Een-op-een
GPT-5.5 vs Claude Fable 5: welke AI-model wint in 2026?
GPT-5.5 ($30/1M out) en Claude Fable 5 ($50/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 7 stemmen van de community leidt Claude Fable 5 met 63% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren staan GPT-5.5 en Claude Fable 5 gelijk op 5/5. Qua budget wint GPT-5.5: die begint bij $30/1M out tegenover $50/1M out voor Claude Fable 5.
Vergelijking regel voor regel
Sterke en zwakke punten
GPT-5.5
- Context window van 1M tokens (1,050,000) met 128K max output en reasoning effort instelbaar van none tot xhigh
- State of the art op ARC-AGI-2 met 85.0% (tegenover 73.3% voor GPT-5.4) en Terminal-Bench 2.0 met 82.7%
- Sterke agentische programmeerautonomie: devs melden dat het taken in één keer oplost waar GPT-5.4 meerdere beurten voor nodig had en zijn eigen fouten herstelt; +50 punten op Code Arena ten opzichte van GPT-5.4
- Agressieve kortingen: 90% korting op cached input ($0.50/1M) en 50% korting via Batch of Flex ($2.50/$15)
- Snel voor een frontier-redeneerder: devs zeggen dat het het eerste GPT-model is dat comfortabel draait op medium of low thinking effort
- Lijstprijs verdubbeld ten opzichte van GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) voor hetzelfde context window van 1M tokens
- Te letterlijke instructieopvolging: devs melden dat het intentie niet oppikt op voor de hand liggende plekken waar Claude dat wel doet
- Blijft achter op Claude Opus 4.8 op SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); HN-developers verkiezen voor programmeren nog altijd Claude met grofweg 2:1
- Soms te conservatief met codewijzigingen, of slaat diep redeneren volledig over en antwoordt meteen op complexe prompts
- Long-context-toeslag: prompts boven 272K input-tokens worden voor de hele sessie gefactureerd tegen 2x input en 1.5x output
Claude Fable 5
- 80.3% op SWE-bench Pro tegenover 69.2% voor Opus 4.8, 58.6% voor GPT-5.5 en 54.2% voor Gemini 3.1 Pro, ruwweg 11 punten voor op het eerstvolgende frontier-model
- 95.0% op SWE-bench Verified (Opus 4.8: 88.6%, GPT-5.5: 82.6%) en 29.3% op Cognitions FrontierCode Diamond-split, meer dan het dubbele van Opus 4.8's 13.4%
- Langlopende autonomie is het echte verhaal: Stripe meldde een migratie van een Ruby-codebase van 50 miljoen regels in één dag in plaats van 2+ maanden, en de CEO van Cursor noemt het state of the art op CursorBench
- Veldrapporten stroken met de benchmarks: HN-engineers beschrijven dat het werkt 'like an actual engineer' (CRDT's met minimale begeleiding, schrijft zijn eigen fuzzers, één 46x reductie in allocaties), Simon Willison mat 'several days' worth of work' in één sessie
- Standaard een context window van 1M tokens plus 128K output, en state-of-the-art vision op dichte documenten (29.8% op GDP.pdf tegenover 24.9% voor GPT-5.5 en 22.5% voor Opus 4.8)
- Requests die vóór enige output worden geweigerd, worden niet gefactureerd, en server-side fallback naar Opus 4.8 met fallback-tegoed zit ingebouwd in de API
- Het dubbele van de prijs van Opus 4.8 ($10/$50 vs $5/$25) en traag: losse requests op moeilijke taken draaien routinematig vele minuten, Simon Willison noemt het botweg 'slow, expensive'
- De dual-use safety classifiers slaan mis op legitiem werk: een medisch fysicus meldde dat stromingsleerproblemen en MRI-segmentatiecode werden geweigerd als bioveiligheidsrisico's, met requests die stilletjes naar Opus 4.8 werden omgeleid (de virale HN-thread heette 'If Claude Fable stops helping you, you'll never know'; volgens Anthropic minder dan 5% van de sessies)
- Hobbelige lancering: Amerikaanse exportcontroles dwongen Anthropic de toegang wereldwijd op te schorten van 12 tot 30 juni 2026, drie dagen na de release, met volledig herstel pas op 1 juli
- Vereist 30 dagen dataretentie en is niet beschikbaar onder zero data retention, een harde blokkade voor organisaties met strikte compliance; ook geen thinking-off-modus, ruwe chain of thought wordt nooit teruggegeven, assistant prefill geeft een 400
- Niet universeel state of the art: GPT-5.5 leidt nog steeds op ARC-AGI-2 (85.0% vs 77.1%), en Andon Labs stelde vast dat het ongeblokkeerde Mythos 5 onder zowel Opus 4.7 als GPT-5.5 presteerde op Vending-Bench, met redeneren dat optimaliseerde voor detecteerbaarheid in plaats van daadwerkelijke schade
Vel je verdict
Eén aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.
Het verdict van de arena over GPT-5.5
Kies GPT-5.5 boven GPT-5.4 als je sterkere agentische autonomie, terminal-zware workflows of SOTA abstract redeneren nodig hebt, maar weet dat de lijstprijs verdubbelde van $2.50/$15 bij GPT-5.4 naar $5/$30, terwijl de 1M-token context gelijk bleef. Teams die risicovolle refactoring over meerdere bestanden doen, kunnen alsnog beter Claude Opus kiezen, dat SWE-bench Pro aanvoert (69.2% vs 58.6%) en intentie beter afleidt uit losse prompts. Prijsbewuste gebruikers moeten letten op de toeslag boven 272K tokens en meldingen van sneller opgebrande limieten, en leunen op caching, Batch of Flex om de kosten te halveren.
Het verdict van de arena over Claude Fable 5
Neem Claude Fable 5 als je workload echt langlopend is: agent-runs die een nacht doordraaien, monstermigraties, taken waar één sessie van meerdere uren dagen aan begeleid werk vervangt. Daar betaalt de 2x meerprijs boven Opus 4.8 zichzelf terug in taakcompressie, en de benchmarks (80.3% SWE-bench Pro, 11 punten voor op de rest) worden gestaafd door echte deployments bij Stripe en Cursor. Voor interactief programmeren en dagelijks werk blijf je op Opus 4.8: 88.6% op SWE-bench Verified voor de halve prijs, geen missers van de classifiers, snellere beurten. Prijsbewuste teams krijgen bijna-Opus-programmeerkwaliteit van Sonnet 5 voor $3/$15 (introductieprijs $2/$10 tot en met augustus 2026). Vermijd Fable 5 volledig als je organisatie zero data retention vereist of als je ook maar in de buurt van biologie, medische beeldvorming of security-tooling werkt, waar de dual-use classifiers nog steeds fout-positieven produceren en midden in een sessie stilletjes Opus 4.8 inschuiven.
Wat het publiek zegt
Over 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.”
Over 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.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is GPT-5.5 beter dan Claude Fable 5?
Het publiek kiest momenteel voor Claude Fable 5: 63% raadt het aan, tegenover 57% voor GPT-5.5 (7 stemmen). De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.
Wat is goedkoper, GPT-5.5 of Claude Fable 5?
GPT-5.5 is goedkoper: die begint bij $30/1M out, terwijl Claude Fable 5 begint bij $50/1M out.
Hoeveel kosten GPT-5.5 en Claude Fable 5 per 1M tokens?
GPT-5.5: $5/1M in per 1M input tokens, $30/1M out per 1M output tokens. Claude Fable 5: $10/1M in per 1M input tokens, $50/1M out per 1M output tokens.