Anthropicが2026年9月1日に発表した標準セーフガード構成のフラッグシップ。招待制のMythos 5.1と同じベースモデルに軽いセーフガード設定を適用した製品で、Artificial AnalysisのIntelligence Indexで過去最高の66を記録（Opus 5は63、GPT-5.6 Solは61）。価格は100万トークンあたり$10/$50を維持し、キャッシュ読み出しは75%引きの$0.25。100万トークンのコンテキストと128K出力を持ち、長いエージェント実行や文脈を再利用する知識作業でコスト優位が効く。
パラメータ
非公開
コンテキスト長
1M
ライセンス
プロプライエタリ
リリース日
2026-09-01
API料金
入力料金（1Mトークンあたり）
$10
出力料金（1Mトークンあたり）
$50
課金モード: standard
強み
- •Artificial Analysis Intelligence Index 66で過去最高（Opus 5: 63、GPT-5.6 Sol: 61）
- •キャッシュ読み出し75%引き（$0.25）で長いエージェント実行のコストを低減
- •Mythos 5.1と同じベースを広く使えるセーフガード構成で提供
- •100万トークン・128K出力で既存Claudeパイプラインへの移行が容易
弱み
- •通常トークン価格は$10/$50のまま（単発ワークロードのコストは不変）
- •知識の基準日が2026年6月で下期の急速な変化を反映していない
- •Mythos 5.1とのセーフガード分割により比較・評価が複雑化
- •指標の一部はベンダー関連データで独立確認が必要
活用例
- •長いコンテキストを再利用するリサーチ・分析エージェント
- •複数ファイルにまたがるコードリファクタリングとソフトウェア工学
- •法務・金融など文書集約型の知識業務
- •既存Claudeエージェントの性能アップグレード
深度分析
AA 知能指数
66
過去最高。Opus 5: 63、GPT-5.6 Sol: 61
文脈窓
1M トークン
128K 最大出力。モデル ID claude-fable-5-1
API 価格
$10 / $50 per 1M
キャッシュ読み出しは 75% 削減の $0.25 per 1M——長いエージェント実行の実質的節約
リリース
2026年9月1日
招待制 Mythos 5.1 と同一ベース、より軽い安全構成
Terminal-Bench-Science 0.1
52.6%
ベンダー報告の科学ターミナル課題スコア
強み
- ・Artificial Analysis 知能指数で過去最高の 66 を記録、Opus 5（63）や GPT-5.6 Sol（61）を上回る。
- ・キャッシュ読み出し価格を 75% 削減（$0.25 / 1M トークン）し、長いマルチターン・エージェント実行のコストを大幅に下げる。
- ・Mythos 5.1 の標準安全版ツインとして出荷。緩い、広く利用可能な安全構成でフロンティア能力を提供。
- ・1M 文脈と 128K 出力は既存の Claude エージェント・パイプラインのそのまま差し替えを可能にする。
弱み
- ・標準トークン単価は据え置き（$10/$50）のため、1 回きりのワークロードではコスト削減の恩恵は薄い。
- ・2026年6月の知識カットオフにより、それ以降の事象への対応は限定的になる。
- ・難度の高いコーディング一式やサイバーセキュリティ・法的業務では Mythos 5.1 / GPT-5.6 Sol に譲る。
競合比較
| Model | Arena | SWE | GPQA | Price |
|---|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | 66 (AA 知能指数) | N/A | N/A | $10/$50 |
| Claude Opus 5 | 63 (AA 知能指数) | N/A | N/A | $15/$75 |
| GPT-5.6 Sol | 61 (AA 知能指数) | N/A | N/A | $5 入力 |
| GPT-6 Astra | 72.6% (OSWorld 2.0) | 57.9% (Terminal-Bench 4.0) | 97.6% (FrontierMath T4) | $10/$50 |
Claude Fable 5.1 は 2026年9月1日にリリースされた、招待制の Mythos 5.1 と同じベースを持つ標準安全構成版だ。Artificial Analysis の知能指数で過去最高の 66 を記録し、Opus 5（63）や GPT-5.6 Sol（61）を上回る。キャッシュ読み出し価格を 75% 削減したことが、長いエージェント実行での実質的なコスト低下につながっている。
出典
分析生成日: 2026-09-21