채팅Anthropic
Claude Opus 4.8
Anthropic의 Claude Opus 4.8 — 1M 컨텍스트, 128K 출력, 가장 강력한 추론과 에이전트 코딩.
시작가 $5.00 1M 토큰당
Claude Fable 5 — Anthropic의 가장 강력한 모델
Claude Fable 5는 가장 까다로운 추론과 장기 호흡의 에이전트 코딩을 위해 Anthropic이 널리 출시한 모델 중 가장 강력한 모델입니다. 1M 컨텍스트, 128K 최대 출력, 항상 켜져 있는 적응형 사고, 비전 입력, 그리고 OpenAI 호환 /v1/chat/completions를 한 번의 호출로 제공합니다. pay-as-you-go 방식으로 USD 결제가 이루어집니다.
Claude Fable 5model
claude-fable-5Claude Fable 5 playground
Open the chat playground to run Claude Fable 5 through the OpenAI-compatible chat completions surface with your api.reapi.ai key.
이 모델로 만들 수 있는 것
이 모델로 구축하고 배포할 수 있는 실제 워크플로우와 프로덕션 활용 사례입니다.
프런티어급 장기 호흡 에이전트 코딩
Claude Fable 5는 Anthropic 모델이 수행할 수 있는 가장 까다로운 에이전트 작업을 위해 만들어졌습니다. 일주일 분량의 리팩토링, 코드베이스 규모의 마이그레이션, 수백 단계에 걸쳐 일관성을 유지해야 하는 자율 실행에 적합합니다. 가벼운 모델이 흐름을 놓치는 지점에서 Claude Fable 5는 계획을 유지하고, 스스로의 출력을 검증하며, 작업을 계속 이어갑니다.
API 문서 읽기
가장 어려운 추론 문제
Opus급 모델이 깔끔하게 처리하기 어려운 문제 — 깊은 다단계 추론, 모호한 사양, 고위험 분석 — 에 부딪힐 때, Claude Fable 5는 Anthropic이 널리 출시하는 모든 모델 위에 자리매김한 모델입니다. 적응형 사고는 항상 켜져 있으며, effort 파라미터로 Claude Fable 5가 각 호출에 투입하는 추론량을 max까지 조절할 수 있습니다.
대규모 컨텍스트 분석과 검토
전체 코드베이스, 긴 리서치 자료, 다중 파일 기술 문서, 또는 완전한 정책 문서를 단일 Claude Fable 5 요청에 투입할 수 있습니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우는 표준 토큰당 요율로 청구되며 롱 컨텍스트 프리미엄이 없어, 분석 중심의 Claude Fable 5 워크플로에서는 청킹이 거의 필요 없습니다.
가격
크레딧 기반 — 1 크레딧 = 0.001 USD. 성공한 생성에 대해서만 비용을 지불합니다.
| 카테고리 | 단위 | 가격 |
|---|---|---|
| 토큰 | ||
| 입력 토큰 | 1M tokens | $10 |
| 출력 토큰 | 1M tokens | $50 |
| 캐시 읽기 | 1M tokens | $1 |
| 도구 | ||
| 웹 검색 | request | $0.015 |
reApi를 선택해야 하는 이유
Anthropic 최상위 등급을 위한 OpenAI 호환 드롭인
Claude Fable 5는 OpenAI Chat Completions를 그대로 구사합니다. 기존 OpenAI 통합을 Claude Fable 5로 옮기는 작업은 베이스 URL, API 키, 모델 문자열을 바꾸는 정도이며 플랫폼 재작성이 아닙니다. 동일한 `messages` 배열과 동일한 스트리밍 형식을 사용하며, 이를 선호하는 SDK 호출자를 위해 네이티브 Anthropic /v1/messages 인터페이스도 사용할 수 있습니다.
Anthropic이 널리 출시한 가장 강력한 모델
Claude Fable 5는 Claude Opus 4.8보다 완전히 한 단계 위에 자리합니다. 2026년 6월 9일부터 정식 제공되는, Anthropic이 널리 출시한 모델 중 가장 강력한 모델입니다. 가장 어려운 추론과 가장 긴 에이전트 실행은 Claude Fable 5로 라우팅하고, 일상적인 프리미엄 코딩은 동일한 키로 Opus급 모델에 보내세요.
GPT, Claude, Gemini를 아우르는 단일 키
단일 api.reapi.ai 키로 Claude Fable 5와 함께 GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro, 그리고 플랫폼의 모든 프런티어 채팅 모델을 사용할 수 있습니다. 통합 프로젝트 없이 설정 변경만으로 벤더를 비교하고, 폴백을 추가하며, 호출 단위로 트래픽을 라우팅할 수 있습니다.
Claude Fable 5 vs Claude Opus 4.8
Claude Fable 5는 Opus보다 한 단계 위 — 2026년 6월 9일 출시된, Anthropic이 널리 출시하는 모델 중 가장 강력한 모델입니다. Anthropic 자체 문서를 바탕으로 Anthropic의 가장 강력한 Opus급 모델인 Claude Opus 4.8과 비교하면 다음과 같습니다.
역량
reAPI의 Claude Fable 5
Claude Opus 4.8
역량 등급
Anthropic이 널리 출시한 가장 강력한 모델 — 가장 까다로운 추론과 장기 호흡의 에이전트 작업을 위해 설계.
복잡한 추론과 에이전트 코딩을 위한 Anthropic의 가장 강력한 Opus급 모델.
적응형 사고
항상 켜짐 — Claude Fable 5의 유일한 사고 모드. effort 파라미터로 깊이를 max까지 조절.
적응형 사고를 지원하지만 선택 사항. 설정하지 않으면 사고 없이 실행.
거부와 폴백
안전 분류기가 구조화된 거부를 반환. 폴백 메커니즘이 자동으로 다른 Claude 모델에서 재시도.
분류기 기반 거부 및 폴백 흐름이 없는 표준 요청 처리.
거부 시 과금
출력이 생성되기 전에 거부된 요청은 과금되지 않음. 폴백 크레딧이 전환에 따른 프롬프트 캐시 비용을 상쇄.
완료된 모든 요청에 표준 과금.
가격 등급
최상위 역량 등급을 반영한 프리미엄 토큰당 요율 — 위의 실시간 가격 카드 참고.
Opus 등급의 더 낮은 토큰당 요율.
컨텍스트, 출력 및 비전
1M 토큰 컨텍스트, 128K 최대 출력, 텍스트 + 이미지 입력.
1M 토큰 컨텍스트, 128K 최대 출력, 텍스트 + 이미지 입력 — 동등.
이 비교는 작성 시점의 Anthropic Claude Fable 5 출시 문서 및 모델 개요에 공개된 동작을 반영합니다. 모델 동작과 가격은 변경될 수 있으니, 현재 값은 위의 가격 카드와 API 문서를 확인하세요.
세 단계로 Claude Fable 5 출시하기
- step 01
api.reapi.ai에서 계정과 키 생성
api.reapi.ai에 가입하고 콘솔을 열어 API Keys에서 API 키를 발급한 뒤 Top Up에서 토큰을 충전하세요. 채팅 워크스페이스는 reapi.ai의 이미지/비디오 게이트웨이와 분리되어 있으며, 키는 서로 호환되지 않습니다.
열기 - step 02
첫 Claude Fable 5 요청 보내기
POST https://api.reapi.ai/v1/chat/completions에 `model: "claude-fable-5"`, `messages` 배열, 그리고 넉넉하게 설정한 `max_tokens`를 담아 호출하세요. 이 엔드포인트는 스트리밍 응답을 포함해 OpenAI 호환이며, 네이티브 Anthropic /v1/messages 형식도 사용할 수 있습니다. Claude Fable 5는 샘플링 파라미터를 받지 않으므로 요청에서 `temperature`와 `top_p`는 제외하세요.
열기 - step 03
비용과 안정성 튜닝
안정적인 시스템 프롬프트와 반복되는 장문 입력에는 프롬프트 캐싱을 사용해 컨텍스트 재사용 비용을 낮추세요. Claude Fable 5는 가치가 가장 높은 호출에만 할당하고, 나머지는 동일한 키로 더 저렴한 모델에 라우팅하세요.
열기
자주 묻는 질문
이 모델에 대한 일반적인 질문입니다.
Claude Fable 5는 api.reapi.ai 토큰 잔액에서 pay-as-you-go 방식으로 USD 단위로 청구됩니다. 이 페이지의 가격 카드에서 실시간 1M 토큰당 입력 및 출력 요율, 프롬프트 캐싱 캐시 읽기 요율, 요청당 웹 검색 요율을 확인할 수 있습니다. 1M 컨텍스트 윈도우 전체가 롱 컨텍스트 프리미엄 없이 표준 요율로 청구되며, Claude Fable 5가 출력을 생성하기 전에 거부한 요청에는 과금되지 않습니다.
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