三點摘要
- 成本效益和通用代理任務，GPT‑5.6 Sol 更具優勢。其 API 輸出價格比 Fable 5 低 40%。
- 大型程式碼庫和長時間自主程式設計方面，Claude Fable 5 是有力選擇。已公布的 SWE‑Bench Pro 結果也由 Fable 5 領先。
- 如果處理敏感資料，需要確認政策差異。Fable 5 必須為安全監控保留資料 30 天。
核心規格比較
以下價格以各公司公開的自有 API 每 100 萬 token 計。訂閱費用和雲端市集價格另計，快取和長輸入可能適用不同的計費條件。
| 項目 | GPT‑5.6 Sol | Claude Fable 5 |
|---|---|---|
| 發佈 | 2026年7月9日正式發佈 | 2026年6月9日發佈，7月1日恢復存取 |
| API 模型名稱 | gpt-5.6-sol |
claude-fable-5 |
| 上下文視窗 | 1,050,000 token | 1,000,000 token |
| 最大輸出 | 128,000 token | 128,000 token |
| API 輸入價格 | $5 / 100 萬 token | $10 / 100 萬 token |
| API 輸出價格 | $30 / 100 萬 token | $50 / 100 萬 token |
| 主要存取管道 | ChatGPT、Codex、OpenAI API | Claude、Claude Code、Claude API 及主流雲端平台 |
| 資料相關限制 | 需確認各產品及合約的保留政策 | Fable 使用資料必須保留 30 天，不支援 ZDR |
誰在公開基準測試中領先？
沒有任何一個模型能在所有評測中獲勝。以下資料來自 OpenAI 的 GPT‑5.6 發佈資料，其中兩款模型可在同一張表中比較。結果可能隨評測環境和推理設定而變化，也不保證實際工作中能獲得完全相同的表現。
| 評測 | GPT‑5.6 Sol | Claude Fable 5 | 表中領先者 |
|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam | 52.7% | 40.5% | GPT‑5.6 Sol |
| AA Coding Agent Index v1.1 | 80.0 | 77.2 | GPT‑5.6 Sol |
| SWE‑Bench Pro | 64.6% | 80.0% | Claude Fable 5 |
| Terminal‑Bench 2.1 | 88.8% | 83.1% | GPT‑5.6 Sol |
| Toolathlon | 58.0% | 61.7% | Claude Fable 5 |
Sol 在綜合代理評測和終端機任務中表現較強，而 Fable 5 在真實程式碼儲存庫層級的軟體工程和部分工具使用評測中領先。因此，僅憑一項基準測試斷定絕對勝者並不準確。
各模型的優勢與限制
GPT‑5.6 Sol：成本效益與廣泛的複雜任務能力
OpenAI 將 Sol 定位為一款涵蓋程式設計、知識工作、研究、科學、電腦操作和設計的旗艦模型。其輸入價格僅為 Fable 5 的一半，輸出價格低 40%，因此對於需要大量上下文和反覆呼叫的代理，成本差距可能會相當明顯。
- 優勢： 較低的詞元單價、終端與代理評測表現，以及透過 ChatGPT、Codex 和 API 提供的廣泛存取管道
- 限制： 超過 272,000 個詞元的長輸入會套用額外的計費倍數，高風險生物或網路安全請求可能會遭到拒絕或接受額外審查
Claude Fable 5：長期自主程式設計與複雜專業工作
Anthropic 將 Fable 5 描述為一款面向持續數天的代理任務、大規模遷移、複雜實作和文件密集型專業工作的模型。其核心定位是能夠制定計畫、委派給子代理並自行驗證結果的長期任務。
- 優勢： SWE‑Bench Pro、長期程式設計、複雜程式碼庫、文件、表格與圖表解讀，以及自我驗證
- 限制： 詞元價格較高、必須保留資料 30 天，部分網路安全或生物領域請求可能會被轉至 Opus 4.8 或遭到拒絕
按用途選擇的標準
更適合選擇 GPT‑5.6 Sol 的情況
- 重視 API 成本和吞吐量的服務
- 除程式設計外還要同時進行研究、文件處理和工具使用
- 在 ChatGPT 和 Codex 之間切換工作
- 經常使用以終端機為基礎的代理自動化
更適合選擇 Claude Fable 5 的情況
- 長時間自主修改大型程式碼庫
- 複雜遷移和自我驗證是核心需求
- 分析包含 PDF、表格和圖表的專業文件
- 困難單項任務的完成品質比成本更重要
一句話結論： 對於大多數通用任務和成本效益，GPT‑5.6 Sol 是更均衡的選擇。如果長時間自主程式設計和處理複雜程式碼庫比預算更重要，則值得優先測試 Claude Fable 5。在最終選擇前，使用相同的工作樣本直接評估兩個模型最為可靠。
比較時的注意事項
基準測試結果由模型開發商公布，可能會因提示詞、工具、推理強度和評分方式而異。價格也可能因快取、長輸入、區域推理和雲端服務供應商而有所不同。本文以截至 2026 年 7 月 19 日的公開資訊為依據，內容可能會隨產品政策調整而變化。
核驗依據與相關工具
事實核驗日期：2026-08-07。模型名稱、價格、上下文和保留條件分別對照兩家公司的產品及API文件。基準數字明確限於OpenAI發布的同一張表，不作為中立的實際使用排名。