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Claude Fable 5.1

Claude Fable 5.1 ist Anthropics flagship Modell für Agentic Coding und Wissenschaft, mit einem 1M-Kontextfenster, adaptivem Denken und 128K output-tokens.

AnthropicAgentic CodingLong ContextReasoningMultimodal
anthropic logoanthropicClaude1. September 2026
Kontext
1MToken
Max. Ausgabe
128KToken
Eingabepreis
$10.00/ 1M
Ausgabepreis
$50.00/ 1M
Modalität:TextImage
Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik
Benchmarks
GPQA
93.7%
GPQA: Wissenschafts-Q&A auf Hochschulniveau. Ein anspruchsvoller Benchmark mit 448 Multiple-Choice-Fragen in Biologie, Physik und Chemie, erstellt von Fachexperten. Doktoranden erreichen nur 65-74% Genauigkeit, während Laien selbst mit unbegrenztem Webzugang nur 34% schaffen (daher 'Google-sicher'). Claude Fable 5.1 erreichte 93.7% bei diesem Benchmark.
HLE
60.9%
HLE: Expertenwissen-Reasoning. Testet die Fähigkeit eines Modells, Expertenwissen in spezialisierten Bereichen zu demonstrieren. Bewertet tiefes Verständnis komplexer Themen, die professionelles Wissen erfordern. Claude Fable 5.1 erreichte 60.9% bei diesem Benchmark.
MMLU
89.8%
MMLU: Massives Multitask-Sprachverständnis. Ein umfassender Benchmark mit 16.000 Multiple-Choice-Fragen zu 57 akademischen Fächern wie Mathematik, Philosophie, Jura und Medizin. Testet breites Wissen und Reasoning-Fähigkeiten. Claude Fable 5.1 erreichte 89.8% bei diesem Benchmark.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU Professional Edition. Eine erweiterte Version von MMLU mit 12.032 Fragen im schwereren 10-Optionen-Format. Umfasst Mathematik, Physik, Chemie, Jura, Ingenieurwesen, Wirtschaft, Gesundheit, Psychologie, Business, Biologie, Philosophie und Informatik. Claude Fable 5.1 erreichte 78.4% bei diesem Benchmark.
SimpleQA
44.5%
SimpleQA: Faktische Genauigkeits-Benchmark. Testet die Fähigkeit eines Modells, akkurate, faktische Antworten auf einfache Fragen zu geben. Misst Zuverlässigkeit und reduziert Halluzinationen bei Wissensabruf. Claude Fable 5.1 erreichte 44.5% bei diesem Benchmark.
IFEval
88.6%
IFEval: Anweisungsbefolgungs-Evaluation. Misst, wie gut ein Modell spezifische Anweisungen und Einschränkungen befolgt. Testet die Fähigkeit, Formatierungsregeln, Längenbegrenzungen und andere explizite Anforderungen einzuhalten. Claude Fable 5.1 erreichte 88.6% bei diesem Benchmark.
AIME 2025
88%
AIME 2025: Amerikanische Mathematik-Olympiade. Wettbewerbsmathematik-Aufgaben aus der renommierten AIME-Prüfung für talentierte Oberstufenschüler. Testet fortgeschrittenes mathematisches Problemlösen, das abstraktes Denken erfordert. Claude Fable 5.1 erreichte 88% bei diesem Benchmark.
MATH
94.2%
MATH: Mathematisches Problemlösen. Ein umfassender Mathematik-Benchmark für Problemlösung in Algebra, Geometrie, Analysis und anderen mathematischen Bereichen. Erfordert mehrstufiges Reasoning und formales mathematisches Wissen. Claude Fable 5.1 erreichte 94.2% bei diesem Benchmark.
GSM8k
97.6%
GSM8k: Grundschul-Mathematik 8K. 8.500 Mathematik-Textaufgaben auf Grundschulniveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern. Testet grundlegende Arithmetik und logisches Denken durch Alltagsszenarien. Claude Fable 5.1 erreichte 97.6% bei diesem Benchmark.
MGSM
92.1%
MGSM: Mehrsprachige Grundschul-Mathematik. Der GSM8k-Benchmark übersetzt in 10 Sprachen inkl. Spanisch, Französisch, Deutsch, Russisch, Chinesisch und Japanisch. Testet mathematisches Reasoning in verschiedenen Sprachen. Claude Fable 5.1 erreichte 92.1% bei diesem Benchmark.
MathVista
71.5%
MathVista: Mathematisches visuelles Reasoning. Testet die Fähigkeit, mathematische Probleme mit visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen, Geometriefiguren und wissenschaftlichen Abbildungen zu lösen. Claude Fable 5.1 erreichte 71.5% bei diesem Benchmark.
SWE-Bench
58.2%
SWE-Bench: Software-Engineering-Benchmark. KI-Modelle versuchen, echte GitHub-Issues in Open-Source-Python-Projekten zu lösen, mit menschlicher Verifizierung. Testet praktische Software-Engineering-Fähigkeiten. Top-Modelle stiegen von 4,4% (2023) auf über 70% (2024). Claude Fable 5.1 erreichte 58.2% bei diesem Benchmark.
HumanEval
92.4%
HumanEval: Python-Programmieraufgaben. 164 handgeschriebene Programmieraufgaben, bei denen Modelle korrekte Python-Funktionsimplementierungen generieren müssen. Jede Lösung wird durch Unit-Tests verifiziert. Top-Modelle erreichen heute 90%+. Claude Fable 5.1 erreichte 92.4% bei diesem Benchmark.
LiveCodeBench
74.8%
LiveCodeBench: Live-Coding-Benchmark. Testet Programmierfähigkeiten mit kontinuierlich aktualisierten, realen Programmieraufgaben. Anders als statische Benchmarks verwendet er frische Aufgaben, um Datenkontamination zu verhindern. Claude Fable 5.1 erreichte 74.8% bei diesem Benchmark.
MMMU
71.2%
MMMU: Multimodales Verständnis. Massive Multi-Disziplin Multimodales Verständnis Benchmark, der Vision-Sprach-Modelle bei Hochschulaufgaben in 30 Fächern testet, die sowohl Bildverständnis als auch Expertenwissen erfordern. Claude Fable 5.1 erreichte 71.2% bei diesem Benchmark.
MMMU Pro
58.7%
MMMU Pro: MMMU Professional Edition. Erweiterte Version von MMMU mit anspruchsvolleren Fragen und strengerer Bewertung. Testet fortgeschrittenes multimodales Reasoning auf professionellem und Expertenniveau. Claude Fable 5.1 erreichte 58.7% bei diesem Benchmark.
ChartQA
89.2%
ChartQA: Diagramm-Fragebeantwortung. Testet die Fähigkeit, Informationen in Diagrammen und Graphen zu verstehen und zu analysieren. Erfordert Datenextraktion, Wertevergleiche und Berechnungen aus visuellen Darstellungen. Claude Fable 5.1 erreichte 89.2% bei diesem Benchmark.
DocVQA
94.1%
DocVQA: Dokument-Visuelle Q&A. Dokument Visual Question Answering Benchmark, der die Fähigkeit testet, Informationen aus Dokumentbildern inkl. Formularen, Berichten und gescanntem Text zu extrahieren und zu analysieren. Claude Fable 5.1 erreichte 94.1% bei diesem Benchmark.
Terminal-Bench
55.8%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-Aufgaben. Testet die Fähigkeit, Kommandozeilen-Operationen auszuführen, Shell-Skripte zu schreiben und in Terminal-Umgebungen zu navigieren. Misst praktische Systemadministrations- und Entwickler-Workflow-Fähigkeiten. Claude Fable 5.1 erreichte 55.8% bei diesem Benchmark.
ARC-AGI
12.4%
ARC-AGI: Abstraktion & Reasoning. Abstraction and Reasoning Corpus für AGI - testet fluide Intelligenz durch neuartige Mustererkennungs-Puzzles. Jede Aufgabe erfordert das Entdecken der zugrundeliegenden Regel aus Beispielen und misst allgemeine Reasoning-Fähigkeit statt Auswendiglernen. Claude Fable 5.1 erreichte 12.4% bei diesem Benchmark.

Über Claude Fable 5.1

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Claude Fable 5.1.

Architektonische Übersicht

Claude Fable 5.1 ist Anthropics flagship frontier model, entwickelt für Long-Horizon-Agenten-Workflows, autonome Softwareentwicklung und wissenschaftliche Forschung. Es ist der Nachfolger des ursprünglichen Fable 5 Modells, behält die identischen Token-Basispreise bei und bietet gleichzeitig eine Reduzierung der Prompt-Cache-Leseraten um 75 %. Das Modell basiert auf einer Architektur für adaptives Denken, die es ihm ermöglicht, über mehrstufige Ausführungsschleifen hinweg zu planen, auszuführen und sich selbst zu korrigieren, ohne dass der Kontext im Millionen-Token-Fenster verloren geht.

Kernfunktionen

Architektonisch ist Fable 5.1 auf agentenbasierte Ausdauer optimiert, wodurch es Aufgaben bewältigen kann, die Stunden oder Tage an Ausführungszeit erfordern – wie Full-Stack-Anwendungsentwicklung oder mehrstufige wissenschaftliche Datenmodellierung. Es enthält verfeinerte Sicherheitsvorkehrungen, die False-Positive-Verweigerungen bei technischen Sicherheits- und Biologieaufgaben um bis zu 60–85 % reduzieren.

Ziel-Workloads

Dieses Modell wurde für Entwickler und Unternehmen entwickelt, die autonome Agenten erstellen, bei denen Zuverlässigkeit beim Refactoring mehrerer Dateien und fachmännisches Reasoning im Vordergrund stehen. Die native Vision-Unterstützung ermöglicht es zudem, technische Diagramme, UI-Mockups und verschachtelte tabellarische Diagramme direkt innerhalb von Codebases zu analysieren.

Claude Fable 5.1

Anwendungsfälle für Claude Fable 5.1

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Claude Fable 5.1 für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonome Softwareentwicklung

Navigiert durch komplexe Repositories mit mehreren Verzeichnissen, um architektonische Schwachstellen zu lokalisieren und Refactorings über mehrere Dateien hinweg kohärent auszuführen.

Wissenschaftliche Datenmodellierung

Automatisiert die Analyse von Rohbeobachtungsdaten, die Anpassung von Differentialgleichungen und das Training von neuralen Netzwerken für die Forschung.

Defensive Sicherheitsaudits

Überprüft interne APIs und Quellcode, um Software-Schwachstellen zu identifizieren und Behebungs-Patches vorzuschlagen.

Visuelles UI/UX-Prototyping

Generiert funktionale 3D-Simulationen, interaktive WebGL-Szenen und produktionsbereiten Frontend-Code aus Textbeschreibungen.

Wissenssynthese aus mehreren Quellen

Verarbeitet massive Datensätze aus SEC-Einreichungen, Transkripten und Diagrammen, um detaillierte finanzielle oder analytische Bewertungsmodelle zu erstellen.

Long-Horizon-Agenten-Orchestrierung

Dient als primärer Controller für asynchrone Workflows, delegiert Teilaufgaben an Tools und überwacht den Fortschritt über Dutzende von Runden hinweg.

Stärken

Einschränkungen

Herausragendes wissenschaftliches Reasoning: Erreicht 93,7 % bei GPQA Diamond und 55,8 % bei Terminal-Bench für Forschung und technische Automatisierung.
Höhere Preise ohne Caching: Die Basispreise von 10 USD/M Input- und 50 USD/M Output-tokens machen ungecachte Einzelaufrufe teuer.
Massive Agenten-Kapazität: Bietet ein Kontextfenster von 1.000.000 tokens und 128.000 maximale output-tokens für lange autonome Ausführungen.
Token-intensive interne Planung: Erweiterte adaptive Denkschleifen verbrauchen eine hohe Anzahl an output-tokens vor der finalen Ausgabe.
Optimierte Cache-Wirtschaftlichkeit: Cache-Lesepreise von 0,25 USD/M tokens reduzieren die gesamten Betriebskosten bei mehrstufigen prompt-Schleifen.
Keine native Video-Unterstützung: Das Modell verarbeitet statische Bilder und Dokumente, kann jedoch keine Rohvideodateien einlesen.
Verfeinertes Sicherheitssystem: Reduziert harmlose False-Positive-Blockaden um bis zu 60 % bei defensiven Cybersicherheits- und Anfälligkeitsaufgaben.
Tendenz zum Ersetzen ganzer Dateien: Neigt dazu, bei einfachen Bearbeitungen komplette Quelldateien neu zu schreiben, es sei denn, es wird explizit angewiesen, Diffs auszugeben.

API-Schnellstart

anthropic/claude-fable-5.1

Dokumentation anzeigen
anthropic SDK
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

const msg = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-fable-5.1",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Analyze this codebase for architectural flaws." }],
});

console.log(msg.content[0].text);

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Claude Fable 5.1 sagen

Sehen Sie, was die Community über Claude Fable 5.1 denkt

Fable 5.1 ist das erste Modell, das sich tatsächlich wie ein Copilot für große Refactorings anfühlt, ohne zwischendurch den Faden zu verlieren.
DevOpsGuru
reddit
Während vorherige Modelle bei längerer Arbeitsdauer schwer zu folgen waren, bleibt Fable 5.1 über lange, mehrstufige Aufgaben hinweg lesbar.
Craig Falls
hackernews
Claude Fable 5.1 ist jetzt in Cursor verfügbar! Es ist das leistungsfähigste Modell, das wir je auf CursorBench 3.2 getestet haben, mit einem Score von 73,4 %.
cursor_ai
twitter
Die Modelle der Mythos-Klasse von Anthropic lösen endlich das Problem langer Agenten-Sitzungen. Die Ausdauer von Fable 5.1 ist unübertroffen.
HackernewsUser42
hackernews
Fable 5.1 ist der Wahnsinn, Leute. Es hat mein Sitzungslimit zwar direkt gesprengt, aber die gesamte Migration sauber abgeschlossen.
TechLeadDev
twitter
Die Preissenkung beim Prompt-Cache macht das Ausführen kontinuierlicher Test-Fix-Schleifen in der Produktion tatsächlich praktikabel.
VibeCoder
youtube

Videos über Claude Fable 5.1

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Claude Fable 5.1

Fable 5.1 will cost an estimated 25% less than Fable 5 for typical workloads

For highly agentic work, the savings will often be much larger, up to approximately 50%

Claude Mythos 5.1 is identical to Fable 5.1, but it offers more permissive safeguards for vetted individuals and organizations

The shadows look way more realistic, the physics feel more real

being asked to. And what's also interesting about this is we've been praising its desire or its ability to get all the little details right without you asking. And this is one place where for whatever reason it's not as good.

just mute yourself if you're typing. It happens to be uh about uh 50% more token efficient than Opus 5. It's also faster than Opus 5. So, if

polished. Um, I think in terms of like the future here, there's more that we're going to be uh exploring in terms of how we can make this even easier. I think

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Pro-Tipps für Claude Fable 5.1

Expertentipps, um das Beste aus Claude Fable 5.1 herauszuholen.

Cache-Einsparungen maximieren

Platziere Systemanweisungen und große Repository-Strukturen am Anfang deines prompts, um von den Cache-Lesepreisen von 0,25 USD/M zu profitieren.

Ausführungsaufwand steuern

Nutze den effort-Parameter, um zwischen „low“ für Standardaufgaben und „high“ für komplexes Debugging zu wechseln und so Kosten und Geschwindigkeit auszugleichen.

Auf gezielte Änderungen prompten

Weweise das Modell explizit an, einheitliche Diffs oder gezielte Zeilenänderungen bereitzustellen, um zu verhindern, dass es gesamte große Dateien umschreibt.

Autonome Ausdauer fördern

Füge in Agenten-Schleifen Anweisungen ein, die das Modell dazu auffordern, mehrstufige Aufgaben direkt abzuschließen, anstatt um Erlaubnis zu fragen.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

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Sarah Chen

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Emily Rodriguez

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Häufig gestellte Fragen zu Claude Fable 5.1

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