Anthropicプロプライエタリ

Claude Fable 5

Name: Claude Fable 5
Author: Anthropic

このモデルを比較

Anthropic開発の最高性能推論モデル。100万トークンのコンテキストウィンドウ、12.8万トークン出力対応。最も複雑な推論タスクと長時間のエージェント作業に最適。

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パラメータ

非公開

コンテキスト長

ライセンス

プロプライエタリ

リリース日

2026-06-09

日本語性能

✅高品質日本語

多言語対応モデルのうち、日本語処理に優れた性能を持つモデル。

API料金

入力料金（1Mトークンあたり）

出力料金（1Mトークンあたり）

課金モード: standard

強み

弱み

活用例

深度分析

Arena Elo

首位

Text・Code・Agent Arenaで2026年7月時点トップ

SWE-Bench Pro

80.3%

GPT-5.5: 58.6%、Opus 4.8: 69.2%と比較

Humanity's Last Exam (w/ tools)

64.5%

GPT-5.5: 52.2%、Opus 4.8: 57.9%

FrontierCode Diamond

29.3%

Opus 4.8の2倍、GPT-5.5の5倍

コンテキストウィンドウ

100万トークン

出力は12.8万トークン

入力価格

$10/100万

出力$50/100万（Opus 4.8の2倍）

強み

・複雑なコーディング（SWE-Bench Pro 80.3%）と長時間エージェントタスクで当時最強
・優れた視覚能力：視覚だけでポケモンFireRedをクリアし、スクリーンショットからWebアプリを再構築
・優れた記憶と自律学習：永続メモリによりOpus 4.8比で3倍の性能向上

弱み

・30日間の強制データ保持ポリシーがゼロ保持を要する規制産業での利用を阻む
・安全性分類器が約8%のタスクで作動し、静かに弱いOpus 4.8へ迂回する
・高コスト（$10/$50 per 100万トークン）で、先行世代より1.5–2倍トークンを消費

競合比較

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
GPT-5.5	Text Arena 10位	58.6%	94.4% (Diamond)	$5/$30
Claude Opus 4.8	Text Arena 2位	69.2%	85.7% (Diamond)	$5/$25
Gemini 3.1 Pro	Text Arena 7位	54.2%	92.4% (Diamond)	未公開

概要

Claude Fable 5はAnthropic初の一般ユーザー向けMythos級モデルで、2026年中盤時点で最も強力な一般公開AIモデルとして位置づけられる。能力はOpus階層の上にあり、サイバー防御に使われる制限付きClaude Mythos 5と同じ基盤アーキテクチャを共有する。特に長時間・自律タスクで顕著な持続性と自己修正能力を示し、人間の数ヶ月の工数を数日に圧縮する。リリースでは新しい安全アーキテクチャを導入し、サイバー・生物・化学・AIモデル開発の機微な問い合わせは安全分類器を通じてClaude Opus 4.8へ自動迂回される。これにより前例のない能力を公開しつつデュアルユースリスクを管理できるが、セキュリティや生命科学の正当な研究でも誤検知を招く領域特有の制限が生じる。 Fable 5の位置づけは独特に特化している：多くのステップをまたぐ自律作業を要するベンチ（SWE-Bench Pro、FrontierCode、Hebbia Finance Benchmark）で圧倒し、GPT-5.5は抽象推論パズル（ARC-AGI-2）と512K超の超長文脈で優位を保つ。高い価格と30日間保持義務により、汎用置換というより高価値・複雑タスクの戦略的道具だ。

ベンチマーク＆性能

Claude Fable 5は複数ベンチで当時最強で、特にコーディングと知識系で強い。 **コーディング・エージェント工學：** SWE-Bench Pro 80.3%（Opus 4.8 69.2%、GPT-5.5 58.6%）、SWE-Bench Verified 95.0%、FrontierCode Diamond 29.3%（Opus 4.8の2倍）、Terminal-Bench 2.1 88.0%。 **知識・推論：** HLE（tools付）64.5%（Opus 4.8 57.9%、GPT-5.5 52.2%）、GPQA Diamond 85.7%（GPT-5.5は94.4%で逆転）。 **コンピュータ利用・視覚：** OSWorld-Verified 85.0%、Blueprint-Bench 2 38.6%（GPT-5.5 36.2%を上回る）。 **注意：** 安全性分類器の影響で、Exploit開発系ベンチでは設計上0.0%となる。

詳細比較

**Fable 5 vs GPT-5.5：** コーディング（SWE-Bench Pro 80.3%対58.6%）とエージェントで圧倒するが、GPT-5.5は抽象推論（GPQA Diamond 94.4%対85.7%）と512K–1Mの超長文脈（MRCR v2 74.0%）で優位。Fable 5は1トークン当たりちょうど2倍の価格（$10/$50対$5/$30）で、より厳しい安全分類器を持つ。 **Fable 5 vs Opus 4.8：** 同様に2倍の価格差だが、SWE-Bench Proで+11.1ポイント、HLEで+9.2ポイントと大きく飛躍。ただしOpus 4.8はゼロ保持（Fable 5は30日保持）で分類器を作動させず、表計算系で2–3割速い。 **Fable 5 vs Gemini 3.1 Pro：** コーディング（80.3%対54.2%）と視覚で大きく優位。GeminiはGPQA Diamondでわずかに勝つ（92.4%対85.7%）。

コミュニティ評価

早期導入企業やテスターは長時間タスクで変革的体験を報告している。Stripeは5000万行のRubyコードベースを24時間で移行（手動なら2ヶ月以上）、GitHubは長時間コーディングの自律性を高く評価、CursorのCEOはCursorBenchでSOTAと述べた。開発者は熱量高いがコストに慎重。「Fableは成熟した落ち着いたプログラマのよう」「曖昧な指示で完成版のプロジェクトが得られた」という声がある一方、安全分類器の誤作動（「セキュリティの気配で即ガードが降りる」）や、Max 20xプランで集中利用時に1分あたり割り当ての2%を消費するコスト懸念が根強い。 teamsはFable 5を複雑・高価値タスクに、Opus 4.8やSonnetを日常に使い分けるハイブリッド戦略をとっている。

ユースケース

1. **大規模コードベースの移行・リファクタ：** 数千ファイルの依存をまたぐ協調変更に強く、Stripeの5000万行移行がその実力を示す。人間が数ヶ月かるタスクに選ぶべき。 2. **自律・長時間の研究・分析：** 科学文献の統合や複雑なデータの財務分析、法務文書レビューで、Fable 5の記憶と自己修正が他を上回る。 3. **視覚集約の開発：** スクリーンショットからのWebアプリ再構築やUI/UX・アクセシビリティ検証に適する。 4. **上級財務・ビジネス分析：** Hebbia Finance Benchmarkでの首位と、IMCの期待値分析での強さから、シニア級の財務推論に最適。