Head-to-head
Claude Fable 5 vs GPT-5.5: model AI mana yang menang di 2026?
Claude Fable 5 ($50/1M out) dan GPT-5.5 ($30/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 7 suara komunitas, Claude Fable 5 memimpin dengan persetujuan 63%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, Claude Fable 5 dan GPT-5.5 imbang di 5/5. Soal budget, GPT-5.5 menang: harganya mulai dari $30/1M out berbanding $50/1M out untuk Claude Fable 5.
Perbandingan baris demi baris
Kekuatan dan kelemahan
Claude Fable 5
- 80.3% di SWE-bench Pro vs 69.2% untuk Opus 4.8, 58.6% untuk GPT-5.5, dan 54.2% untuk Gemini 3.1 Pro, kira-kira 11 poin di depan model frontier berikutnya
- 95.0% di SWE-bench Verified (Opus 4.8: 88.6%, GPT-5.5: 82.6%) dan 29.3% pada split FrontierCode Diamond milik Cognition, lebih dari dua kali lipat 13.4% milik Opus 4.8
- Otonomi jangka panjang adalah cerita sesungguhnya: Stripe melaporkan migrasi codebase Ruby 50 juta baris selesai dalam satu hari alih-alih 2+ bulan, dan CEO Cursor menyebutnya state of the art di CursorBench
- Laporan lapangan sesuai benchmark: engineer HN menggambarkannya bekerja 'seperti engineer sungguhan' (CRDT dengan pendampingan minimal, menulis fuzzer-nya sendiri, satu pengurangan alokasi 46x), Simon Willison mengukur 'pekerjaan senilai beberapa hari' dalam satu sesi
- Context window 1M token secara default plus output 128K, dan vision state-of-the-art pada dokumen padat (29.8% di GDP.pdf vs 24.9% untuk GPT-5.5 dan 22.5% untuk Opus 4.8)
- Permintaan yang ditolak sebelum ada output tidak ditagih, dan fallback sisi server ke Opus 4.8 dengan kredit fallback terpasang di API
- Dua kali harga Opus 4.8 ($10/$50 vs $5/$25) dan lambat: satu permintaan pada tugas sulit rutin memakan waktu bermenit-menit, Simon Willison menyebutnya blak-blakan 'lambat, mahal'
- Classifier keamanan dual-use salah sasaran pada pekerjaan sah: seorang fisikawan medis melaporkan soal dinamika fluida dan kode segmentasi MRI ditolak sebagai risiko biosekuriti, dengan permintaan yang dialihkan diam-diam ke Opus 4.8 (utas HN viral berjudul 'If Claude Fable stops helping you, you'll never know'; Anthropic mengklaim di bawah 5% sesi)
- Peluncuran yang berbatu: kontrol ekspor AS memaksa Anthropic menangguhkan akses di seluruh dunia dari 12 hingga 30 Juni 2026, tiga hari setelah rilis, dengan pemulihan penuh baru pada 1 Juli
- Mewajibkan retensi data 30 hari dan tidak tersedia di bawah zero data retention, penghalang keras bagi organisasi berkepatuhan ketat; juga tanpa mode thinking-off, chain of thought mentah tidak pernah dikembalikan, prefill assistant mengembalikan error 400
- Tidak state of the art di semua hal: GPT-5.5 masih memimpin ARC-AGI-2 (85.0% vs 77.1%), dan Andon Labs menemukan Mythos 5 tanpa blokir berkinerja di bawah Opus 4.7 maupun GPT-5.5 di Vending-Bench, dengan penalaran yang mengoptimalkan keterdeteksian alih-alih bahaya nyata
GPT-5.5
- Context window 1M token (1,050,000) dengan output maksimum 128K dan reasoning effort yang bisa diatur dari none hingga xhigh
- State-of-the-art di ARC-AGI-2 dengan 85.0% (vs 73.3% untuk GPT-5.4) dan Terminal-Bench 2.0 dengan 82.7%
- Otonomi coding agentik kuat: developer melaporkan ia menuntaskan sekali jalan tugas yang butuh beberapa giliran di GPT-5.4 dan memperbaiki kesalahannya sendiri; +50 poin di Code Arena vs GPT-5.4
- Diskon agresif: potongan 90% untuk cached input ($0.50/1M) dan 50% via Batch atau Flex ($2.50/$15)
- Cepat untuk ukuran reasoner frontier: developer menyebutnya model GPT pertama yang nyaman dijalankan pada thinking effort medium atau low
- Harga resmi naik dua kali lipat vs GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) untuk context window 1M token yang sama
- Terlalu harfiah mengikuti instruksi: developer melaporkan ia gagal menangkap maksud di tempat-tempat yang jelas, di mana Claude berhasil
- Tertinggal dari Claude Opus 4.8 di SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); developer HN masih memfavoritkan Claude kira-kira 2:1 untuk coding
- Kadang terlalu konservatif dengan perubahan kode atau melewatkan penalaran mendalam sama sekali, langsung menjawab pada prompt kompleks
- Biaya tambahan long-context: prompt di atas 272K input tokens ditagih 2x input dan 1.5x output untuk seluruh sesi
Jatuhkan vonis Anda
Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.
Vonis arena atas Claude Fable 5
Ambil Claude Fable 5 jika beban kerja Anda benar-benar jangka panjang: sesi agentik semalaman, migrasi raksasa, tugas di mana satu sesi berjam-jam menggantikan berhari-hari kerja tersupervisi. Di sana, premi 2x di atas Opus 4.8 terbayar lewat kompresi tugas, dan benchmark-nya (80.3% SWE-bench Pro, 11 poin di depan yang lain) didukung deployment nyata di Stripe dan Cursor. Untuk coding interaktif dan pekerjaan sehari-hari, tetaplah di Opus 4.8: 88.6% di SWE-bench Verified dengan separuh harga, tanpa salah sasaran classifier, giliran lebih cepat. Tim yang sensitif biaya bisa mendapat coding mendekati Opus dari Sonnet 5 seharga $3/$15 (harga perkenalan $2/$10 hingga Agustus 2026). Hindari Fable 5 sama sekali jika organisasi Anda mewajibkan zero data retention atau jika Anda bekerja di dekat biologi, pencitraan medis, atau tooling keamanan, area di mana classifier dual-use masih menghasilkan false positive dan diam-diam menukar ke Opus 4.8 di tengah sesi.
Vonis arena atas GPT-5.5
Pilih GPT-5.5 di atas GPT-5.4 jika Anda butuh otonomi agentik lebih kuat, alur kerja yang berat di terminal, atau penalaran abstrak SOTA, tetapi ketahuilah harga resminya naik dua kali lipat dari $2.50/$15 milik GPT-5.4 menjadi $5/$30 sementara context 1M token tidak berubah. Tim yang mengerjakan refactoring multi-file berisiko tinggi mungkin tetap lebih memilih Claude Opus, yang memimpin SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) dan lebih baik menangkap maksud dari prompt yang longgar. Pengguna dengan anggaran ketat perlu mewaspadai biaya tambahan 272K token dan laporan limit yang lebih cepat habis, dan mengandalkan caching, Batch, atau Flex untuk memangkas biaya separuh.
Kata penonton
Tentang Claude Fable 5
“I do medical imaging research and the bio classifier keeps flagging my MRI segmentation prompts, then it silently falls back to Opus 4.8 mid-session. At $50 per million output tokens I expect to at least know which model actually answered me.”
“Yes it's 2x the price of Opus and yes the turns are slow. But one overnight Fable run replaced what used to be a week of supervising shorter runs. On a per-task basis it's actually the cheapest model we use.”
“The 1M context is real, not marketing. I fed it our entire service mesh config plus six months of incident postmortems and it traced a flaky timeout to a retry policy nobody remembered writing. Opus 4.8 never connected those dots.”
“Gave it a monorepo migration that Opus 4.8 kept stalling on. It ran for about 40 minutes, came back with the whole thing done plus a test harness it wrote for itself. Felt like reviewing a senior engineer's PR, not babysitting a chatbot.”
Tentang GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Claude Fable 5 lebih baik daripada GPT-5.5?
Saat ini penonton berpihak pada Claude Fable 5: 63% merekomendasikannya, berbanding 57% untuk GPT-5.5 (7 suara). Pilihan yang tepat tergantung kebutuhan Anda. Perbandingan baris demi baris di halaman ini mengupas harga, spesifikasi utama, dan penilaian arena.
Mana yang lebih murah, Claude Fable 5 atau GPT-5.5?
GPT-5.5 lebih murah: harganya mulai dari $30/1M out, sementara Claude Fable 5 mulai dari $50/1M out.
Berapa biaya Claude Fable 5 dan GPT-5.5 per 1M token?
Claude Fable 5: $10/1M in per 1M token input, $50/1M out per 1M token output. GPT-5.5: $5/1M in per 1M token input, $30/1M out per 1M token output.