Ga naar hoofdinhoud

Claude Fable 5 vs. Gemini 3.5 Flash: benchmarks, prijzen en meer

Claude Fable 5 domineert op ruwe capaciteit, maar Gemini 3.5 Flash levert near-frontierprestaties voor een fractie van de kosten en meerdere keren zo snel. Lees verder om meer te weten te komen.
Bijgewerkt 11 jun 2026  · 9 min lezen

Als je twijfelt tussen Claude Fable 5 (dat, waarschuwing vooraf, pas twee dagen geleden is gelanceerd) en Gemini 3.5 Flash, kies je in feite tussen twee verschillende filosofieën over wat een frontiermodel zou moeten zijn.

Claude Fable 5 is het capaciteitsplafond van Anthropic: het sterkste publiek beschikbare model op de meeste benchmarks, geprijsd op $10/$50 per miljoen tokens, en uitgerust met een classifiersysteem dat gevoelige queries tijdens een sessie kan omleiden naar een ander model.

Gemini 3.5 Flash is Google’s gok op de sweet spot van snelheid, kosten en intelligentie: een model uit de "Flash"-lijn dat Google’s grotere Gemini 3.1 Pro voorbijstreeft op codeer- en agentische benchmarks. Het draait ongeveer 4x sneller dan vergelijkbare frontiermodellen en kost $1,50/$9 per miljoen tokens — dus veel goedkoper.

In dit artikel vergelijk ik de twee modellen op vijf dimensies:

  • codeer- en agentische prestaties
  • snelheid en latency
  • werken met lange context
  • prijzen

Als je Fable 5 juist tegen de vlaggendrager van OpenAI afzet, weet dan dat we daar een apart artikel voor hebben: Claude Fable 5 vs GPT-5.5.

We houden onze lezers op de hoogte van het laatste AI-nieuws met The Median, onze gratis nieuwsbrief op vrijdag die de belangrijkste verhalen van de week samenvat. Klik dus op de link hierboven, abonneer je en blijf scherp in een paar minuten per week.

Wat is Claude Fable 5?

Claude Fable 5 is Anthropics eerste Mythos-klasse model dat algemeen beschikbaar is. Fable 5 deelt zijn onderliggende model met Claude Mythos 5, maar wordt geleverd met actieve veiligheidsclassifiers: een probe monitort interne activaties over al het verkeer, en gemarkeerde aanvragen worden geëscaleerd naar een getrainde LLM-classifier. Geblokkeerde aanvragen worden omgeleid naar Claude Opus 4.8.

Fable 5 is state-of-the-art op bijna elke geteste benchmark, en het is echt ongelooflijk sterk in software-engineering, kenniswerk, vision en agentische taken met lange horizon. Bovendien geldt: hoe langer en complexer de taak, hoe groter de voorsprong op eerdere Claude-modellen. 

Wat is Gemini 3.5 Flash?

Gemini 3.5 Flash is de mei-release van Google DeepMind, aangekondigd op Google I/O 2026 als het eerste model in de nieuwe Gemini 3.5-familie. Ondanks de "Flash"-branding is dit niet in de traditionele zin een budgetmodel: het presteert beter dan Google’s grotere Gemini 3.1 Pro op de codeer- en agentische suite, terwijl het ongeveer 4x sneller draait dan vergelijkbare frontiermodellen.

Gemini 3.5 Flash is een redeneermodel met instelbare thinking effort-parameters (minimal, low, medium, high). (Standaard staat het op medium, voor het geval je je dat afvroeg.) Het model ondersteunt een contextvenster van 1M tokens, multimodale input (tekst, beeld, audio, video, PDF) en genereert ongeveer 280+ tokens per seconde. Google maakte het op de lanceringsdag het standaardmodel in de Gemini-app en AI Mode in Search. We verwachten dat Gemini 3.5 Pro elk moment volgt.

Eén ding om te benadrukken: 3.5 Flash is ongeveer 3x zo duur per token als zijn voorganger, Gemini 3 Flash ($0,50/$3,00). Dus het is goedkoop ten opzichte van vlaggenschepen, niet ten opzichte van zijn eigen lijn. En omdat thinking tokens tegen het outputtarief worden gefactureerd, kunnen redeneergeoriënteerde workloads met hoge inspanning meer kosten dan de stickerprijs doet vermoeden. Iets om rekening mee te houden.

Claude Fable 5 vs. Gemini 3.5 Flash: directe vergelijking

Hier is een korte samenvatting voordat we de details induiken. Ik heb twee tabellen gemaakt: één met de benchmarkresultaten en één met meer praktische zaken rond prijs, snelheid en toegang.

Benchmarkresultaten

Benchmark Claude Fable 5 Gemini 3.5 Flash
SWE-Bench Pro 80.3% 55.1% (Public)
Terminal-Bench 2.1 88.0%* 76.2%
Humanity's Last Exam (with tools) 64.5% Loopt achter op Gemini 3.1 Pro (niet direct vergelijkbaar)
OSWorld-Verified 85.0% Niet gepubliceerd
MCP Atlas (multi-tool coordination) Niet gepubliceerd 83.6%

Zoals je ziet, wint Claude Fable 5 in alle head-to-head benchmarkvergelijkingen waar gemakkelijk beschikbare data een vergelijking mogelijk maakt.

Prijzen, snelheid en toegang

Ik noemde het eerder al: de prijszetting is duidelijk beter (veel beter) voor Gemini 3.5 Flash.

Kenmerk Claude Fable 5 Gemini 3.5 Flash
API-invoerprijs (per 1M tokens) $10 $1.50
API-uitvoerprijs (per 1M tokens) $50 $9.00
Prijs cached invoer $0.15 per 1M (90% korting)
Uitvoersnelheid Standaard latency voor frontiermodellen ~280+ tokens/sec, ~4x sneller dan frontier-peers
Contextvenster Langdurige agentische taken met meerdere miljoenen tokens geclaimd; geen gepubliceerde MRCR bij 512K+ 1M tokens (1.048.576 invoerlimiet)
Algemene beschikbaarheid Beperkt (gebruikstegoed vereist na 22 juni) Ja (Gemini-app, AI Studio, Antigravity, API, AI Mode in Search)

Codeer- en agentische prestaties

Prestaties op codeer- en agentisch werk verdienen aparte aandacht, omdat hier het capaciteitsverschil het grootst is.

Op SWE-Bench Pro, te zien in de eerste tabel, scoort Fable 5 80,3% tegenover 55,1% voor Gemini 3.5 Flash op de publieke set. Dat is een kloof van 25 punten. Voor engineering op repolevel in complexe codebases is dit een wezenlijk verschil. Waarschijnlijk kan Fable 5 autonoom echte GitHub-issues meestal oplossen, en ik weet niet of je datzelfde kunt zeggen van Gemini 3.5 Flash.

Waar Gemini 3.5 Flash tegenwicht biedt, is in agentische throughput in plaats van agentische diepgang. Flash is expliciet geoptimaliseerd voor parallelle executielussen, inzet van subagenten en snelle iteratie. De 83,6% op MCP Atlas — een benchmark voor coördinatie over meerdere tools, waar het GPT-5.5’s 75,3% verslaat — suggereert een model dat gebouwd is om veel snelle toolcalls te orkestreren, in plaats van één lange, diepe redeneerlijn vol te houden. Google meldt ook aanzienlijke token-efficiëntiewinsten in agentische scenario’s in de echte wereld ten opzichte van eerdere Flash-versies.

De juiste manier om erover te denken: als je agent zwaar moet nadenken over een klein aantal moeilijke stappen (complexe refactors, architectuurwijzigingen, lastige debugging), dan wint Fable 5. Als je agent veel snelle, matig moeilijke stappen parallel moet uitvoeren (scrape-en-samenvattingspijplijnen, orkestratie over meerdere tools, triage op hoog volume), dan zijn de snelheid en kosten van Flash logisch.

Snelheid en latency

Gemini 3.5 Flash produceert ongeveer 280+ tokens per seconde — meerdere keren sneller dan typische frontiervlaggenschepen. 

Fable 5 is daarentegen niet in de markt gezet als snel model. Het is gepositioneerd als het model dat je gebruikt wanneer de taak zo moeilijk is dat je bereid bent op het antwoord te wachten.

Prestaties met lange context

Gemini 3.5 Flash ondersteunt ongeveer 1M tokens aan invoercontext, en de Gemini-lijn is historisch sterk geweest in long-context retrieval. Flash zou echter achterlopen op Google’s eigen Gemini 3.1 Pro op MRCR v2.

Anthropic stelt dat Fable 5 gefocust blijft over miljoenen tokens in langlopende taken en zijn outputs verbetert met eigen notities. Maar Anthropic heeft geen MRCR-achtige scores gepubliceerd in het bereik 512K–1M, dus een vergelijking één-op-één is niet mogelijk.

Voor documentreview met een miljoen tokens heeft geen van beide modellen hier een beslissend gepubliceerd voordeel. Als betrouwbaarheid bij lange context je belangrijkste variabele is, trekt GPT-5.5’s gepubliceerde 74,0% MRCR v2 bij 512K–1M onze aandacht.

Prijzen en beschikbaarheid

Er is een prijsverschil. Fable 5 kost $10 per miljoen invoertokens en $50 per miljoen uitvoertokens. Gemini 3.5 Flash kost respectievelijk $1,50 en $9,00, en heeft bovendien cached invoer voor $0,15 per miljoen, een korting van 90%. Gemini 3.5 Flash is grofweg zes à zeven keer goedkoper op invoer en vijf à zes keer goedkoper op uitvoer.

Toch is de prijsgeschiedenis nooit zo simpel: Weet ten eerste dat Flash een redeneermodel is waarvan de thinking tokens tegen het outputtarief worden gefactureerd, dus workloads met hoge redeneerinspanning kunnen beduidend meer uitvoertokens verbruiken dan de prompt doet vermoeden. Benchmark je eigen workload voordat je aanneemt dat Flash goedkoop is voor jouw usecase. Daarnaast: wanneer de classifiers van Fable 5 een query omleiden, wordt er gefactureerd tegen Opus 4.8-tarieven ($5/$25), niet tegen Fable 5-tarieven. Hoewel dit waarschijnlijk een kleine mitigerende factor op de kosten is.

Beschikbaarheid is de andere asymmetrie. Gemini 3.5 Flash werd vanaf dag één algemeen beschikbaar in de Gemini-app, Google AI Studio, Antigravity, de Gemini API en AI Mode in Search. De abonnements­toegang tot Fable 5 kent een klif: Pro-, Max-, Team- en Enterprise-abonnees hadden alleen gratis toegang tot 22 juni 2026, wat snel nadert; daarna zijn gebruikstegoeden vereist boven op het bestaande abonnement.

Wanneer kies je voor Claude Fable 5 vs Gemini 3.5 Flash

De keuze komt neer op twee variabelen:

  • of je taken moeilijk genoeg zijn om Fable 5’s plafond nodig te hebben
  • of snelheid en kosten per call je economie domineren
Usecase Aanbevolen Waarom
Software-engineering op repolevel voor complexe codebases Claude Fable 5 80,3% vs 55,1% op SWE-Bench Pro is een kloof van 25 punten die echte capaciteitsverschillen weerspiegelt
Agentische pipelines met hoog volume en gevoelig voor latency Gemini 3.5 Flash ~280+ tok/s output, parallelle uitvoering van subagenten en 5–7x lagere tokencosts tellen op over duizenden calls
Interactieve consumentenproducten en chat-UX Gemini 3.5 Flash 4x snelheidsvoordeel is een productfeature; de latency en prijs van Fable 5 passen niet bij hoogfrequent consumentengebruik
Complexe finance en kenniswerk Claude Fable 5 Leidt Hebbia’s Finance Benchmark en Humanity’s Last Exam met tools (64,5%)
Orkestratie over meerdere tools en diensten Gemini 3.5 Flash 83,6% op MCP Atlas is de sterkste gepubliceerde score voor multi-toolcoördinatie onder frontiermodellen
Multimodale pipelines (video, audio, PDF-invoer) Gemini 3.5 Flash Native multimodale invoer voor tekst, beeld, audio, video en PDF
Gereguleerde sectoren die nul dataretentie vereisen Gemini 3.5 Flash Fable 5’s verplichte retentie van 30 dagen is een harde blokkade voor sommige enterprises

Kies Claude Fable 5 als...

  • Je primaire usecase software-engineering op repolevel is
  • Je het hoogste beschikbare plafond nodig hebt voor complex analytisch werk — finance, multidisciplinaire redenering, agentische taken met lange horizon — en latency ondergeschikt is.
  • Je werk niet grenst aan cybersecurity, biologie of chemie, waardoor classifier-omleidingen je sessies waarschijnlijk niet beïnvloeden.

Kies Gemini 3.5 Flash als...

  • Je economie wordt gedreven door volume: duizenden calls per dag waarbij het kostenverschil zich opstapelt tot orders van grootte in uitgaven.
  • Snelheid een productvereiste is — interactieve UX, realtime agents of pipelines waarbij wandkloktijd over veel toolcalls zwaarder weegt dan diepgang per stap.
  • Je brede multimodale invoer (video, audio, PDF) in één model nodig hebt.
  • Het dataprofiel van je enterprise de verplichte retentie van 30 dagen van Fable 5 niet toestaat, of je een model nodig hebt dat niet stilletjes midden in een pipeline wisselt.

Tot slot

Dit is eigenlijk geen één-op-één vergelijking. Fable 5 en Gemini 3.5 Flash bezetten verschillende posities in de markt: de één is het capaciteitsplafond met enige frictie, de ander is de efficiëntiegrens met een lager plafond.

Als ruwe capaciteit op moeilijke taken je enige variabele is, wint Fable 5 overtuigend. Maar de waardepropositie van Flash is niet "bijna zo goed voor minder". Ik wil het niet tekortdoen: het is bijna-frontierintelligentie die snel en goedkoop genoeg wordt geleverd om te gebruiken op plekken waar Fable 5 economisch nooit haalbaar was.


Josef Waples's photo
Author
Josef Waples

Ik ben een schrijver en editor op het gebied van data science en heb bijgedragen aan onderzoeksartikelen in wetenschappelijke tijdschriften. Ik ben vooral geïnteresseerd in lineaire algebra, statistiek, R en dergelijke. Ik speel ook best wat schaak! 

Onderwerpen

Leer met DataCamp

Cursus

Concepten van Large Language Models (LLMs)

2 Hr
99.1K
Ontdek het volledige potentieel van LLM's met onze conceptuele cursus over LLM-toepassingen, trainingsmethoden, ethische overwegingen en het nieuwste onderzoek.
Bekijk detailsRight Arrow
Begin met de cursus
Meer zienRight Arrow
Gerelateerd

blog

AI vanaf nul leren in 2026: een complete gids van de experts

Ontdek alles wat je moet weten om in 2026 AI te leren, van tips om te beginnen tot handige resources en inzichten van industrie-experts.
Adel Nehme's photo

Adel Nehme

15 min

Meer zienMeer zien