anthropic

Claude Fable 5.1

O Claude Fable 5.1 é o flagship model da Anthropic para agentic coding e ciência, apresentando um context window de 1M, adaptive thinking e 128K output tokens.

AnthropicAgentic CodingLong ContextReasoningMultimodal
anthropic logoanthropicClaude1 de setembro de 2026
Contexto
1Mtokens
Saida Max
128Ktokens
Preco Entrada
$10.00/ 1M
Preco Saida
$50.00/ 1M
Modalidade:TextImage
Capacidades:VisaoFerramentasStreamingRaciocinio
Benchmarks
GPQA
93.7%
GPQA: Q&A de Ciencias Avancadas. Um benchmark rigoroso com 448 questoes de multipla escolha em biologia, fisica e quimica criadas por especialistas. Especialistas com PhD alcancam apenas 65-74% de precisao. Claude Fable 5.1 pontuou 93.7% neste benchmark.
HLE
60.9%
HLE: Raciocinio de Alto Nivel. Testa a capacidade de um modelo de demonstrar raciocinio de nivel especialista em dominios especializados. Claude Fable 5.1 pontuou 60.9% neste benchmark.
MMLU
89.8%
MMLU: Compreensao de Linguagem Multitarefa. Um benchmark abrangente com 16.000 questoes de multipla escolha em 57 disciplinas academicas. Claude Fable 5.1 pontuou 89.8% neste benchmark.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU Edicao Profissional. Uma versao aprimorada do MMLU com 12.032 questoes usando um formato mais dificil de multipla escolha com 10 opcoes. Claude Fable 5.1 pontuou 78.4% neste benchmark.
SimpleQA
44.5%
SimpleQA: Benchmark de Precisao Factual. Testa a capacidade de um modelo de fornecer respostas precisas e factuais a perguntas diretas. Claude Fable 5.1 pontuou 44.5% neste benchmark.
IFEval
88.6%
IFEval: Avaliacao de Seguimento de Instrucoes. Mede quao bem um modelo segue instrucoes e restricoes especificas. Claude Fable 5.1 pontuou 88.6% neste benchmark.
AIME 2025
88%
AIME 2025: Exame de Matematica Invitacional Americano. Problemas de matematica de nivel competitivo do prestigiado exame AIME. Claude Fable 5.1 pontuou 88% neste benchmark.
MATH
94.2%
MATH: Resolucao de Problemas Matematicos. Um benchmark abrangente de matematica testando resolucao de problemas em algebra, geometria, calculo e outros dominios. Claude Fable 5.1 pontuou 94.2% neste benchmark.
GSM8k
97.6%
GSM8k: Matematica do Ensino Fundamental 8K. 8.500 problemas de matematica de nivel escolar fundamental que requerem raciocinio em multiplas etapas. Claude Fable 5.1 pontuou 97.6% neste benchmark.
MGSM
92.1%
MGSM: Matematica Escolar Multilingue. O benchmark GSM8k traduzido para 10 idiomas. Claude Fable 5.1 pontuou 92.1% neste benchmark.
MathVista
71.5%
MathVista: Raciocinio Visual Matematico. Testa a capacidade de resolver problemas de matematica que envolvem elementos visuais como graficos e diagramas. Claude Fable 5.1 pontuou 71.5% neste benchmark.
SWE-Bench
58.2%
SWE-Bench: Benchmark de Engenharia de Software. Modelos de IA tentam resolver issues reais do GitHub em projetos Python de codigo aberto. Claude Fable 5.1 pontuou 58.2% neste benchmark.
HumanEval
92.4%
HumanEval: Problemas de Programacao Python. 164 problemas de programacao escritos a mao onde modelos devem gerar implementacoes corretas de funcoes Python. Claude Fable 5.1 pontuou 92.4% neste benchmark.
LiveCodeBench
74.8%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificacao Ao Vivo. Testa habilidades de codificacao em desafios de programacao do mundo real continuamente atualizados. Claude Fable 5.1 pontuou 74.8% neste benchmark.
MMMU
71.2%
MMMU: Compreensao Multimodal. Benchmark de Compreensao Multimodal Multidisciplinar testando modelos de visao-linguagem em problemas de nivel universitario. Claude Fable 5.1 pontuou 71.2% neste benchmark.
MMMU Pro
58.7%
MMMU Pro: MMMU Edicao Profissional. Versao aprimorada do MMMU com questoes mais desafiadoras e avaliacao mais rigorosa. Claude Fable 5.1 pontuou 58.7% neste benchmark.
ChartQA
89.2%
ChartQA: Resposta a Perguntas sobre Graficos. Testa a capacidade de entender e raciocinar sobre informacoes apresentadas em graficos. Claude Fable 5.1 pontuou 89.2% neste benchmark.
DocVQA
94.1%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Resposta a Perguntas Visuais de Documentos testando a capacidade de extrair informacoes de imagens de documentos. Claude Fable 5.1 pontuou 94.1% neste benchmark.
Terminal-Bench
55.8%
Terminal-Bench: Tarefas de Terminal/CLI. Testa a capacidade de realizar operacoes de linha de comando e escrever scripts de shell. Claude Fable 5.1 pontuou 55.8% neste benchmark.
ARC-AGI
12.4%
ARC-AGI: Abstracao e Raciocinio. Corpus de Abstracao e Raciocinio para AGI - testa inteligencia fluida atraves de quebra-cabecas de reconhecimento de padroes. Claude Fable 5.1 pontuou 12.4% neste benchmark.

Sobre Claude Fable 5.1

Aprenda sobre as capacidades do Claude Fable 5.1, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.

Visão Geral da Arquitetura

O Claude Fable 5.1 é o flagship frontier model da Anthropic criado para workflows agentic de longo horizonte, engenharia de software autônoma e pesquisa científica. Ele sucede o model Fable 5 original, mantendo o preço base de tokens idêntico e introduzindo uma redução de 75% nas taxas de leitura de prompt cache. O model é construído sobre uma arquitetura de adaptive thinking que permite planejar, executar e se autocorrigir em loops de execução de várias etapas sem perder o contexto ao longo de sua janela de um milhão de tokens.

Capacidades Principais

Arquiteturalmente, o Fable 5.1 é otimizado para persistência agentic, permitindo lidar com tarefas que duram horas ou dias de execução, como desenvolvimento de aplicações full-stack ou modelagem de dados científicos em vários estágios. Ele incorpora salvaguardas refinadas que reduzem recusas falsas-positivas em tarefas de segurança técnica e biologia em até 60-85%.

Workloads Alvo

Este model foi projetado para desenvolvedores e empresas que criam agentes autônomos, onde a confiabilidade na refatoração de múltiplos arquivos e o reasoning em nível de especialista são os principais requisitos. O suporte nativo a vision também permite analisar diagramas técnicos, mockups de UI e tabelas aninhadas diretamente nos codebases.

Claude Fable 5.1

Casos de Uso para Claude Fable 5.1

Descubra as diferentes maneiras de usar Claude Fable 5.1 para obter otimos resultados.

Engenharia de Software Autônoma

Navega por repositórios complexos com múltiplos diretórios para localizar falhas arquiteturais e executar refatorações em vários arquivos de forma coerente.

Modelagem de Dados Científicos

Automatiza a análise de dados observacionais brutos, ajuste de equações diferenciais e treinamento de neural networks para pesquisa.

Auditoria de Segurança Defensiva

Inspeciona APIs internas e código-fonte para identificar vulnerabilidades de software e sugerir patches de remediação.

Prototipagem Visual de UI/UX

Gera simulações 3D funcionais, cenas interativas em WebGL e código de frontend pronto para produção a partir de descrições em texto.

Síntese de Conhecimento de Múltiplas Fontes

Ingere grandes datasets de relatórios da SEC, transcrições e gráficos para construir modelos de avaliação financeira ou analítica detalhados.

Orquestração de Agentes de Longo Horizonte

Atua como um controlador principal para workflows assíncronos, delegando subtarefas para tools e monitorando o progresso ao longo de dezenas de turnos.

Pontos Fortes

Limitacoes

Raciocínio Científico de Elite: Atinge 93,7% no GPQA Diamond e 55,8% no Terminal-Bench para pesquisa e automação técnica.
Preço Premium Sem Cache: O preço base de $10/M de input e $50/M de output tokens torna chamadas únicas sem cache caras.
Capacidade Agentic Massiva: Fornece um context window de 1.000.000 de tokens e 128.000 max output tokens para execução autônoma prolongada.
Elaboração Interna Rica em Tokens: Ciclos de adaptive thinking estendidos consomem altas contagens de output tokens antes da emissão final.
Economia de Cache Otimizada: O preço de leitura de cache a $0,25/M tokens reduz os custos operacionais totais em loops de prompts de várias etapas.
Sem Suporte Nativo a Vídeo: O model processa imagens estáticas e documentos, mas não consegue ingerir arquivos de vídeo brutos.
Sistema de Segurança Refinado: Reduz bloqueios falsos-positivos benignos em até 60% em tarefas de cybersecurity defensiva e biologia.
Viés de Substituição de Arquivo Inteiro: Tem tendência a reescrever arquivos-fonte inteiros para edições simples, a menos que seja explicitamente instruído a gerar diffs.

Inicio Rapido da API

anthropic/claude-fable-5.1

Ver Documentacao
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);

Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.

O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre Claude Fable 5.1

Veja o que a comunidade pensa sobre Claude Fable 5.1

O Fable 5.1 é o primeiro model que realmente parece um copiloto para refatorações longas sem perder o fio da meada na metade do caminho.
DevOpsGuru
reddit
Enquanto os models anteriores tornavam-se difíceis de acompanhar quanto mais trabalhavam, o Fable 5.1 permanece legível em tarefas longas e de várias etapas.
Craig Falls
hackernews
O Claude Fable 5.1 já está disponível no Cursor! É o model mais capaz que rodamos no CursorBench 3.2, pontuando 73,4%.
cursor_ai
twitter
Os models da classe Mythos da Anthropic estão finalmente resolvendo o problema dos agentes longos. A persistência do Fable 5.1 é incomparável.
HackernewsUser42
hackernews
O Fable 5.1 está insano, galera. Ele estourou o limite de uso da minha sessão de primeira, mas concluiu toda a migração perfeitamente.
TechLeadDev
twitter
A redução no preço do prompt cache torna a execução de loops contínuos de teste e correção viável em produção.
VibeCoder
youtube

Videos Sobre Claude Fable 5.1

Assista tutoriais, analises e discussoes sobre Claude Fable 5.1

O Fable 5.1 custará cerca de 25% menos que o Fable 5 para workloads típicas

Para trabalhos altamente agentic, a economia geralmente será muito maior, chegando a aproximadamente 50%

O Claude Mythos 5.1 é idêntico ao Fable 5.1, mas oferece salvaguardas mais permissivas para indivíduos e organizações verificados

As sombras parecem muito mais realistas, a física parece mais real

sendo solicitado a fazer. E o que também é interessante sobre isso é que temos elogiado seu desejo ou capacidade de acertar todos os pequenos detalhes sem você pedir. E este é um ponto onde, por algum motivo, ele não é tão bom.

basta mutar seu microfone se você estiver digitando. Acontece que ele é cerca de 50% mais eficiente em termos de tokens do que o Opus 5. Ele também é mais rápido que o Opus 5. Portanto, se

polido. Hum, acho que em termos de futuro aqui, há mais coisas que vamos explorar sobre como podemos tornar isso ainda mais fácil. Eu acho

Mais do que apenas prompts

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Dicas Profissionais para Claude Fable 5.1

Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo Claude Fable 5.1 e obter melhores resultados.

Maximize a Economia de Cache

Mantenha as instruções de sistema e árvores de repositório grandes no topo do seu prompt para aproveitar o preço de leitura de cache de $0,25/M.

Controle o Esforço de Execução

Use o parâmetro effort para alternar entre 'low' para tarefas padrão e 'high' para debugging complexo, equilibrando custo e velocidade.

Prompts para Edições Direcionadas

Instrua explicitamente o model a fornecer diffs unificados ou alterações de linhas direcionadas para evitar que ele reescreva arquivos grandes inteiros.

Estimule a Persistência Autônoma

Em loops agentic, inclua instruções orientando o model a concluir tarefas de múltiplas etapas diretamente em vez de pausar para pedir permissão.

Depoimentos

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Perguntas Frequentes Sobre Claude Fable 5.1

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