Claude Fable 5.1: Benchmark, Harga API, Speed, dan Context Window 1 Juta Token

Claude Fable 5.1 adalah model reasoning terbaru dari Anthropic yang dirilis pada September 2026. Model ini menarik karena tidak hanya berada di jajaran teratas benchmark Artificial Analysis, tetapi juga menawarkan beberapa tingkat reasoning effort yang memungkinkan pengguna menyesuaikan kemampuan model dengan biaya dan kompleksitas pekerjaan.

Pada konfigurasi Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback, Claude Fable 5.1 memperoleh Artificial Analysis Intelligence Index 53. Model ini juga menghasilkan output sekitar 67 token per detik, memiliki context window 1 juta token, serta mendukung input teks dan gambar.

Angka tersebut membuat Claude Fable 5.1 menarik untuk pekerjaan yang membutuhkan reasoning mendalam, coding, analisis dokumen panjang, penelitian, dan workflow berbasis AI agent.

Sumber utama: Artificial Analysis — Claude Fable 5.1

Apa Itu Claude Fable 5.1?

Claude Fable 5.1 merupakan model proprietary dari Anthropic yang dirilis pada 1 September 2026.

Model ini termasuk kategori reasoning model, artinya Claude dapat menggunakan proses penalaran tambahan sebelum menghasilkan jawaban akhir.

Berbeda dengan model yang hanya memiliki satu konfigurasi tetap, Claude Fable 5.1 tersedia dengan beberapa tingkat reasoning effort:

• Low
• Medium
• High
• XHigh
• Max

Semakin tinggi effort yang digunakan, model dapat mengalokasikan lebih banyak proses reasoning untuk menyelesaikan tugas.

Namun peningkatan effort juga dapat meningkatkan penggunaan token dan biaya.

Karena itu, konfigurasi tertinggi tidak selalu menjadi pilihan paling efisien untuk semua pekerjaan.

Intelligence Index Claude Fable 5.1

Artificial Analysis menguji Claude Fable 5.1 menggunakan Intelligence Index, yaitu skor gabungan dari beberapa benchmark untuk mengukur kemampuan model.

Pada data terbaru, hasilnya adalah:

• Low Effort: 47
• Medium Effort: 49
• High Effort: 51
• XHigh Effort: 53
• Max Effort: 53

Hal yang menarik adalah XHigh dan Max sama-sama memperoleh Intelligence Index 53.

Artinya, meningkatkan reasoning dari XHigh ke Max tidak meningkatkan skor Intelligence Index pada pengujian tersebut.

Namun biaya penggunaannya tetap meningkat.

Ini menunjukkan bahwa reasoning effort memiliki titik di mana penggunaan resource tambahan tidak selalu menghasilkan peningkatan benchmark yang sebanding.

Apa yang Diukur Intelligence Index?

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 menggunakan sepuluh evaluasi untuk membandingkan kemampuan model.

Evaluasi tersebut meliputi:

• AA-Briefcase
• GDPval-AA v2
• AutomationBench-AA
• Terminal-Bench v4.0
• SciCode
• Humanity's Last Exam
• GDP.pdf
• CritPt
• AA-Omniscience
• AA-LCR v1.1

Pengujian tersebut mencakup berbagai kemampuan seperti reasoning, coding, pekerjaan berbasis agent, penggunaan terminal, scientific reasoning, serta kemampuan memahami konteks panjang.

Karena itu, skor 53 bukan berarti Claude memiliki kecerdasan 53 persen.

Angka tersebut adalah indeks yang digunakan untuk membandingkan performa model dengan model AI lainnya.

Mengapa Ada Skor Claude Fable 5.1 yang Berbeda?

Jika mencari informasi mengenai Claude Fable 5.1 di Artificial Analysis, kamu mungkin menemukan artikel lama yang menyebut skor 66.

Angka tersebut berasal dari evaluasi pra-rilis yang dipublikasikan Artificial Analysis pada awal September 2026.

Sementara itu, halaman model terbaru menggunakan Intelligence Index yang telah diperbarui dan menampilkan skor 53 untuk Max Effort.

Karena benchmark AI dapat berubah seiring pembaruan metodologi, skor dari artikel lama tidak selalu bisa dibandingkan langsung dengan leaderboard terbaru.

Untuk artikel ini, data yang digunakan mengikuti halaman model Artificial Analysis terbaru.

Buka halaman Claude Fable 5.1 di Artificial Analysis

Seberapa Cepat Claude Fable 5.1?

Selain kecerdasan, Artificial Analysis juga mengukur output speed.

Pada konfigurasi Max Effort, Claude Fable 5.1 menghasilkan sekitar 67 token per detik melalui API Anthropic.

Kecepatan untuk masing-masing konfigurasi berada di kisaran:

• Max Effort: sekitar 67 token/detik
• XHigh Effort: sekitar 56 token/detik
• High Effort: sekitar 49 token/detik
• Medium Effort: sekitar 47 token/detik
• Low Effort: sekitar 47 token/detik

Output speed mengukur kecepatan model menghasilkan token setelah proses output dimulai.

Metrik ini berbeda dengan latency.

Sebuah reasoning model dapat membutuhkan waktu untuk berpikir sebelum jawaban pertama terlihat, kemudian menghasilkan teks dengan cepat setelah proses output dimulai.

Karena itu, angka token per detik tidak sebaiknya digunakan sendirian untuk menentukan model AI mana yang paling cepat.

Low Effort Justru Memiliki Latency Lebih Rendah

Artificial Analysis mencatat konfigurasi Low Effort sebagai varian dengan Time to First Answer Token paling rendah dalam keluarga Claude Fable 5.1, sekitar 6,78 detik.

Ini masuk akal karena model tidak perlu menggunakan reasoning sebanyak konfigurasi Max atau XHigh.

Untuk aplikasi yang membutuhkan respons cepat, reasoning effort rendah dapat terasa lebih responsif.

Sebaliknya, pekerjaan yang membutuhkan analisis lebih dalam mungkin mendapatkan manfaat dari effort yang lebih tinggi.

Harga API Claude Fable 5.1

Artificial Analysis mencatat harga Claude Fable 5.1 sekitar:

• Input: US$10 per 1 juta token
• Output: US$50 per 1 juta token
• Cache discount: sekitar 98%

Harga input dan output tersebut sama untuk beberapa konfigurasi reasoning.

Namun biaya akhir sebuah pekerjaan dapat berbeda karena jumlah token yang digunakan setiap reasoning effort tidak sama.

Karena itu, Artificial Analysis juga menyediakan metrik Cost per Intelligence Index Task.

Berapa Cost per Task Claude Fable 5.1?

Biaya rata-rata per tugas benchmark berubah cukup besar tergantung reasoning effort.

Artificial Analysis mencatat:

• Low Effort: US$2,37
• Medium Effort: US$2,98
• High Effort: US$3,91
• XHigh Effort: US$5,98
• Max Effort: US$7,63

Perbedaannya cukup besar.

Max Effort membutuhkan biaya lebih dari tiga kali Low Effort dalam pengujian tersebut.

Namun Intelligence Index hanya meningkat dari 47 menjadi 53.

Ini adalah contoh yang bagus mengapa memilih model AI tidak cukup hanya dengan menggunakan konfigurasi paling tinggi.

Untuk penggunaan API dalam volume besar, rasio antara kemampuan dan biaya dapat menjadi jauh lebih penting.

XHigh Bisa Lebih Menarik daripada Max

Ada satu data yang cukup menarik.

XHigh dan Max sama-sama memperoleh Intelligence Index 53.

Tetapi:

• XHigh memiliki cost per task sekitar US$5,98
• Max memiliki cost per task sekitar US$7,63

Dengan kata lain, berdasarkan benchmark tersebut, Max menggunakan resource lebih banyak tanpa meningkatkan skor agregat dibandingkan XHigh.

Hal ini tidak berarti Max tidak pernah memberikan hasil lebih baik.

Pada tugas tertentu, reasoning tambahan masih bisa membantu.

Namun jika penggunaan API dilakukan dalam jumlah besar, XHigh dapat menjadi konfigurasi yang lebih menarik untuk diuji terlebih dahulu.

Claude Fable 5.1 Termasuk Model yang Sangat Verbose

Artificial Analysis juga mengukur jumlah token yang dihasilkan selama Intelligence Index.

Pada konfigurasi Max, Claude Fable 5.1 menghasilkan sekitar 190 juta output token selama keseluruhan evaluasi.

Artificial Analysis membandingkannya dengan median model yang berada di sekitar 90 juta token.

Artinya, Claude Fable 5.1 Max tergolong cukup verbose.

Model menggunakan banyak token ketika menyelesaikan benchmark.

Karakter seperti ini dapat memberikan jawaban yang lebih detail, tetapi juga dapat meningkatkan:

• biaya API
• waktu penyelesaian
• jumlah token output
• kebutuhan penyimpanan log
• biaya workflow dalam skala besar

Untuk pekerjaan sederhana, konfigurasi reasoning yang lebih rendah dapat lebih efisien.

Context Window 1 Juta Token

Salah satu keunggulan Claude Fable 5.1 adalah context window 1 juta token.

Context window menentukan jumlah informasi yang dapat berada dalam satu konteks ketika model memproses permintaan.

Kapasitas sebesar ini membuka banyak kemungkinan penggunaan.

Claude Fable 5.1 dapat digunakan untuk:

• menganalisis dokumen panjang
• membaca banyak dokumen sekaligus
• memahami repository kode
• melakukan penelitian berbasis banyak sumber
• menjalankan workflow RAG
• mempertahankan percakapan panjang
• menganalisis laporan perusahaan
• bekerja dengan data teks dalam jumlah besar

Namun context window besar tidak otomatis berarti model akan mengingat dan memahami seluruh informasi dengan akurasi sempurna.

Kualitas long-context reasoning tetap perlu diuji berdasarkan jenis pekerjaan yang sebenarnya.

Claude Fable 5.1 Mendukung Input Gambar

Claude Fable 5.1 bukan hanya model berbasis teks.

Artificial Analysis mencatat dukungan:

• Input: teks dan gambar
• Output: teks

Artinya, Claude dapat menerima gambar sebagai bagian dari prompt.

Kemampuan ini berguna untuk:

• membaca screenshot
• menganalisis diagram
• memahami dokumen yang berisi gambar
• membaca tampilan aplikasi
• membandingkan desain visual
• menjawab pertanyaan berdasarkan sebuah gambar

Kemampuan multimodal seperti ini membuat Claude Fable 5.1 lebih fleksibel dibandingkan model yang hanya menerima input teks.

Apakah Claude Fable 5.1 Open Source?

Tidak.

Claude Fable 5.1 merupakan proprietary model.

Bobot model tidak tersedia untuk diunduh secara publik.

Anthropic juga belum mempublikasikan jumlah parameter Claude Fable 5.1.

Karena itu, pengguna tidak dapat menjalankan model ini sendiri seperti beberapa model open weights.

Akses dilakukan melalui layanan atau API yang menyediakan Claude Fable 5.1.

Low, Medium, High, XHigh, atau Max?

Pilihan reasoning effort sebaiknya disesuaikan dengan tingkat kesulitan pekerjaan.

Low Effort dapat digunakan untuk:

• pertanyaan sederhana
• klasifikasi
• ekstraksi data
• rangkuman singkat
• pekerjaan dengan volume request tinggi

Medium atau High lebih masuk akal untuk:

• analisis
• coding
• penulisan kompleks
• pemecahan masalah
• pekerjaan profesional sehari-hari

XHigh atau Max dapat dipertimbangkan untuk:

• reasoning kompleks
• penelitian
• coding sulit
• pekerjaan agentic
• scientific reasoning
• masalah yang membutuhkan banyak langkah

Tidak semua pekerjaan membutuhkan Max.

Menggunakan reasoning sesuai tingkat kesulitan tugas dapat mengurangi biaya tanpa kehilangan terlalu banyak kualitas.

Kelebihan Claude Fable 5.1

Berdasarkan data Artificial Analysis, beberapa keunggulan yang menonjol adalah:

• Intelligence Index mencapai 53
• memiliki lima tingkat reasoning effort
• output speed Max sekitar 67 token/detik
• context window 1 juta token
• mendukung input teks dan gambar
• berada di jajaran teratas model reasoning
• cocok untuk pekerjaan kompleks dan konteks panjang

Model ini memberikan fleksibilitas yang cukup besar antara kualitas, kecepatan, dan biaya.

Kekurangan Claude Fable 5.1

Kemampuan tinggi tersebut juga memiliki beberapa kompromi.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan:

• harga output mencapai US$50 per 1 juta token
• Max Effort memiliki cost per task cukup tinggi
• penggunaan token pada Max sangat besar
• model bersifat proprietary
• weights tidak tersedia untuk self-hosting
• parameter model tidak dipublikasikan

Karena itu, Claude Fable 5.1 tidak otomatis menjadi pilihan paling ekonomis untuk setiap aplikasi.

Apakah Claude Fable 5.1 Layak Digunakan?

Claude Fable 5.1 menarik untuk pekerjaan yang memang membutuhkan kemampuan reasoning kelas atas.

Model ini layak dipertimbangkan untuk:

• penelitian
• coding kompleks
• analisis dokumen panjang
• knowledge work
• AI agent
• pemrosesan gambar dan teks
• reasoning dengan banyak langkah
• pekerjaan yang membutuhkan context window besar

Untuk tugas sederhana seperti caption singkat, klasifikasi dasar, atau merangkum beberapa paragraf, menggunakan Max Effort kemungkinan berlebihan.

Dalam kasus tersebut, Low, Medium, atau model lain yang lebih ringan dapat memberikan hasil yang cukup dengan biaya lebih rendah.

Kesimpulan

Claude Fable 5.1 menjadi salah satu model reasoning paling kuat yang saat ini diuji Artificial Analysis.

Pada konfigurasi Max Effort, model ini memperoleh Intelligence Index 53, menghasilkan sekitar 67 token per detik, memiliki context window 1 juta token, dan mendukung input teks serta gambar.

Namun kemampuan tersebut datang dengan biaya.

Cost per Intelligence Index task meningkat dari sekitar US$2,37 pada Low Effort menjadi US$7,63 pada Max Effort.

Menariknya, XHigh dan Max sama-sama memperoleh Intelligence Index 53 meskipun biaya keduanya berbeda.

Hal tersebut menunjukkan bahwa memilih konfigurasi AI terbaik bukan selalu tentang menggunakan setting tertinggi.

Pilihan yang lebih tepat adalah menyesuaikan reasoning effort dengan tingkat kesulitan pekerjaan.

Untuk tugas sederhana, effort rendah dapat lebih efisien. Untuk penelitian, coding kompleks, dan reasoning yang membutuhkan banyak langkah, konfigurasi lebih tinggi baru mulai memberikan alasan yang lebih kuat untuk digunakan.

Sumber data: [Artificial Analysis — Claude Fable 5.1](https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-1) dan [Claude Fable 5.1 Release Comparison](https://artificialanalysis.ai/models/releases/claude-fable-5-1). Data diperiksa pada September 2026. Benchmark, harga API, speed, dan hasil pengujian dapat berubah setelah pembaruan berikutnya.