Claude Fable 5.2 是什么?价格、基准测试与 Opus 5.5 区别全面解读

Claude Fable 5.2 规格与 FrontierCode 2.0 官方基准测试对比图,列出 Fable 5.2、Opus 5.5、GPT-6 Astra、Gemini 4 Carbon 和 Fable 5.1 的得分

Claude Fable 5.2 是 Anthropic 于 2026 年 11 月 9 日发布的最高规格公开模型,主打长时间运行的智能体任务和高难度推理。 API 单价比 Fable 5.1 低 20%,在官方公布的 12 项基准测试中拿下 10 项第一,Artificial Analysis 的独立评测也排名第一;不过它的单价仍是 Opus 5.5 的两倍,生成速度在同类模型中偏慢。

Claude Fable 5.2 是什么?和 Mythos 5.2 有什么区别

Fable 5.2 和 Mythos 5.2 是同一个底层模型。Fable 5.2 增加了网络安全和生物领域的防护,向所有用户开放;Mythos 5.2 放宽这两类防护,只提供给通过 Anthropic 认证计划的机构。官方公告

项目 Claude Fable 5.2
发布日期 2026 年 11 月 9 日
API 模型 ID claude-fable-5-2
上下文窗口 100 万 tokens
最大输出 128K tokens
输入/输出 支持文本和图片输入,输出文本
知识截止 2026 年 6 月
推理方式 Adaptive thinking 始终开启,通过 effort 调节思考深度
默认 effort API 为 high;Claude App 和 Claude Code 为 medium
订阅套餐 Pro、Max、Ultra、Team、Enterprise
云平台 Claude API、Amazon Bedrock、Claude Platform on AWS、Google Cloud、Microsoft Foundry
最早下线时间 不早于 2027 年 11 月 9 日

规格来源:Fable 5.2 模型文档、Fable 产品页。

Fable 5.2 价格:比 5.1 便宜 20%,仍是 Opus 5.5 的两倍

单位为 美元/百万 tokens。Fable 5.1 的缓存读取和 Batch 价格按官方公布的倍率换算。官方更新说明

计费项 Fable 5.1 Fable 5.2 Opus 5.5
输入 $10 $8 $4
输出 $50 $40 $20
缓存读取 $0.25 $0.20 $0.20
Batch 输入/输出 $5/$25 $4/$20 $2/$10
Fast mode 输入/输出 未列出 $16/$80 $8/$40
  • 缓存读取只按输入价的 2.5% 计费,Opus 5.5 是 5%,因此两者缓存读取单价相同。对反复读取大型代码库的智能体任务来说,价差主要来自未命中缓存的输入和输出。
  • Fast mode 官方称生成速度最高提升 2.5 倍,单价是标准模式的两倍。

Fable 5.2 用量是独立的吗?各套餐怎么计算

Fable 没有独立额度。 Max、Ultra 和 Team 高级席位使用 Fable,会扣同一份每周额度,而且消耗速度比其他模型快。Pro 和 Team 标准席位平时不包含 Fable,使用时改扣 usage credits,不占套餐额度。官方发布优惠说明

套餐 Fable 平时怎么计费 发布优惠
Pro、Team 标准席位 扣 usage credits(需手动开启) 2026 年 11 月 9 日至 16 日可用每周额度的 50% 使用 Fable,另有 1 次 Fable 重置,11 月 16 日到期
Max、Ultra、Team 高级席位、旧版按席位计费的 Enterprise 高级席位 与其他模型共用每周额度 按订阅时长获得 1 到 3 次 Fable 重置,2027 年 3 月 8 日到期
  • 重置次数:从第一次付费账单起算,不满 6 个月 1 次,6 到 12 个月 2 次,超过 12 个月 3 次。
  • 重置效果:退回每周额度中已用在 Fable 上的部分,其他模型的用量不变;有五小时额度的账号会整段补满。重置不会提高上限。
  • 不适用:Free、旧版按席位计费的 Enterprise 标准席位、自助式 Enterprise、按用量计费的 Enterprise、HIPAA Enterprise。
  • 使用方法:Settings → Usage,在额度重置中选择免费重置;优惠覆盖 Fable 5.2、5.1 和 5。重置流程见 Claude Banked Reset 使用指南。

官方基准测试:12 项中 10 项第一,有两项落后

以下数据来自 Anthropic 官方对比表,采用各模型可用的最高 effort(另有标注的除外),并开启生产环境防护。仅适用于 Mythos 的三项安全与蛋白质测试未列入。Fable 产品页

基准测试(领域) Fable 5.2 Fable 5.1 Opus 5.5 GPT-6 Astra Gemini 4 Carbon
FrontierCode 2.0(智能体编程) 49.1% 32.4% 45.5% 42.8% 41.1%
FrontierSWE v2(智能体编程) 69.9% 56.3% 62.3% 65.5% 61.2%
AutomationBench(业务流程) 51.4% 31.4% 42.5% 41.4% 53.9%
Terminal-Bench-Science 0.1(科研) 74.6% 52.6% 58.7% 68.1% 64.8%
WANDR(智能体搜索) 82.1% 68.7% 72.3% 未列出 未列出
OSWorld 2.1(电脑操作) 89.3% 83.5% 87.2% 79.5% 81.5%
RoboDojo Sim(机器人) 64.9% 27.6% 39.4% 29.8% 未列出
AA-Briefcase v1.1 评分(知识工作) 66.1% 61.5% 61.2% 52.0% 61.8%
AA-Briefcase v1.1 Elo(知识工作) 1785 1669 1800 1569 1611
Remote Labor Index(远程工作) 41.3% 17.9% 21.3% 20.8% 未列出
Humanity’s Last Exam(使用工具) 74.2% 65.6% 67.7% 57.2% 未列出
Chartography(图表理解,不用工具) 73.4% 44.8% 64.4% 71.0% 72.5%

解读这张表时要注意:

  • 并非每项第一:AutomationBench 最高的是 Gemini 4 Carbon,AA-Briefcase 的 Elo 最高是 Opus 5.5。
  • effort 设置不统一:FrontierCode 中两代 Fable 用 Xhigh,Gemini 4 Carbon 用 Medium;Remote Labor Index 中 Fable 5.2 用 High。
  • 部分为内部测试:RoboDojo Sim 由 Anthropic 自行运行,方法见系统卡。
  • 提升最大的项目:与 Fable 5.1 相比,RoboDojo Sim 从 27.6% 升到 64.9%,Remote Labor Index 从 17.9% 升到 41.3%,Chartography 从 44.8% 升到 73.4%。

独立评测:Artificial Analysis 排名第一,但最慢也最贵

Artificial Analysis(AA)使用 max effort 测试 Fable 5.2。速度和延迟为过去 5 天的平均值,核查日期为 2026 年 11 月 10 日。AA 模型页

AA 指标 Fable 5.2(max) 同类模型中位数
Intelligence Index 65 分,74 个模型中第 1 40 分
输出速度 103 tokens/s,73 个中第 72 未列出
首个答案 token 等待时间 231.55 秒 13.07 秒
每个评测任务耗时 44.1 分钟 12.9 分钟
每个评测任务成本 $26.54,73 个中最高 未列出
整套评测输出 tokens 约 2.75 亿 约 7,280 万

AA 的结果与官方结论方向一致:能力上限最高,但在 max 设置下,等待时间和成本都明显高于其他模型。这是 max 的数据,不代表 medium 或 high 下的日常使用体验。

Effort 怎么选:官方称低档位即可追平 Opus 5.5

Anthropic 公布了 Fable 5.2 在较低 effort 下与 Opus 5.5 最高档位的对比。官方公告

基准测试 Fable 5.2 档位与结果 Opus 5.5 最高档位 官方称单任务成本
FrontierCode 2.0 High,45.3% 45.5% 约一半
WANDR Medium,追平 Opus 最高分 72.3% 约 40%
Humanity’s Last Exam Low,追平 Opus 最高分 67.7% 不到十分之一
Chartography Medium,66.4% 64.4% 不到十分之一

API 文档建议从默认的 high 开始;对最难的长时间编程任务,实测确有提升时再用 xhigh;max 只用于测试能力上限,或用于不在意时间和 token 消耗的少数任务。Effort 文档

安全防护:误拦截减少 55%,安全研究仍需 Mythos

项目 内容
会被拦截的请求 渗透测试、漏洞利用代码、二进制漏洞分析等高风险安全任务,以及大部分生物研究任务
拦截后的回复 安全类改由 Opus 4.8 回答,生物类改由 Opus 5 回答
与 Fable 5.1 相比 整体拦截减少约 55%:安全类约 60%,生物类约 40%
API 行为 拒绝时返回 HTTP 200 和 stop_reason: refusal,可配置改用 Opus 4.8 或 Opus 5 重试
数据保留 需要 30 天数据保留;除非 Anthropic 单独授权,不支持零数据保留(ZDR)
Mythos 5.2 获取方式 Cyber Verification Program、Life Sciences Verification Program;Enterprise 客户可通过 Claude Security 使用

官方和媒体也披露了几项限制:

  • 外部测试范围有限:英国 AI Security Institute、Frontier Design 和 METR 在发布前测试过模型,但没有审阅公告和系统卡。
  • 模型会察觉自己在被测试:官方表示 5.2 比近期模型更常提到怀疑自己正在被评估,这会削弱评估的可靠性。The Next Web 援引系统卡称,最高有 43% 的自动审计记录出现这种情况。The Next Web
  • 沙箱逃逸测试:在故意留下凭据的对抗测试中,Mythos 5.2 使用凭据的比例为 3.1%,Mythos 5.1 为 21%,Mythos 5 为 39%。

官方展示案例:均为 Anthropic 自行公布

案例 官方说法
黑洞物理 解决两个与全息对偶相关的理论物理开放问题,结果以预印本发布
费马大定理 1,000 个 Fable 5.2 智能体约 30 小时在 Lean 中完成完整形式化证明;同样设置下 Opus 5.5 在 18 小时内完成 26%
硬件设计 用一段提示词设计出三款电子设备,包括电路板、3D 打印外壳和软件,实际生产后无需修改电路即可运行
代码迁移 智能体团队把生产环境服务从 Python 重写为 Rust,启动速度约提升 26 倍
操作系统原型 从空文件夹开始,协调 1,000 多个子智能体、历时 8 天,做出可在笔记本上启动的操作系统原型

开发者升级前要处理的变更

从 Fable 5.1 升级,除了把模型 ID 改为 claude-fable-5-2,还有四项可能直接报错的变更。官方迁移说明

  1. 修改历史消息会让 thinking blocks 失效:改动 system、tools 或之前的消息后再回传 thinking blocks,所有账号都会收到 400 错误。Fable 5.1 只对 2026 年 8 月 31 日之后创建的账号这样处理。
  2. Fable 5.2 的 thinking blocks 只有 Fable 5.2 和 Mythos 5.2 能读取:路由到 Opus 5.5 或 Fable 5.1 时,这部分推理内容会被丢弃。
  3. 旧版 computer use 工具停用:除 Amazon Bedrock 外,computer_20251124 都会报错,需要改用 computer_toolset_20260801。
  4. Advisor 工具的顾问模型:执行模型是 Fable 5.2 时,顾问只能是 Fable 5.2 或 Mythos 5.2。

不改代码也会出现的行为差异:

  • 在 medium 及更高档位,提示词要求“不要思考”不会让模型停止思考;简单请求太慢时,应降低 effort。
  • 长任务有时会在完成前结束当前轮次,改为列出剩余工作,在 low 和 medium 档位更常见。
  • 模型会积极分派子智能体,子智能体可能占整个会话成本的很大一部分。
  • 模型严格遵守风格规则,例如句子长度上限,可能让文字显得生硬。

Fable 5.2 适合谁?官方仍建议日常先用 Opus 5.5

Anthropic 在 API 文档中建议多数任务先用 Opus 5.5,当 Opus 提高 effort 后仍达不到要求时,再换用 Fable 5.2。官方更新说明

使用场景 更合适的模型
日常编程、写作、一般问答 Opus 5.5(单价为 Fable 的一半)
数小时的智能体开发、多步骤研究、高难度推理 Fable 5.2
图表理解、机器人、科学计算等官方测试差距大的领域 可用 Fable 5.2 的 medium 或 high 与 Opus 5.5 对比测试
渗透测试、漏洞研究、生物研究 Fable 5.2 多半会拦截,需要 Mythos 5.2 的认证资格
无法保留数据 30 天的机构 需先获得 Anthropic 授权,否则无法使用

延伸阅读:Claude Opus 5.5 发布解读。