Claude Fable 5 बनाम GPT-5.5: बेंचमार्क, कीमतें, और किसे चुनें

यदि आप प्रोडक्शन वर्कफ़्लो के लिए Claude Fable 5 और GPT-5.5 में से किसी एक को चुन रहे हैं, तो बेंचमार्क तालिकाएँ आपको साफ़ संकेत देंगी। कागज़ पर, Fable 5 कोडिंग और तर्क-शक्ति में बड़े अंतर से अधिक मज़बूत मॉडल है। लेकिन इसकी आउटपुट टोकन दर दोगुनी है, एक क्लासिफ़ायर सिस्टम है जो चुपचाप आपके अनुरोध को किसी कमजोर मॉडल पर रीरूट कर सकता है, और 30-दिन की डेटा रिटेंशन आवश्यकता लगाता है जो कुछ एंटरप्राइज़ ग्राहकों को पूरी तरह रोक देती है।

इस लेख में, मैं Fable 5 और GPT-5.5 की पाँच आयामों पर तुलना करूँगा: कोडिंग और एजेंटिक प्रदर्शन, लंबा-संदर्भ कार्य, सेफ़्टी क्लासिफ़ायर और एक्सेस घर्षण, नॉलेज वर्क और तर्क-शक्ति, तथा कीमतें। आप हमारे अलग-अलग गाइड भी देख सकते हैं: Claude Fable 5 और GPT-5.5 पर, जिनमें प्रत्येक मॉडल का विस्तृत कवरेज है।

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Claude Fable 5 क्या है?

Claude Fable 5, Anthropic का पहला Mythos-क्लास मॉडल है जो आम उपयोग के लिए उपलब्ध है, और 9 जून, 2026 को लॉन्च हुआ। Mythos, Anthropic की मॉडल पदानुक्रम में Opus से ऊपर बैठने वाली नई क्षमता-स्तर श्रेणी है। Fable 5, Claude Mythos 5 के समान आधारभूत मॉडल है, लेकिन इसमें सेफ़्टी क्लासिफ़ायर सक्रिय हैं जो कुछ संवेदनशील क्वेरीज़ को Claude Opus 4.8 पर रूट कर देते हैं। नाम का यह अंतर महत्वपूर्ण है: Fable सार्वजनिक रूप से सुलभ संस्करण है; Mythos वह अनरिस्ट्रिक्टेड संस्करण है जो केवल Project Glasswing पार्टनर्स के लिए उपलब्ध है।

Anthropic, Fable 5 को लगभग सभी परीक्षण किए गए बेंचमार्क पर अत्याधुनिक बताता है, खासतौर पर सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, नॉलेज वर्क, विज़न, और लंबी चलने वाली एजेंटिक टास्क्स में। कार्य जितना लंबा और जटिल होता है, पिछले Claude मॉडलों पर इसका बढ़त उतनी ही बड़ी होती है। Stripe ने रिपोर्ट किया कि Fable 5 ने 5 करोड़ पंक्तियों वाले Ruby कोडबेस माइग्रेशन में महीनों के इंजीनियरिंग कार्य को दिनों में समेट दिया।

Fable 5 की क्षमताओं और बेंचमार्क ब्रेकडाउन पर अधिक जानकारी के लिए हमारा Claude Fable 5 गाइड देखें। हम अपने Claude Mythos 5 लेख में प्रतिबंधित Mythos 5 वेरिएंट को भी कवर करते हैं।

GPT-5.5 क्या है?

GPT-5.5, OpenAI का अप्रैल 2026 का मॉडल रिलीज़ है, जिसे कंपनी का अब तक का सबसे मज़बूत एजेंटिक कोडिंग मॉडल बताया गया है। OpenAI ने उच्च-सटीकता कार्यों के लिए GPT-5.5 Pro वेरिएंट भी जारी किया। मॉडल को NVIDIA GB200 और GB300 NVL72 सिस्टम्स के लिए सह-डिज़ाइन किया गया और उन्हीं पर सर्व किया जाता है, और OpenAI का कहना है कि वास्तविक दुनिया में सर्विंग के दौरान यह GPT-5.4 के प्रति-टोकन लेटेंसी से मेल खाता है, जबकि बौद्धिक स्तर पर अर्थपूर्ण रूप से अधिक अच्छा प्रदर्शन करता है।

GPT-5.5 की प्रमुख आर्किटेक्चरल कहानी लंबा-संदर्भ विश्वसनीयता है। MRCR बेंचमार्क पर GPT-5.4 लगभग 128K टोकन के बाद ढह जाता था; GPT-5.5 512K–1M टोकन तक थामे रहता है (उस रेंज में MRCR v2 पर 74.0%, जबकि GPT-5.4 का 36.6%)। यह मॉडल के उपयोग-क्षेत्र में गुणात्मक बदलाव है, न कि मामूली बेंचमार्क बढ़त।

GPT-5.5 के बेंचमार्क और हमारे हैंड्स-ऑन निष्कर्षों का पूरा ब्रेकडाउन देखने के लिए हमारा GPT-5.5 गाइड देखें। हमने इसे सीधे Claude Opus 4.8 से अपनी Claude Opus 4.8 बनाम GPT-5.5 तुलना में भी रखा है।

Claude Fable 5 बनाम GPT-5.5: आमने-सामने तुलना

विवरण में जाने से पहले, प्रत्येक मॉडल की स्थिति का एक त्वरित सारांश यहाँ है।

कोडिंग और एजेंटिक प्रदर्शन

यही वह क्षेत्र है जहाँ दोनों मॉडलों के बीच का अंतर सबसे बड़ा और निर्णय के लिए सबसे प्रासंगिक है। SWE-Bench Pro पर—जो वास्तविक दुनिया के GitHub इश्यू समाधान का बेंचमार्क है—Fable 5, 80.3% स्कोर करता है जबकि GPT-5.5 58.6% पर है। यह 22-पॉइंट का अंतर है। संदर्भ के लिए, Claude Opus 4.7 पहले ही इस बेंचमार्क पर 64.3% के साथ GPT-5.5 से आगे था, तो Fable 5 आने से पहले ही रेपो-स्तरीय कोडिंग में GPT-5.5 पीछे था।

Cognition के FrontierCode इवैल्यूएशन में, जो यह परखता है कि मॉडल्स कठिन कोडिंग टास्क पास कर सकते हैं या नहीं, साथ ही प्रोडक्शन कोडबेस मानकों को भी पूरा करते हैं या नहीं, Fable 5 फ्रंटियर मॉडलों में सबसे ऊपर स्कोर करता है—यहाँ तक कि मीडियम इफ़र्ट पर भी। Cursor के सीईओ Michael Truell ने इसे FrontierBench पर सबसे अधिक स्कोर करने वाला मॉडल बताया, जो लंबी-अवधि तर्क-शक्ति और अनजाने टूल्स पर तुरंत सामान्यीकरण में उत्कृष्ट है।

Fable 5, रिपोर्टेड 88.0%* स्कोर के साथ Terminal-Bench 2.1 पर भी आगे दिखाई देता है, जबकि GPT-5.5 83.4% पर है। तारांकन का अर्थ है कि यह संख्या Fable 5 और Mythos 5 के बीच के अंतर के कारण थोड़ी सावधानी से लेनी चाहिए। जहाँ भी ऐसा है, Fable दोनों में से कम प्रदर्शन करने वाला है, इसलिए यह मानना उचित है कि Fable 5, GPT-5.5 के बराबर है या थोड़ा आगे।

टर्मिनल-हेवी DevOps और शेल ऑटोमेशन के लिए GPT-5.5 अब भी सर्वोत्तम विकल्प है, लेकिन SWE-Bench Pro का अंतर वास्तविक संकेत है। यदि आपका प्राथमिक उपयोग-केस रेपो-स्तरीय इंजीनियरिंग है, तो केवल क्षमता के आधार पर Fable 5 स्पष्ट पसंद है। प्रश्न यह है कि क्या 2x आउटपुट टोकन लागत और क्लासिफ़ायर घर्षण आपके वर्कलोड के लिए वाजिब हैं।

लंबा-संदर्भ प्रदर्शन

यह GPT-5.5 का वास्तविक भेदक है, और इसे गंभीरता से लेना चाहिए। MRCR v2 बेंचमार्क पर GPT-5.4 लगभग 128K टोकन के बाद बिखर जाता था। GPT-5.5 नहीं होता। 512K–1M टोकन पर, GPT-5.5 MRCR v2 में 74.0% स्कोर करता है, जबकि उसी रेंज में GPT-5.4 का 36.6% था। यह मामूली सुधार नहीं; यह क्षमता की अलग श्रेणी है।

Anthropic का दावा है कि Fable 5, लाखों टोकनों में फैली लंबी-चलने वाली टास्क्स में ध्यान केंद्रित रखता है और अपनी ही नोट्स का उपयोग करके आउटपुट सुधारता है। Slay the Spire मेमोरी टेस्ट ने दिखाया कि फ़ाइल-आधारित स्थायी मेमोरी ने Fable 5 के प्रदर्शन में Opus 4.8 की तुलना में तीन गुना अधिक सुधार किया। लेकिन Anthropic ने 512K–1M रेंज पर Fable 5 के लिए MRCR-शैली के स्कोर प्रकाशित नहीं किए हैं, इसलिए यहाँ सीधी तुलना संभव नहीं।

जो उपयोगकर्ता मिलियन-टोकन संदर्भ चलाते हैं—जैसे कानूनी दस्तावेज़ समीक्षा, बड़े कोडबेस का विश्लेषण, या वैज्ञानिक साहित्य संश्लेषण—उनके लिए GPT-5.5 के प्रकाशित लंबा-संदर्भ स्कोर अधिक ठोस साक्ष्य हैं। हमारे GPT-5.5 परीक्षण में, हमने पाया कि उसने 300K-टोकन की “नीडल” टेस्ट पास की और MRCR स्कोर 256K के बाद भी थामे रहे, जहाँ GPT-5.4 धराशायी हो गया था। Fable 5 यहाँ समान रूप से मज़बूत हो सकता है, लेकिन तुलनात्मक फ़ॉर्मेट में डेटा प्रकाशित नहीं है।

सेफ़्टी क्लासिफ़ायर और एक्सेस घर्षण

यह Fable 5 का सबसे कम-रिपोर्ट हुआ व्यावहारिक मुद्दा है, और केवल फुटनोट से अधिक ध्यान चाहता है। Fable 5 दो-चरणीय क्लासिफ़ायर सिस्टम चलाता है: एक प्रोब सभी ट्रैफ़िक में आंतरिक एक्टिवेशंस की निगरानी करता है, और फ़्लैग किए गए अनुरोध एक अलग प्रशिक्षित LLM क्लासिफ़ायर को एस्केलेट होते हैं जो अंतिम निर्णय लेता है। जब कोई अनुरोध ब्लॉक होता है, तो उसे Claude Opus 4.8 पर रीरूट कर दिया जाता है, और उपयोगकर्ता को बताया जाता है कि किस मॉडल ने क्वेरी हैंडल की।

Anthropic कहता है कि औसतन 5% से कम सेशंस में क्लासिफ़ायर ट्रिगर होते हैं। तीन डोमेन कवर होते हैं:

• साइबरसुरक्षा: एक्सप्लॉइट डेवलपमेंट, ऑफ़ेंसिव साइबर टास्क्स, और एजेंटिक हैकिंग वर्कफ़्लोज़ ब्लॉक होते हैं। क्लासिफ़ायर सक्रिय होने पर Fable 5 ने चारों साइबर बेंचमार्क पर 0.0% स्कोर किया, जबकि आधारभूत Mythos मॉडल ने Firefox एक्सप्लॉइट डेवलपमेंट पर 88.4% पाया था।
• जीवविज्ञान और रसायन विज्ञान: इस डोमेन के अधिकांश अनुरोध Opus 4.8 पर फॉलबैक हो जाते हैं। Anthropic के अपने आकलनों ने दिखाया कि आधारभूत मॉडल एडेनो-असोसिएटेड वायरस डिज़ाइन टास्क्स पर विशेषज्ञ-स्तर के करीब पहुँच रहा था, इसी वजह से कवरेज व्यापक है।
• डिस्टिलेशन: वे अनुरोध जो प्रतिस्पर्धी मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए Claude की क्षमताओं को निकालने का प्रयास माने जाते हैं, रीरूट हो जाते हैं।

फॉलबैक मैकेनिक केवल क्षमता का नहीं, भरोसेमंदी का भी मुद्दा है—खासकर एजेंटिक पाइपलाइंस के लिए। जब Fable 5, Opus 4.8 पर रूट करता है, तो बिलिंग Opus 4.8 दरों पर होती है, लेकिन आपको बीच-कार्य एक अलग (अब भी बहुत अच्छा!) मॉडल मिल रहा होता है। यदि कोई पाइपलाइन Fable 5 की तर्क-गहराई पर लगातार निर्भर है, तो सेशन के बीच में Opus 4.8 पर चुपचाप स्विच आउटपुट क्वालिटी को लेकर की गई धारणाएँ तोड़ सकता है।

GPT-5.5 में भी साइबर सुरक्षा से जुड़े अपने सेफ़गार्ड्स हैं, जिन्हें संभावित साइबर जोखिम के लिए कड़े क्लासिफ़ायर बताया गया है। लेकिन किसी कमजोर मॉडल पर चुपचाप फॉलबैक नहीं होता। OpenAI का दृष्टिकोण टियर-आधारित ट्रस्टेड एक्सेस है: सत्यापित डिफेंडर्स chatgpt.com/cyber पर कम प्रतिबंधों के साथ विस्तारित एक्सेस के लिए आवेदन कर सकते हैं। यह रास्ता Anthropic के Project Glasswing की तुलना में अधिक सुलभ है, जो अब भी सीमित पार्टनर्स तक ही है।

एक और रोड़ा सीधे बताने लायक है। Fable 5 और Mythos 5 को Covered Models के रूप में वर्गीकृत किया गया है, जिसका मतलब है कि Anthropic सभी ट्रैफ़िक के लिए 30-दिन डेटा रिटेंशन अनिवार्य करता है—यहाँ तक कि उन एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए भी जो पहले ज़ीरो-रिटेंशन प्लान पर थे। Anthropic कहता है कि डेटा ट्रेनिंग में उपयोग नहीं होता, लेकिन रिटेंशन की यह अनिवार्यता स्व-में ही विनियमित उद्योगों के लिए सख्त बाधा है। कुछ एंटरप्राइज़ ग्राहक इस नीति के कारण Fable 5 का बिल्कुल उपयोग नहीं कर सकते।

नॉलेज वर्क और तर्क-शक्ति

दोनों मॉडल यहाँ मज़बूत हैं, और अंतर कोडिंग जितना चौड़ा नहीं है। Hebbia के Finance Benchmark पर, सीनियर-स्तर तर्क-शक्ति के लिए Fable 5 नेतृत्व करता है—डॉक्यूमेंट-आधारित रीजनिंग, चार्ट व्याख्या, और समस्या-समाधान में सभी मॉडलों में सबसे ऊँचा। IMC ने रिपोर्ट किया कि Fable 5 ने उनके ट्रेडिंग-विश्लेषण मूल्यांकनों में—रूट-कॉज़ विश्लेषण और अपेक्षित-मूल्य विश्लेषण सहित—समग्र रूप से बढ़त दिखाई।

FrontierMath Tier 4 पर GPT-5.5, 35.4% के साथ आगे है, जो Fable 5 के प्रकाशित स्कोरों से बेहतर है। GDPval पर, जो 44 व्यवसायों में एजेंट्स का परीक्षण करता है, GPT-5.5 का स्कोर 84.9% है। Humanity's Last Exam (टूल्स के साथ) पर Fable 5, 64.5% के साथ आगे है, जबकि GPT-5.5 का 52.2% है—बहुविषयी तर्क-शक्ति कार्यों के लिए यह अर्थपूर्ण अंतर है।

कीमतें और उपलब्धता

कीमत का अंतर वास्तविक है और बड़े पैमाने पर और बढ़ता है। Fable 5 की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $10 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $50 है। GPT-5.5 की कीमत क्रमशः $5 और $30 है। उच्च-वॉल्यूम वर्कलोड्स के लिए, 100%/67% की यह बढ़ोतरी तेज़ी से असर दिखाती है।

सब्सक्रिप्शन एक्सेस Fable 5 के लिए एक और जटिलता जोड़ता है। Pro, Max, Team, और Enterprise सब्सक्राइबर्स को 22 जून तक मुफ़्त एक्सेस था। उस तारीख के बाद, Fable 5 का उपयोग मौजूदा सब्सक्रिप्शन के ऊपर यूज़ेज क्रेडिट्स की माँग करता है। Anthropic कहता है कि क्षमता मिलते ही वह Fable 5 को मानक सब्सक्रिप्शन फ़ीचर के रूप में बहाल करना चाहता है, लेकिन कोई निश्चित समयरेखा नहीं है। GPT-5.5, ChatGPT और Codex में Plus, Pro, Business, और Enterprise उपयोगकर्ताओं को पहले दिन से रोलआउट हो गया, और थोड़े समय बाद API एक्सेस भी मिला।

कीमत से जुड़ी एक बारीकी जानने लायक है: जब क्लासिफ़ायर के कारण कोई Fable 5 क्वेरी Opus 4.8 पर फॉलबैक होती है, तो बिलिंग Fable 5 नहीं, Opus 4.8 की दरों पर होती है ($5 इनपुट / $25 आउटपुट)।

Claude Fable 5 और GPT-5.5 में से कब किसे चुनें

निर्णय तीन बातों पर निर्भर करता है: SWE-Bench Pro का अंतर आपके काम के लिए कितना मायने रखता है, क्या आपका डोमेन Fable 5 के क्लासिफ़ायर को ट्रिगर करता है, और क्या आपको 256K टोकन से आगे विश्वसनीय प्रदर्शन चाहिए।

Claude Fable 5 चुनें यदि...

• आपका प्राथमिक उपयोग-केस रेपो-स्तरीय सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग है, और 22-पॉइंट SWE-Bench Pro अंतर 2x आउटपुट टोकन लागत को उचित ठहराता है।
• आपका काम साइबरसुरक्षा, जीवविज्ञान, या रसायन विज्ञान से सटा नहीं है, इसलिए सेशंस में क्लासिफ़ायर ट्रिगर होने की संभावना कम है।
• आपको जटिल विश्लेषणात्मक कार्यों पर सर्वोच्च छत चाहिए—जिसमें वित्त बेंचमार्क और बहुविषयी तर्क-शक्ति शामिल हैं—जहाँ Fable 5 दोहरे अंकों से आगे है।
• आप API पर हैं और क्षमता-लाभ के बदले प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $50 वहन कर सकते हैं।

GPT-5.5 चुनें यदि...

• आप सुरक्षा-सन्निकट डोमेन्स में बना रहे हैं और ऐसा मॉडल चाहते हैं जो आपकी रिक्वेस्ट्स को पाइपलाइन के बीच चुपचाप रीरूट न करे।
• आपकी एंटरप्राइज़ डेटा नीति ज़ीरो रिटेंशन माँगती है, जो Fable 5 के Covered Model स्टेटस के साथ संभव नहीं।
• आपको पूर्वानुमेय API एक्सेस चाहिए—अपने प्लान के ऊपर किसी सब्सक्रिप्शन क्लिफ़ या यूज़ेज क्रेडिट सिस्टम के बिना।
• लागत दक्षता महत्वपूर्ण है, और $30 बनाम $50 आउटपुट टोकन अंतर आपके उपयोग-वॉल्यूम पर मायने रखता है।

अंतिम विचार

सबसे अहम बेंचमार्क पर Fable 5 अधिक सक्षम मॉडल है। SWE-Bench Pro का अंतर (80.3% बनाम 58.6%) शोर नहीं है, और Humanity's Last Exam में बढ़त (टूल्स के साथ 64.5% बनाम 52.2%) तर्क-गहराई में वास्तविक अंतर दिखाती है। यदि केवल कच्ची क्षमता ही मानदंड हो, तो Fable 5 विजेता है।

लेकिन Fable 5 के स्कोर पर लगा तारांकन वास्तविक है। ये संख्याएँ आधारभूत Mythos मॉडल को दर्शाती हैं। Fable 5, Mythos पर क्लासिफ़ायर की परत के साथ आता है, और साइबरसुरक्षा, बायोमेडिकल, और कुछ द्वि-उपयोग क्वेरीज़ पर आपको Opus 4.8 मिलता है। एजेंटिक पाइपलाइंस के लिए यह केवल क्षमता नहीं, भरोसे का मुद्दा है। जो पाइपलाइन पूरे समय Fable 5 की तर्क-गहराई मानकर चलती है, वह मॉडल के बीच-कार्य चुपचाप स्विच होने पर टूट सकती है। ऊपर से 30-दिन अनिवार्य डेटा रिटेंशन जोड़ दें, तो Fable 5 कुछ एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए अभी (भी) विकल्प ही नहीं है।

एक तीसरा विकल्प भी नाम लेने लायक है। यदि Fable 5 की कीमत रोकती है और GPT-5.5 के लंबा-संदर्भ सुधार आपके उपयोग-केस में मायने नहीं रखते, तो Claude Opus 4.8 कोई सांत्वना पुरस्कार नहीं है। यह पहले ही SWE-Bench Pro पर 69.2% बनाम 58.6% के साथ GPT-5.5 को पछाड़ता है, प्रति मिलियन टोकन $5/$25 में आता है, और Fable 5 के क्लासिफ़ायर घर्षण नहीं हैं। Opus 4.8 बनाम GPT-5.5 के निर्णय को हमने अपने Claude Opus 4.8 लेख में विस्तार से कवर किया है।

यदि आप प्रोडक्शन में फ्रंटियर मॉडलों के साथ काम करना सीखना चाहते हैं, तो मैं हमारे AI Fundamentals स्किल ट्रैक से शुरुआत की सिफ़ारिश करूँगा।