Anthropic
Claude Sonnet 5.5
claude-sonnet-5.5
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
128K
출시일
N/A
입력$2 / 백만 토큰
출력$10 / 백만 토큰
Claude Fable 5
claude-fable-5Claude Fable 5은(는) 출처에서 Mythos-level Claude model, long-running autonomy, memory and sub-agent work을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 대규모 프로젝트, 자율 지식 업무, 코딩, vision and project 협업에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
2026년 6월 9일
Modalities
Claude Fable 5 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $10/M | $50/M | $1/M |
Claude Fable 5 API 기능
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Not supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2026-01-31
Endpoint Protocols
Completions APIMessages API
Claude Fable 5 모델 주요 특징
Claude Fable 5는 장시간 자율 실행, 소프트웨어 엔지니어링, 시각 이해, 복잡한 지식 작업이 필요한 고난도 개발 업무에 적합합니다.
장시간 자율 실행
장시간의 복잡한 작업에서도 집중을 유지하고 자체 메모를 활용해 이후 판단을 개선할 수 있습니다.
대규모 소프트웨어 엔지니어링
어려운 프로덕션 코딩과 코드베이스 전반의 변경을 적은 개입으로 수행할 수 있습니다.
시각적 분석 이해
세부 도표와 스크린샷을 해석하고 시각적 근거를 기술적 추론과 연결합니다.
Claude Fable 5 사용 사례
Claude Fable 5는 대규모 코드베이스 변경, 장시간 분석 연구, 고난도 시각 기반 재구성 작업에 적합합니다.
코드베이스 전체 마이그레이션
대규모 저장소의 의존성을 분석하고 연계된 변경을 구현한 뒤 마이그레이션 결과를 검증합니다.
장시간 분석 연구
복잡한 근거를 여러 단계로 조사하고 중간 결과를 유지해 논리적인 종합 결론을 만듭니다.
스크린샷 기반 앱 재구성
인터페이스 스크린샷에서 구조와 동작을 추론하고 시각적 참조에 맞는 실행 가능한 구현을 생성합니다.
TokenHub API로 Claude Fable 5 사용하는 방법
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Claude Fable 5 벤치마크
Claude Fable 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Opus 4.8 Fallback)
| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 59.9 |
| Artificial Analysis Coding Index | 코딩 역량 종합 평가 | 62 |
| 지식 및 추론 | ||
| GPQA | 고난도 과학 문제 해결 | 92.6% |
| HLE | 다분야 전문가 수준 평가 | 53.3% |
| 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 | ||
| SciCode | 과학 컴퓨팅 코딩 과제 | 60.2% |
| Terminal-Bench Hard | 고난도 터미널 작업 수행 | 62.9% |
| 지시 준수 및 에이전트 작업 | ||
| IFBench | 프롬프트 제약 준수 | 63.5% |
| AA-LCR | 긴 컨텍스트 추론 | 70% |
| τ²-Bench | 에이전트 워크플로 작업 | 98.5% |
지표 출처 Artificial Analysis
Claude Fable 5 비교
Claude Fable 5 자주 묻는 질문
Claude Fable 5의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.
Claude Fable 5은 어떤 모델이며 Anthropic 모델 라인업에서 어떤 위치인가요?+
Claude Fable 5 모델은 고난도 추론과 높은 자율성이 필요한 작업을 위한 Anthropic의 최상위 Claude 모델입니다. 공개 제공 상태가 변경되었으므로 배포 전에 현재 접근 권한과 데이터 처리 조건을 확인해야 합니다.
Claude Fable 5에 가장 잘 맞는 작업은 무엇인가요?+
장기 자율 에이전트, 복잡한 다단계 추론, 그리고 전문 문서 및 의사결정 분석에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.
더 작거나 오래된 모델 대신 Claude Fable 5을 선택할 이유는 무엇인가요?+
가장 실용적인 강점은 추론 노력의 적응형 배분, 장기 작업에서 높은 자율성, 그리고 효과적인 도구 및 함수 호출입니다. 이 조합은 복잡한 다단계 추론에 특히 유용합니다.
Claude Fable 5에 의존하기 전에 무엇을 검증해야 하나요?+
안정적이고 광범위한 프로덕션 접근이 필수인 경우, 비용 민감도가 매우 높은 경우, 또는 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 사실, 법률, 재무, 의료, 운영과 관련된 중요한 출력은 자격을 갖춘 사람이 검토해야 합니다.
Claude Fable 5의 실용적인 TokenHub 설정 지침은 무엇인가요?+
TokenHub에서는 Claude Fable 5에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. 공급자 접근 조건이 변경되었으므로 민감한 데이터를 보내기 전에 TokenHub의 현재 이용 가능 여부와 데이터 보존 요건을 확인하세요.
Claude Fable 5을 사용할 준비가 되셨나요?
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미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
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