ศึกตัวต่อตัว

โลโก้ GPT-5.2vsโลโก้ Claude Fable 5

GPT-5.2 vs Claude Fable 5: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?

GPT-5.2 ($14/1M out) และ Claude Fable 5 ($50/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 6 ครั้ง Claude Fable 5 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 63%

คำตัดสินฉบับย่อ

ด้านการใช้เหตุผล เลือก Claude Fable 5: สังเวียนให้คะแนน 5/5 เทียบกับ 4/5 ของ GPT-5.2 ด้านงบประมาณ GPT-5.2 ชนะ: เริ่มต้นที่ $14/1M out เทียบกับ $50/1M out ของ Claude Fable 5

เปรียบเทียบทีละบรรทัด

เกณฑ์
เริ่มต้น
$14/1M outgpt-5.2 พื้นฐาน (Thinking) ที่ $1.75/$14 ต่อ 1M; ระดับ gpt-5.2-pro ที่ $21/$168; cached input $0.175 (ส่วนลด 90%)
$50/1M outราคา API ทางการของ Anthropic สำหรับ claude-fable-5: input $10/1M, output $50/1M ระดับเดียวพร้อม context 1M โดยค่าเริ่มต้น (ไม่มีค่าพรีเมียม long-context) output สูงสุด 128K และคำขอที่ถูกปฏิเสธก่อนมี output ใดๆ ไม่ถูกคิดเงิน ตรวจสอบกับ platform.claude.com (Introducing Claude Fable 5) เมื่อ 2026-07
ผู้ให้บริการ
OpenAI
Anthropic
Context window
400K tokens (128K max output)
1M tokens
ราคา input
$1.75/1M in
$10/1M in
ราคา output
$14/1M out
$50/1M out
โมดาลิตี
text, vision (text output only)
text, vision
Open weights
ไม่มี
ไม่มี
คะแนนฝูงชน
50%(2)
63%(4)
คะแนนสังเวียน (1-5)
การใช้เหตุผล
4.0
5.0
การเขียนโค้ด
4.0
5.0
งานเขียน
3.5
4.5
ความเร็ว
2.5
2.0
ความคุ้มค่า
3.5
3.0

จุดแข็งและจุดอ่อน

GPT-5.2

  • 80.0% บน SWE-bench Verified และ 55.6% บน SWE-Bench Pro ตอนเปิดตัว เกือบเสมอ Claude Opus 4.5 (80.9%)
  • GDPval: เสมอหรือชนะมืออาชีพมนุษย์ใน 70.9% ของการเปรียบเทียบ เกือบสองเท่าของ 38.8% ของ GPT-5.1
  • วิทยาศาสตร์และคณิตแข็งแรง: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) และ 40.3% FrontierMath เป็น state of the art ณ ตอนเปิดตัว
  • Context 400K พร้อมการดึงข้อมูล long-context แบบ MRCR v2 ที่เกือบสมบูรณ์แบบถึง 256K โทเค็น
  • Hallucination น้อยกว่า GPT-5.1 ถึง 30% (อัตราผิดพลาดบนคำถามจริงใน ChatGPT ลดจาก 8.8% เหลือ 6.2%)
  • ถูกกว่ารุ่นถัดมา: $1.75/$14 ต่อ 1M เทียบกับ $2.50/$15 (GPT-5.4) และ $5/$30 (GPT-5.5)
  • ความเร็วคือคำบ่นอันดับหนึ่งของชุมชน: มีรายงาน extended thinking ต่ำถึง ~4 โทเค็น/วินาทีใน ChatGPT และรุ่น Pro อาจคิดนานมากแล้วยังตอบพลาด
  • คะแนน benchmark ตัวชูโรงได้จาก reasoning effort ระดับ xhigh ซึ่งกินโทเค็นและเวลามากกว่าค่าเริ่มต้นหลายเท่า
  • บุคลิกถดถอยจาก GPT-5.1 ถูกวิจารณ์กว้างขวาง: ผู้ใช้ Reddit เรียกว่า 'too corporate, too safe' และ 'ถอยหลังหนึ่งก้าว' สำหรับแชทและงานเขียน
  • งานโค้ดตามหลังสาย Anthropic ในการเทียบ Elo แบบตัวต่อตัว (การวิเคราะห์ Opus 4.7 ภายหลังอ้างช่องว่าง 144 Elo) ไม่มีโหมดเสียง ไม่มี fine-tuning
  • ถูกแทนที่แล้ว ณ กลางปี 2026: OpenAI แนะนำ GPT-5.5 และ GPT-5.2 ไม่ปรากฏบนหน้าราคา API หลักอีกต่อไป

Claude Fable 5

  • 80.3% บน SWE-bench Pro เทียบกับ 69.2% ของ Opus 4.8, 58.6% ของ GPT-5.5 และ 54.2% ของ Gemini 3.1 Pro นำโมเดล frontier ตัวถัดไปราว 11 แต้ม
  • 95.0% บน SWE-bench Verified (Opus 4.8: 88.6%, GPT-5.5: 82.6%) และ 29.3% บน FrontierCode split Diamond ของ Cognition มากกว่าสองเท่าของ 13.4% ของ Opus 4.8
  • ความเป็นอิสระระยะยาวคือเรื่องจริงของมัน: Stripe รายงานการ migrate โค้ดเบส Ruby 50 ล้านบรรทัดเสร็จในหนึ่งวันแทนที่จะเป็น 2+ เดือน และ CEO ของ Cursor เรียกมันว่า state of the art บน CursorBench
  • รายงานภาคสนามตรงกับ benchmark: วิศวกรบน HN บรรยายว่ามันทำงาน 'เหมือนวิศวกรตัวจริง' (ทำ CRDT โดยแทบไม่ต้องจูงมือ เขียน fuzzer เอง ลด allocation ได้ 46x ในเคสหนึ่ง) และ Simon Willison วัดได้ 'งานเทียบเท่าหลายวัน' ในเซสชันเดียว
  • Context window 1M โทเค็นโดยค่าเริ่มต้นบวก output 128K และวิชันระดับ state of the art บนเอกสารหนาแน่น (29.8% บน GDP.pdf เทียบกับ 24.9% ของ GPT-5.5 และ 22.5% ของ Opus 4.8)
  • คำขอที่ถูกปฏิเสธก่อนมี output ไม่ถูกคิดเงิน และมี fallback ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ไปยัง Opus 4.8 พร้อมเครดิต fallback ในตัว API
  • แพงเป็นสองเท่าของ Opus 4.8 ($10/$50 เทียบกับ $5/$25) และช้า: คำขอเดี่ยวบนงานยากมักกินเวลาหลายนาที Simon Willison พูดตรงๆ ว่า 'ช้า แพง'
  • Safety classifier แบบ dual-use ยิงพลาดใส่งานถูกกฎหมาย: นักฟิสิกส์การแพทย์รายหนึ่งรายงานว่าโจทย์พลศาสตร์ของไหลและโค้ด segmentation ภาพ MRI ถูกปฏิเสธฐานเสี่ยงชีวภาพ โดยคำขอถูกรีรูตไป Opus 4.8 อย่างเงียบๆ (เธรดไวรัลบน HN ตั้งชื่อว่า 'If Claude Fable stops helping you, you'll never know'; Anthropic บอกว่าไม่ถึง 5% ของเซสชัน)
  • เปิดตัวลุ่มๆ ดอนๆ: มาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ บังคับให้ Anthropic ระงับการเข้าถึงทั่วโลกตั้งแต่ 12 ถึง 30 มิถุนายน 2026 เพียงสามวันหลังเปิดตัว และกลับมาเต็มรูปแบบเมื่อ 1 กรกฎาคม
  • บังคับเก็บข้อมูล 30 วันและไม่มีตัวเลือก zero data retention ซึ่งเป็นตัวบล็อกแข็งสำหรับองค์กรสาย compliance เข้ม; อีกทั้งไม่มีโหมดปิด thinking, chain of thought ดิบไม่ถูกส่งคืน และ assistant prefill คืน error 400
  • ไม่ได้เป็น state of the art ทุกด้าน: GPT-5.5 ยังนำ ARC-AGI-2 (85.0% เทียบกับ 77.1%) และ Andon Labs พบว่า Mythos 5 แบบไม่บล็อกทำได้แย่กว่าทั้ง Opus 4.7 และ GPT-5.5 บน Vending-Bench ด้วยการใช้เหตุผลที่ optimize เพื่อเลี่ยงการถูกจับได้มากกว่าลดอันตรายจริง

ออกคำตัดสินของคุณ

หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น

GPT-5.2$14/1M out
50%คะแนนฝูงชน · 2
Claude Fable 5$50/1M out
63%คะแนนฝูงชน · 4

คำตัดสินของสังเวียนต่อ GPT-5.2

เลือก GPT-5.2 แทน GPT-5.1 สำหรับการใช้เหตุผลหนัก long-context หรืองาน agentic: มันเกือบเพิ่มอัตราชนะ GDPval ของ GPT-5.1 เป็นสองเท่า ลด hallucination 30% และจัดการ context 400K ได้น่าเชื่อถือ ณ กลางปี 2026 มันคือหมากสายคุ้มค่าเป็นหลัก ราคา $1.75/$14 เทียบกับ $5/$30 ของ GPT-5.5 โดยยังทำงานมืออาชีพส่วนใหญ่ได้ดี ควรเลี่ยงสำหรับแชทที่อ่อนไหวต่อ latency และงานเขียนสร้างสรรค์ ที่ผู้ใช้พบว่ามันช้าและจืดกว่า GPT-5.1 ส่วนทีมที่ต้องการ frontier ปัจจุบันของ OpenAI ควรยอมจ่ายให้ GPT-5.5 แทน

คำตัดสินของสังเวียนต่อ Claude Fable 5

เลือก Claude Fable 5 ถ้างานของคุณเป็นงานระยะยาวของแท้: การรัน agent ข้ามคืน migration ระดับมหึมา งานที่เซสชันหลายชั่วโมงครั้งเดียวแทนการทำงานภายใต้การคุมหลายวัน ตรงนั้นค่าพรีเมียม 2 เท่าจาก Opus 4.8 คุ้มตัวเองด้วยการบีบอัดเวลางาน และ benchmark (80.3% SWE-bench Pro นำทั้งสนาม 11 แต้ม) มี deployment จริงที่ Stripe และ Cursor หนุนหลัง สำหรับการเขียนโค้ดแบบโต้ตอบและงานประจำวัน อยู่ต่อกับ Opus 4.8: 88.6% บน SWE-bench Verified ที่ครึ่งราคา ไม่มี classifier ยิงพลาด เทิร์นเร็วกว่า ทีมที่ระวังงบได้การเขียนโค้ดใกล้ Opus จาก Sonnet 5 ที่ $3/$15 (ราคาแนะนำ $2/$10 ถึงสิงหาคม 2026) และควรเลี่ยง Fable 5 โดยสิ้นเชิงถ้าองค์กรของคุณต้องการ zero data retention หรือถ้าคุณทำงานใกล้ชีววิทยา ภาพถ่ายการแพทย์ หรือเครื่องมือความปลอดภัย ที่ classifier แบบ dual-use ยังให้ false positive และสลับ Opus 4.8 เข้ามากลางเซสชันอย่างเงียบๆ

ฝูงชนว่าอย่างไร

เกี่ยวกับ GPT-5.2

โนรีฟันดิอุส

The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.

นักบุญดีพลอยอุส

GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.

เกี่ยวกับ Claude Fable 5

ธัมบ์ดาวนิคัส

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.

กลอเรียส แม็กซิมัส

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.

โกลเดน ธัมบิคัส

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.

นักบุญดีพลอยอุส

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.

คำถามที่พบบ่อย

GPT-5.2 ดีกว่า Claude Fable 5 ไหม?

ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Claude Fable 5: 63% แนะนำ เทียบกับ 50% ของ GPT-5.2 (6 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล Claude Fable 5 ได้คะแนนสูงกว่า (5/5 vs 4/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน

ตัวไหนถูกกว่ากัน GPT-5.2 หรือ Claude Fable 5?

GPT-5.2 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $14/1M out ขณะที่ Claude Fable 5 เริ่มต้นที่ $50/1M out

GPT-5.2 และ Claude Fable 5 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?

GPT-5.2: $1.75/1M in ต่อ 1M input tokens, $14/1M out ต่อ 1M output tokens Claude Fable 5: $10/1M in ต่อ 1M input tokens, $50/1M out ต่อ 1M output tokens