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Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback) – Benchmarks, Preise & Intelligence-Analyse

Nicht auf LLMBase verfügbar

Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback) ist derzeit nicht in LLMBase Chat oder über die LLMBase Inference API verfügbar. Benchmarks, Preise und Modelldetails bleiben für Recherche und Vergleiche sichtbar.

Nutze Claude Fable 5 stattdessen.

Eingabepreis$10.00/1M tokens
Ausgabepreis$50.00/1M tokens
Intelligenz51.7
Coding79.1

Spezifikationen

Technische Details und Preise.

AnbieterAnthropic
KontextfensterN/A
Veröffentlichungsdatum1. Sept. 2026
ModalitätenText
VerfügbarkeitNicht verfügbar

Inference API

Power your AI projects with open-source models.

OpenAI-compatible API. Processing terms vary by selected model; review the current Privacy Policy and DPA before using sensitive data.

MiniMax

MiniMax M3

$0.40 / $1.40

per M tokens

Z.ai

GLM 5.3 Flash

$0.20 / $0.60

per M tokens

MoonshotAI

Kimi K3

$4.00 / $18.00

per M tokens

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

$1.80 / $3.60

per M tokens

Häufig gestellte Fragen

Wofür eignet sich Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback)?

Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback) hat auf dieser Seite derzeit Benchmark- und Preisdaten. Laufzeitdaten erscheinen später, sobald ein Modellkatalog-Eintrag verfügbar ist.

Wie viel kostet Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback)?

Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert. Aktuell kostet die Eingabe $10.00/1M tokens und die Ausgabe $50.00/1M tokens.

Ist Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback) bereits in LLMBase Chat verfügbar?

Auf dieser Seite noch nicht. Wir fügen Chat- und Inference-Aktionen automatisch hinzu, sobald ein exakter Katalogeintrag für Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback) existiert.

Unterstützt Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback) Bilder oder Audio?

Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback) ist vor allem für textbasierte Aufgaben ausgelegt.

Benchmarks und Preise nutzen, sofern verfügbar, Artificial Analysis. Katalog-Spezifikationen dienen als Fallback.