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Composite-Scores, Benchmark-Ränge, Fähigkeitsraster und Preis pro Million Tokens. Alles aus denselben Daten wie der Modell-Atlas.

Claude Fable 5.1 vs Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)

Claude Fable 5.15Stats gewonnen
Gleichstand0Stats
Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)2Stats gewonnen
Spec-Showdown

Kapazität, Preis, Aktualität.

Claude Fable 5.1vsClaude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)

Composite-Scores liegen innerhalb von 5 Punkten — 67 für Claude Fable 5.1 vs 63 für Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort). Die Wahl hängt von Fähigkeitsprofil und Preis ab. Claude Fable 5.1 hat den höheren Vals/AA-Intelligence-Score (68 vs 67). Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort) ist erschwinglicher bei $5.0/1M Input — etwa 2× günstiger als $10/1M. Claude Fable 5.1s 1M Kontextfenster übertrifft Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)s 128K deutlich — relevant für lange Dokumente oder Codebasen.

  1. Composite-Score
    Claude Fable 5.167Gewinner in dieser ZeileClaude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)63
  2. Intelligence (Vals/AA)
    Claude Fable 5.168Gewinner in dieser ZeileClaude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)67
  3. Kontextfenster
    Claude Fable 5.11MGewinner in dieser ZeileClaude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)128K
  4. Max. Output
    Claude Fable 5.1128KGewinner in dieser ZeileClaude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
  5. Input-Preis / 1M (niedriger gewinnt)
    Claude Fable 5.1$10Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)$5.0Gewinner in dieser Zeile
  6. Output-Geschwindigkeit (AA Default-API)
    Claude Fable 5.1Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)49 t/sGewinner in dieser Zeile
  7. Zeit bis zum ersten Token (AA Default-API)
    Claude Fable 5.1Gewinner in dieser ZeileClaude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)36.30s
Composite-Score
67Gewinner in dieser Zeile
vs
63
Intelligence (Vals/AA)
68Gewinner in dieser Zeile
vs
67
Kontextfenster
1MGewinner in dieser Zeile
vs
128K
Max. Output
128KGewinner in dieser Zeile
vs
Input-Preis / 1M (niedriger gewinnt)
$10
vs
$5.0Gewinner in dieser Zeile
Output-Geschwindigkeit (AA Default-API)
vs
49 t/sGewinner in dieser Zeile
Zeit bis zum ersten Token (AA Default-API)
Gewinner in dieser Zeile
vs
36.30s
Fähigkeitsraster

Was jedes Modell kann.

Modalitäten

Claude Fable 5.1Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
Text
Bild
Audio
Video
Code
Tool-Nutzung
Reasoning

Zugang

Claude Fable 5.1Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
API
Consumer-App
Open Weights
Managed Cloud
On-Device
Familienprofil

Top-Score pro Benchmark-Family.

Wissen
67Gewinner in dieser Zeile
vs
61
Reasoning
66
vs
93Gewinner in dieser Zeile
Agentisch
68
vs
89Gewinner in dieser Zeile
Benchmark-Ränge

Jeder gemeinsame Benchmark, nebeneinander.

Reasoning

Artificial Analysis Intelligence Index#1/184 · #2/184
66%Gewinner in dieser Zeile
vs
63.1%
Dossier-Fakten

Daten, Quellen, Kleingedrucktes.

Claude Fable 5.1Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
AnbieterAnthropicAnthropic
FamilyClaude FableClaude Opus
Veröffentlichung2026-09-012026-07-24
Wissensstichtag2026-06-01open
Kontextfenster1M128K
Max. Output128K
Input-Preis /1M$10$5.0
Output-Preis /1M$50$25
Statussolidsolid
Composite-Score6763
Intelligence-Score6867
Intel-Quellevalsvals
Benchmark-Zeilen316
Quellenanzahl25
Aktualitätfreshfresh
Preis geprüft2026-09-012026-07-26
Ökosystem

Welche Tools jedes Modell einwickeln.

Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)

In keinem Tool gelistet.

Urteil

Welches Modell du wirklich wählen solltest.

Composite-Scores liegen innerhalb von 5 Punkten — 67 für Claude Fable 5.1 vs 63 für Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort). Die Wahl hängt von Fähigkeitsprofil und Preis ab. Claude Fable 5.1 hat den höheren Vals/AA-Intelligence-Score (68 vs 67). Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort) ist erschwinglicher bei $5.0/1M Input — etwa 2× günstiger als $10/1M. Claude Fable 5.1s 1M Kontextfenster übertrifft Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)s 128K deutlich — relevant für lange Dokumente oder Codebasen.