Claude Fable 5.1 vs Gemini 3 Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Claude Fable 5.1 de Anthropic et Gemini 3 Pro de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. Claude Fable 5.1 propose une fenêtre de contexte de 1M tokens au tarif de $10.00/$50.00 par million de tokens, tandis que Gemini 3 Pro offre 2M tokens de contexte à $2.00/$12.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Claude Fable 5.1
Modèle Phare de PointeClaude Fable 5.1 de Anthropic est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 65 tokens/s, un indice d’intelligence de
$10.00 / 1M
$50.00 / 1M
1M tokens
83.8%
Gemini 3 Pro
Modèle Phare de PointeGemini 3 Pro de Google est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 2M, une vitesse de 118 tokens/s, un indice d’intelligence de 62/100
$2.00 / 1M
$12.00 / 1M
2M tokens
76.2%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Gemini 3 Pro is 4.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3 Pro has a larger context window (2M vs 1M tokens).
- Gemini 3 Pro is faster at 118 tok/s vs 65 tok/s.
- Claude Fable 5.1 leads on SWE-bench coding (83.8% vs 76.2%).
| Caractéristique | Claude Fable 5.1 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 62 |
Provider | Anthropic | |
Input Price Cost per million input tokens | $10.00 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $50.00 / 1M | $12.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $7.17 / 1M | $1.74 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 2M tokens~3,000 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 118 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 83.8% | 76.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 81.6% | 73.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.25 / 1M | $0.20 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Claude Fable 5.1 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 83.8% · GPQA Diamond 81.6%)
- Débit rapide de 65 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1450 ms
- Tarification API optimisée ($10/$50 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Gemini 3 Pro · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 2M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 76.2% · GPQA Diamond 73.5%)
- Débit rapide de 118 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1800 ms
- Tarification API optimisée ($2/$12 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Claude Fable 5.1 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $10.97 | $2.40 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 72K | 60K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 37K | 31K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Claude Fable 5.1 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | claude-fable-5-1-20260901 | models/gemini-3-pro |
| API Protocol | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-09 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | June 2026 | January 2025 |
| Architecture | Frontier Auditable Multimodal Transformer | Sparse Multimodal MoE |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | $0.25/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.2/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Claude Fable 5.1 vs Gemini 3 Pro: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Claude Fable 5.1 or Gemini 3 Pro?
Claude Fable 5.1 is more intelligent. It scores 82 compared with 62 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3 Pro is faster, generating 118 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 3 Pro is cheaper at $1.74 per 1M tokens blended, compared with $7.17 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Claude Fable 5.1 has lower latency, with a time to first token of 1.45s compared with 1.80s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 1M tokens.
Verdict
Claude Fable 5.1 (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini 3 Pro (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Claude Fable 5.1 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 3 Pro assure un débit supérieur et Gemini 3 Pro offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Claude Fable 5.1 ou Gemini 3 Pro ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Claude Fable 5.1 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Claude Fable 5.1 et Gemini 3 Pro ?+
Claude Fable 5.1 est facturé $10.00 / $50.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $12.00 pour Gemini 3 Pro. En coût pondéré, Gemini 3 Pro est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Claude Fable 5.1 prend en charge 1M tokens contre 2M tokens pour Gemini 3 Pro. Côté vitesse de génération, Gemini 3 Pro est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Anthropic et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).