie un coût superflu et un quota hebdomadaire qui s'épuise rapidement sur le plan Max.

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FAQ

Questions fréquentes

Fable 5.1 est un modèle utilisant davantage de puissance de calcul, fonctionnant avec un effort `high` par défaut, au prix de 10 $/50 $ (par MTok) ; il est recommandé pour le raisonnement difficile et les tâches agentiques à long horizon. Opus 5.5 fonctionne avec un effort `medium` par défaut, coûte 4 $/20 $, et offre, selon Anthropic lui-même, des performances au niveau de Fable 5.1 sur la plupart des tâches. Les deux partagent un contexte de 1 M de tokens, une sortie maximale de 128 K tokens et une date limite de connaissances de juin 2026.

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