Model
.ai
sinusubaybayan ang mga open AI model
Claude Fable 5.1
Anthropic | 1,000,000 token context | $10.00/M input, $50.00/M output. Pinapabuti ng Claude Fable 5.1 ang Claude Fable 5 sa lahat ng aspeto, na may pinakamalaking pag-unlad sa agentic coding, pangmatagalang agentic workflows, at knowledge work: mahahabang code refactors, front-end at visual code generation, at mga gawain sa pananalapi at pagsusuri. Mas maigsi rin ito kaysa Fable 5 sa mga plano at buod. Inirerekomenda naming subukan ito bilang direktang upgrade kung saan man ginagamit ang Fable 5 ngayon, at kasabay ng Opus 5 sa mga reasoning-heavy na gawain.
Mga gabay para sa model na ito
Lahat ng gabay
Ang Claude Fable 5.1 ay incremental upgrade ng Anthropic sa Fable 5, na tinutok partikular para sa agentic coding, long-running workflows, at mga knowledge-intensive na gawain tulad ng financial analysis at front-end code generation. Ito ay tumatakbo sa isang milyong token na context window at karaniwang mas maigsi kaysa sa nauna sa mga plano at buod. Kung ginagamit mo na ang Fable 5 sa production, itinuturing ito ng Anthropic bilang direktang kapalit.

Kilalang-kilala sa

  • Agentic coding at mahahabang code refactors, na may makabuluhang pagbuti kumpara sa Fable 5
  • Front-end at visual code generation
  • Mga gawain sa finance at analysis sa knowledge-work na mga setting
  • Isang milyong token na context window para sa napakahabang dokumento o codebases
  • Mas maigsi na mga plano at buod kaysa sa Fable 5

Mag-ingat sa

  • Mahal ang output pricing na $50 kada milyong token; mabilis maging mahal ang mahahabang agentic runs.
  • Saradong weights, API-only: walang lokal na deployment, walang self-hosting.
  • Para sa mabibigat na reasoning tasks, inirerekomenda ng Anthropic na subukan ang Opus 5 kasabay nito kaysa default dito.

Mga prompt na subukan

I-refactor ang malaking codebase
Narito ang isang Node.js Express API na nakalatag sa maraming files. I-refactor ito para gumamit ng async/await sa lahat ng bahagi, pagsamahin ang error handling sa isang middleware, at paghiwalayin ang route logic mula sa controller logic. Ipaliwanag ang bawat istruktural na pagbabago at bakit, pagkatapos ay i-output ang mga binagong files.
Financial analysis mula sa data
Narito ang income statement at cash flow statement ng isang kumpanya para sa nakaraang apat na taon. Tukuyin ang tatlong pinakamahalagang trend, itala ang anumang numero na dapat ikabahala, at gumawa ng maigsi at isang-pahinang analyst summary na mababasa ng CFO sa loob ng dalawang minuto.
Agentic front-end build
Gumawa ng responsive React dashboard component na nagpapakita ng table ng sales data, bar chart ng buwanang kita, at summary card na nagpapakita ng total at average. Gumamit lamang ng standard React at isang charting library na iyong pipiliin. I-output ang lahat ng files na kailangan para patakbuhin ito, walang placeholder na hindi tapos.

Ihambing sa

  • Claude Opus 5.5
    Modelong API lang
    1,000,000 token na konteksto · $4.00/M input, $20.00/M output
  • Claude Sonnet 5.5
    Modelong API lang
    1,000,000 token na konteksto · $2.00/M input, $10.00/M output
  • Claude Sonnet 5
    Modelong API lang
    1,000,000 token na konteksto · $2.00/M input, $10.00/M output
  • Claude Opus 5
    Modelong API lang
    1,000,000 token na konteksto · $5.00/M input, $25.00/M output
Higit pang mga text model mula sa anthropic

Mga tanong na madalas itanong

Pwede ko bang patakbuhin ang Claude Fable 5.1 nang lokal?
Hindi. Hindi inilabas ng Anthropic ang weights para sa modelong ito; available lamang ito sa pamamagitan ng Anthropic API.
Magkano ang gastos ng Claude Fable 5.1 at gaano kahaba ang context nito?
Ito ay nagkakahalaga ng $10.00 kada milyong input tokens at $50.00 kada milyong output tokens, na may isang milyong token na context window.
Paano naiiba ang Fable 5.1 sa Opus 5?
Itinuturing ng Anthropic ang Fable 5.1 bilang mas malakas para sa agentic coding at knowledge work, habang inirerekomenda ang Opus 5 bilang paghahambing sa mga reasoning-heavy na gawain — na nagpapahiwatig na nangunguna pa rin ang Opus 5 doon.
Hatol ng Kapitan
Isang matibay na production upgrade para sa mga gumagamit ng Fable 5 na gumagawa ng agentic coding o finance work, ngunit ang presyo ng output ay nangangailangan ng maingat na token budgeting.
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Claude Fable 5.1 sa ModelTrends.ai: #85 Hottest AI model
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #45 Hottest Text / LLM model · #45 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Trend ng kasikatan ng Claude Fable 5.1
Heat score mula 1 Sep 2026
Iskor ng init
8,829°
Ngayong linggo
▲
35.5%
8,789° noon, 8,829° ngayon
Ngayong buwan
▲
529%
8,587° noon, 8,829° ngayon
Nakaraang taon
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
Claude Fable 5.1: Heat score mula 1 Sep 20267,000°7,512°8,024°8,536°9,048°2 Sep11 Sep22 Sep2 Oct13 Oct22 Oct8,829°ModelTrends.ai
7,000°
Floor
Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.
+1,546°
OpenRouter tokens
1,425,304,345,802 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 142,530 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+283°
Bilis ng pagtanggap
Mga humigit-kumulang 5,862 downloads bawat araw, sinusukat sa pagitan ng dalawang pagbabasa ng mga pinanggalingan, hindi hinuhulaan mula sa average ng buong buhay. Ang bilis ay katumbas ng isang-kapat ng term ng downloads, kaya ang bagong pagtaas ay nakikita nang hindi pinapantayan ng isang araw na spike ang mga taon ng paggamit.
Ipakita ang detalyadong paghahati
Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 8,829°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.
  1. 1
    Magsimula sa floor.
    Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.
    7,000°
    patuloy na kabuuan
  2. 2
    Idagdag ang mga download.
    142,530 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.
    +1,546°
    8,546°
    patuloy na kabuuan
  3. 3
    Idagdag ang bilis ng pagtanggap.
    Mga 5,862 downloads kada araw ngayon, sinusukat sa pagitan ng dalawang readings, na may isang-kapat na bigat.
    +283°
    8,829°
    patuloy na kabuuan
  4. =
    Ang heat score.
    Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.
    8,829°
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
Heat score
Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor
Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download
Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale
Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes
Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap
Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya
Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder
Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde
Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site
Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens
Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint)
Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding
Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights
Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad
Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya
Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score
Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace)
Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso
Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo
Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.