三点摘要
- 成本效率和通用智能体任务，GPT‑5.6 Sol 更具优势。其 API 输出价格比 Fable 5 低 40%。
- 大型代码库和长时间自主编程方面，Claude Fable 5 是有力选择。已公布的 SWE‑Bench Pro 结果也由 Fable 5 领先。
- 如果处理敏感数据，需要确认政策差异。Fable 5 必须为安全监控保留数据 30 天。
核心规格对比
以下价格以各公司公开的自有 API 每 100 万 token 计。订阅费用和云市场价格另计，缓存和长输入可能适用不同的计费条件。
| 项目 | GPT‑5.6 Sol | Claude Fable 5 |
|---|---|---|
| 发布 | 2026年7月9日正式发布 | 2026年6月9日发布，7月1日恢复访问 |
| API 模型名称 | gpt-5.6-sol |
claude-fable-5 |
| 上下文窗口 | 1,050,000 token | 1,000,000 token |
| 最大输出 | 128,000 token | 128,000 token |
| API 输入价格 | $5 / 100 万 token | $10 / 100 万 token |
| API 输出价格 | $30 / 100 万 token | $50 / 100 万 token |
| 主要访问渠道 | ChatGPT、Codex、OpenAI API | Claude、Claude Code、Claude API 及主流云平台 |
| 数据相关限制 | 需确认各产品及合同的保留政策 | Fable 使用数据必须保留 30 天，不支持 ZDR |
谁在公开基准测试中领先？
没有任何一个模型能在所有评测中获胜。以下数据来自 OpenAI 的 GPT‑5.6 发布资料，其中两款模型可在同一张表中对比。结果可能随评测环境和推理设置而变化，也不保证实际工作中能获得完全相同的表现。
| 评测 | GPT‑5.6 Sol | Claude Fable 5 | 表中领先者 |
|---|---|---|---|
| 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 在综合智能体评测和终端任务中表现较强，而 Fable 5 在真实代码仓库级软件工程和部分工具使用评测中领先。因此，仅凭一项基准测试断定绝对胜者并不准确。
各模型的优势与限制
GPT‑5.6 Sol：成本效益与广泛的复杂任务能力
OpenAI 将 Sol 定位为一款覆盖编程、知识工作、研究、科学、计算机操作和设计的旗舰模型。其输入价格仅为 Fable 5 的一半，输出价格低 40%，因此对于需要大量上下文和反复调用的智能体，成本差距可能会相当明显。
- 优势： 较低的词元单价、终端与智能体评测表现，以及通过 ChatGPT、Codex 和 API 提供的广泛访问渠道
- 限制： 超过 272,000 个词元的长输入会适用额外的计费倍数，高风险生物或网络安全请求可能会被拒绝或接受额外审查
Claude Fable 5：长期自主编程与复杂专业工作
Anthropic 将 Fable 5 描述为一款面向持续数天的智能体任务、大规模迁移、复杂实现和文档密集型专业工作的模型。其核心定位是能够制定计划、委派给子智能体并自行验证结果的长期任务。
- 优势： SWE‑Bench Pro、长期编程、复杂代码库、文档、表格与图表解读，以及自我验证
- 限制： 词元价格较高、必须保留数据 30 天，部分网络安全或生物领域请求可能会被转至 Opus 4.8 或遭到拒绝
按用途选择的标准
更适合选择 GPT‑5.6 Sol 的情况
- 重视 API 成本和吞吐量的服务
- 除编程外还要同时进行研究、文档处理和工具使用
- 在 ChatGPT 和 Codex 之间切换工作
- 经常使用基于终端的智能体自动化
更适合选择 Claude Fable 5 的情况
- 长时间自主修改大型代码库
- 复杂迁移和自我验证是核心需求
- 分析包含 PDF、表格和图表的专业文档
- 困难单项任务的完成质量比成本更重要
一句话结论： 对于大多数通用任务和成本效益，GPT‑5.6 Sol 是更均衡的选择。如果长时间自主编程和处理复杂代码库比预算更重要，则值得优先测试 Claude Fable 5。在最终选择前，使用相同的工作样本直接评估两个模型最为可靠。
对比时的注意事项
基准测试结果由模型开发商公布，可能会因提示词、工具、推理强度和评分方式而异。价格也可能因缓存、长输入、区域推理和云服务提供商而有所不同。本文以截至 2026 年 7 月 19 日的公开信息为依据，内容可能会随产品政策调整而变化。
核验依据与相关工具
事实核验日期：2026-08-07。模型名、价格、上下文和保留条件分别对照两家公司的产品及API文档。基准数字明确限于OpenAI发布的同一张表，不作为中立的实际使用排名。