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Anthropic: Claude Fable 5 (batch)
anthropic/claude-fable-5:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Claude Fable 5 de Anthropic en su variante :batch, listado en el catálogo de OpenRouter como un modelo de clase Mythos orientado al trabajo de conocimiento autónomo y a la programación. Acepta entradas de texto, imagen y archivos y devuelve texto, con una ventana de contexto catalogada de un millón de tokens. El razonamiento es obligatorio con niveles de esfuerzo ajustables, y admite llamadas a herramientas y salidas estructuradas. La única evidencia es el catálogo de OpenRouter; no se disponía de una ficha de modelo independiente en este paquete, por lo que las capacidades y los resultados medidos deben verificarse con cargas de trabajo reales.[1]
Puntos fuertes
- Ventana de contexto catalogada de un millón de tokens con entrada multimodal de texto, imagen y archivos, adecuada sobre el papel para documentos y bases de código extensos.[1]
- Esfuerzo de razonamiento ajustable en cinco niveles, junto con soporte catalogado de herramientas, salidas estructuradas, formato de respuesta y un parámetro de verbosidad.[1]
- Las clasificaciones de arena reportadas por el catálogo son competitivas en varias categorías de programación agéntica y diseño, y los datos de Artificial Analysis muestran un índice de programación alto en relación con su índice agéntico.[1]
Limitaciones
- Toda la evidencia procede únicamente del catálogo de OpenRouter; no se disponía de una ficha de modelo independiente en este paquete, por lo que conviene validar el comportamiento con cargas de trabajo propias antes de adoptarlo.[1]
- El catálogo marca el razonamiento como obligatorio, por lo que no puede desactivarse por completo; el coste y la latencia resultantes según el nivel de esfuerzo no están documentados aquí.[1]
- El corte de conocimiento, los términos de licencia y qué distingue a la variante :batch del modelo base no están especificados en la evidencia aportada.[1]
Dónde utilizarlo
- Sugerido para canalizaciones autónomas de programación y trabajo de conocimiento donde importan una ventana de contexto amplia y el uso de herramientas; considérelo una hipótesis por probar, no un ajuste demostrado.[1]
- Vale la pena evaluarlo para el análisis de documentos, imágenes y archivos que deban producir texto, dadas las modalidades de entrada catalogadas.[1]
- Candidato para tareas agénticas de diseño y prototipado, coherente con sus clasificaciones de arena reportadas por el catálogo, sujeto a validación con cargas reales.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Anthropic: Claude Fable 5 (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Claude Fable 5 is a Mythos-class model from Anthropic, built for autonomous knowledge work and coding. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and...
Especificaciones
- ID del modelo
- anthropic/claude-fable-5:batch
- ID canónico
- anthropic/claude-5-fable-20260609
- Creador
- anthropic
- Añadido a OpenRouter
- 09.06.2026
- Longitud de contexto
- 1,000,000
- Modalidad
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- text, image, file
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $5 / salida $25
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado high · esfuerzos: max, xhigh, high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | SS — 10% superior de la cohorte | — |
| Agentes | SS — 10% superior de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado high · esfuerzos: max, xhigh, high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 76.5 | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 50.7 | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtasa de victoria 62% · posición 2 | 1,233Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agentichtmlslidestasa de victoria 59.4% · posición 1 | 1,254Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslides(html)tasa de victoria 59.5% · posición 1 | 1,252Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 65.3% · posición 4 | 1,276Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 58.2% · posición 8 | 1,258Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtasa de victoria 64.3% · posición 2 | 1,274Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestasa de victoria 63.1% · posición 4 | 1,173Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 60.5% · posición 6 | 1,257Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestasa de victoria 61.4% · posición 5 | 1,254Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 56.3% · posición 13 | 1,243Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 61.6% · posición 18 | 1,300Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 67.9% · posición 4 | 1,321Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 57.9% · posición 16 | 1,302Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 57.8% · posición 12 | 1,304Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 60.8% · posición 12 | 1,326Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 62.8% · posición 8 | 1,294Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 58.2% · posición 16 | 1,310Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 56.3% · posición 21 | 1,289Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Anthropic | 1,000,000 | $5 | $25 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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