হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Claude Fable 5.1 vs GPT-6 Sol

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (4)
AnthropicOpenAIflagshipflagship

Anthropic-এর Claude Fable 5.1 এবং OpenAI-এর GPT-6 Sol-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার

Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.

জনপ্রিয় তুলনা:
Anthropic

Claude Fable 5.1

নিরীক্ষাযোগ্য ফ্রন্টিয়ার

২০২৬ সালের শেষের Anthropic-এর সর্বোচ্চ বুদ্ধিমত্তার বাণিজ্যিক ফাউন্ডেশন মডেল, যা ৭৫% সাশ্রয়ী প্রম্পট ক্যাশ রিড, এন্টারপ্রাইজ ডেটা নিয়ন্ত্রণ এবং নিরীক্ষাযোগ্য রিজনিং প্রদান করে।

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$50.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

83.8%

OpenAI

GPT-6 Sol

সাশ্রয়ী GPT-6

GPT-6 টিয়ার প্রদানকারী জটিল কোডিং এবং পেশাদার কাজ -এ half মূল্য এর GPT-5.6 Sol.

Intelligence Index93 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.1%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • GPT-6 Sol is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-6 Sol is faster at 116 tok/s vs 65 tok/s.
  • Claude Fable 5.1 leads on SWE-bench coding (83.8% vs 82.1%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যClaude Fable 5.1GPT-6 Sol
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8293
Provider
AnthropicOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$10.00 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$50.00 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$7.17 / 1M$1.47 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
65 tok/s116 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
83.8%82.1%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
81.6%80.6%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.25 / 1M$0.10 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Claude Fable 5.1
+1.7% SWE-bench lead
খরচ
GPT-6 Sol
5.0x cheaper monthly runtime
স্পিড
GPT-6 Sol
+78% faster generation
কনটেক্সট
Tied
1M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Claude Fable 5.1GPT-6 Sol
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

83.8%vs82.1%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

81.6%vs80.6%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

91%vs89.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1510ptsvs1516pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs18%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

62%vs63.2%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs54.5%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs79.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs93.4%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs90.8%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs116 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Claude Fable 5.11.45s
GPT-6 Sol1.16s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude Fable 5.19.14s
GPT-6 Sol5.47s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Claude Fable 5.1 মাসিক API বিল
$60.38 / month
$10/1M in · $50/1M out
GPT-6 Sol মাসিক API বিল
$12.15 / month
$2/1M in · $10/1M out
GPT-6 Sol saves approximately $48.23 / month (80%) under this workload.5.0x Savings

Claude Fable 5.1 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • শীর্ষ-ranked বুদ্ধিমত্তা index সহ 75% reduced prompt caching খরচ ($0.25/M টোকেন)
  • 60% reduction মধ্যে cybersecurity vulnerability false-positives
  • এন্টারপ্রাইজ ফ্রন্টিয়ার Safeguards প্রদানকারী গ্রাহক-controlled auditing keys
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Premium $10/$50 টোকেন economics unsuitable এর জন্য generic ভোক্তা টাস্কসমূহ
  • টুল choice প্যারামিটার "any" হয় নয় supported মধ্যে current API specification
  • Conservative সুরক্ষা filters may trigger verbose refusal explanations এর ওপর dual-use গবেষণা

GPT-6 Sol · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Roughly 50% cheaper চেয়ে GPT-5.6 Sol
  • Error rate close প্রতি half এর previous প্রজন্ম
  • শক্তিশালী এজেন্টিক কোডিং এবং পেশাদার ওয়ার্কফ্লো
  • Roughly half মূল্য এর GPT-5.6 Sol সহ উন্নত error rates
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Weaker চেয়ে GPT-6 Astra এর ওপর hardest টাস্কসমূহ
  • Sits close মধ্যে মূল্য প্রতি GPT-6.1 Sol, which হয় stronger

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricClaude Fable 5.1GPT-6 Sol
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$10.97$2.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
72K62K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
37K36K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যClaude Fable 5.1GPT-6 Sol
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)claude-fable-5-1-20260901gpt-6-sol
API প্রোটোকলAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ2026-092026-09
নলেজ কাটঅফJune 2026April 2026
আর্কিটেকচারFrontier Auditable Multimodal TransformerCost-efficient frontier unified reasoning model
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্যপূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL$0.25/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTLস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সনেটিভ ওয়েব সার্চ সাইটেশন + কোড এক্সিকিউশন টুল ও MCP কানেক্টরনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)AWS Bedrock কাস্টম টিউনিং ও প্রম্পট ডিস্টিলেশনসুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

Claude Fable 5.1 vs GPT-6 Sol: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Claude Fable 5.1 or GPT-6 Sol?

GPT-6 Sol is more intelligent. It scores 93 compared with 82 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-6 Sol is faster, generating 116 tokens per second compared with 65 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-6 Sol is cheaper at $1.47 per 1M tokens blended, compared with $7.17 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-6 Sol has lower latency, with a time to first token of 1.16s compared with 1.45s.

চূড়ান্ত মতামত

Claude Fable 5.1 (উচ্চ-stakes security auditing, স্বয়ংক্রিয় vulnerability discovery, এবং মিশন-ক্রিটিক্যাল এন্টারপ্রাইজ এজেন্ট) এবং GPT-6 Sol (খরচ-sensitive ফ্রন্টিয়ার কাজ এবং এজেন্টিক কোডিং) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Claude Fable 5.1 ও GPT-6 Sol-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

Claude Fable 5.1 costs $10/1M input and $50/1M output tokens, while GPT-6 Sol costs $2/1M input and $10/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

Claude Fable 5.1 supports 1M tokens whereas GPT-6 Sol supports 1M tokens.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: Anthropic & OpenAI Official Documentation