Claude Fable 5.2 preço de API: teste e quando usar

Claude Fable 5.2, anunciado pela Anthropic a 9 de novembro, está disponível no Carpe Diem com o identificador claude-fable-5-2 desde 10 de novembro. No momento do nosso teste custava cerca de 3,81 $ o milhão de tokens de entrada e 19,05 $ de saída, contra 8 $ e 40 $ na Venice. Acertou o cálculo, o JSON e a agulha num texto longo. Resta saber quando vale o dobro do Opus 5.5.

Claude Fable 5.2, o essencial

A Anthropic apresenta-o como o modelo mais capaz para trabalho técnico difícil: código com agentes, investigação, finanças, conceção. O anúncio oficial indica que Fable e Mythos assentam no mesmo modelo; o Mythos continua reservado a programas de verificação. Na Anthropic, a tarifa desceu face ao Fable 5.1. Existe um modo rápido na plataforma deles; não o vimos nem o medimos no Carpe Diem.

O catálogo atribui-lhe visão, raciocínio, chamada de funções, saídas estruturadas, pesquisa web, várias imagens por pedido e uma janela de um milhão de tokens. Está classificado anonymized: a Venice transmite os seus pedidos à Anthropic, que vê o conteúdo mas não o remetente. Se os prompts tiverem de ficar num modelo private, escolha outro.

Preço: 22,86 $ por mil pedidos médios

Mil pedidos de 1 000 tokens de entrada e outros tantos de saída ficam em 22,86 $ no Carpe Diem, contra 48 $ na Venice. O preço segue a capacidade do dia: confirme em /models antes de orçamentar um volume grande.

	Entrada / M	Saída / M	1 000 pedidos (1k / 1k)	Confidencialidade
Claude Fable 5.2 (Carpe Diem)	3,8102 $	19,0510 $	22,86 $	anonymized
Claude Fable 5.2 (Venice)	8,0000 $	40,0000 $	48,00 $	—
Claude Opus 5.5	1,9051 $	9,5255 $	11,43 $	anonymized
Kimi K3.1 Pro	0,9525 $	4,7627 $	5,72 $	private

Para chamadas curtas e numerosas, acrescente venice_parameters.include_venice_system_prompt: false: sem esse campo, a Venice acrescenta o próprio prompt de sistema, cerca de 1 700 tokens faturados em cada chamada.

Teste: JSON válido, cálculo em poucos segundos

O banco completo custou menos de 0,06 $. O Fable encontrou o limiar de rentabilidade, recuperou a referência 7319-KESTREL escondida num texto de cerca de 2 500 palavras, e devolveu JSON (fornecedor, montante, data, duas linhas de artigos) alinhado com o esquema à primeira. O francês, um parágrafo sobre o papel de um encaminhador de modelos, está correto na leitura, à parte o tuteio. O primeiro token chega em pouco mais de um segundo e meio.

Prova	Resultado	Duração
Raciocínio (limiar de rentabilidade)	certo, 40000	6,7 s
Extração JSON	conforme	2,0 s
Agulha no texto longo	encontrada	2,5 s
Redação em francês	correta na leitura	7,4 s
JavaScript (compressRanges)	6/6	6,9 s

A função compressRanges devolvida, extraída e executada à parte, passa os 6 casos. É o código que o modelo escreveu nesta prova.

Fable, Opus 5.5 ou um modelo mais barato

A Anthropic recomenda começar pelo Opus 5.5 na maior parte das tarefas de código e de conhecimento, e subir para o Fable no trabalho mais ambicioso e aberto. No Carpe Diem, o Opus 5.5 custa cerca de metade. Não voltámos a lançar o nosso banco sobre ele.

Para extrair JSON ou fazer um cálculo curto, Kimi K3.1 Pro e GPT-6.1 Terra continuam bem mais baratos. O Fable justifica-se se quiser precisamente este modelo Anthropic para código com agentes ou uma tarefa longa, não para extratos JSON que um modelo mais barato faz igualmente bem.

Primeira chamada com uma chave Carpe Diem

Crie uma chave cdm_ e exporte CARPE_API_KEY=cdm_your_key_here e OPENAI_BASE_URL=https://carpe-diem.xyz/api/operator/v1. O excerto não instala nada: o urllib chega.

import json
import os
import urllib.request

url = os.environ["OPENAI_BASE_URL"].rstrip("/") + "/chat/completions"
req = urllib.request.Request(
    url,
    data=json.dumps(
        {
            "model": "claude-fable-5-2",
            "messages": [{"role": "user", "content": "Reply with the single word ok."}],
            "venice_parameters": {"include_venice_system_prompt": False},
        }
    ).encode(),
    headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["CARPE_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
    },
    method="POST",
)
with urllib.request.urlopen(req, timeout=90) as resp:
    headers = dict(resp.headers)
    body = json.loads(resp.read().decode())

print(body["choices"][0]["message"]["content"])
usage = body.get("usage") or {}
print("prompt_tokens", usage.get("prompt_tokens"))
print("completion_tokens", usage.get("completion_tokens"))
print("x-carpe-cost-usdc-micro", headers.get("X-Carpe-Cost-Usdc-Micro") or headers.get("x-carpe-cost-usdc-micro"))
print("model", body.get("model"))

ok
prompt_tokens 18
completion_tokens 21
x-carpe-cost-usdc-micro 469
model claude-fable-5-2

Procedimento: teste de 10 de novembro de 2026, uma execução por prova, só texto curto. Visão, ferramentas, reasoning_effort e a janela de um milhão de tokens não foram testados.

Para comparar outras tarifas do dia, veja o catálogo e o estimador. Para o mesmo teste sem código, abra claude-fable-5-2 no Create Hub e envie-lhe a sua própria tarefa de código.