Claude Fable 5.1、キャッシュ読み取りを75%値下げ、トークン単価は据え置き

Anthropicは2026年9月1日、Claude Fable 5.1とClaude Mythos 5.1を公開した。入力と出力の価格は動いていない。下がったのはキャッシュからの読み取り費用で、その幅は75%だ。長いコンテキストでエージェントを走らせている人にとっては、これが効いてくる変更になる。

Fable 5.1は一般提供される。Mythos 5.1は招待制だ。

価格表で変わったこと

目立つ単価はそのままだった。

Anthropicの文書は、Fable 5.1を入力100万トークンあたり10ドル、出力100万トークンあたり50ドルとしている。どちらもFable 5と同じだ。キャッシュ読み取りは100万トークンあたり1.00ドルから0.25ドルに下がった。

キャッシュ読み取りとは、すでに送った文脈をモデルが読み直すときに払う費用だ。エージェントはこれを絶えず行う。長い作業を進めるエージェントは、一手ごとに履歴を送り直す。つまり同じトークンが何度も課金される。

項目	100万トークンあたりの価格
入力	10.00ドル
出力	50.00ドル
キャッシュ読み取り	0.25ドル（従来は1.00ドル）
キャッシュ書き込み（5分）	12.50ドル
キャッシュ書き込み（1時間）	20.00ドル

文書によれば、バッチAPIは入力と出力から50%を割り引く。

Anthropicは実際の効果を、一般的な処理でおよそ25%、強くエージェント的な処理でおよそ45%のコスト減としている。これは同社自身の数字だ。自分の通信のどれだけがキャッシュに乗るかで、まったく変わってくる。

コンテキストウィンドウは100万トークン、最大出力は12万8,000トークンだ。知識の締め切りは2026年6月である。

ベンチマークの数字と、その出どころ

これらのスコアを公表したのはAnthropicだ。独立した研究機関による検証はされていない。

その但し書きを踏まえると、エージェント的な作業と端末作業での伸びは大きい。Terminal-Bench-Science 0.1で、AnthropicはFable 5.1を52.6%としている。Fable 5は24.7%、Opus 5は29.0%だ。AutomationBenchでは31.4%で、Fable 5の17.1%を上回る。Terminal-Bench 4.0では、Mythos 5.1が60.9%とFable 5.1の55.8%を上回る。

VentureBeatは同じ日に公開を報じ、コストの数字をそのまま伝えた。同誌自身の測定は含まれていない。

Anthropicの発表には、公開前にモデルを試した企業の推薦の声も数多く並ぶ。これは評価ではなく、初期の印象として読むべきだ。Browserbaseのテクニカルリードであるミゲル・ゴンザレス氏は、このモデルが「約10分で82%のタスクを完了した。Opus 5は74%だった」と述べたと引用されている。

Mythos 5.1と制限付きプログラム

2つ目のモデルのほうが、公開の形として珍しい。

Anthropicの文書によれば、Mythos 5.1の能力はFable 5.1と同じだ。提供は招待制のみで、AnthropicがProject Glasswingと呼ぶ枠組みを通じて行われる。アクセスは2つの審査プログラムを経由する。Cyber Verification Programは防御的なセキュリティ業務を対象とする。Life Sciences Verification Programは米国政府のパートナーと共に作られ、現在は選ばれた米国の組織に限られている。

AnthropicはEnterprise Frontier Safeguardsも導入した。これにより企業は、データを保持しないままモデルの悪用を検知し、防ぐことができる。監視データは顧客自身のAmazon Web Services、Google Cloud、またはAzureの基盤に置かれ、暗号鍵も顧客が管理する。人による確認は既定でAnthropicではなく顧客側が行う、と同社は説明している。この機能は2026年秋から段階的に、Claude Code、Claude Enterprise、Claude Platform、Amazon Bedrock、Google Agent Platform、Microsoft Foundryへ展開される。

これが開発者にとって意味すること

稼働中のエージェントをこのモデルに向ける前に、破壊的変更を読んでおきたい。Anthropicの文書は3点を挙げている。ツール使用の強制はエラーを返すようになった。以前のモデルはFable 5.1の思考ブロックを読めない。過去のターンを編集すると、それ以降の思考ブロックが無効になる。

3点目には本当に注意がいる。多くのエージェント基盤は、コンテキストを抑えるために古いターンを削ったり書き換えたりする。自分の基盤がそうしているなら、編集後の思考ブロックは無効になる。その先で基盤が何をするのかを確かめる必要がある。

節約を信じる前に、自分のキャッシュ比率を計算したい。25%と45%という数字は、キャッシュの再利用が多いことを前提にしている。1週間分の請求を取り出し、支出のうちキャッシュ読み取りの割合を出し、その割合を4分の1に減らす。それが実際の節約幅だ。キャッシュがほとんど効かない処理なら、ほぼゼロに近い。

適応的思考は調整の仕方を変える。常時オンで、どれだけ考えるかはモデルが決め、深さはeffortパラメータで導く。推論の予算を直接指定することはもうできない。思考を抑えたり強制したりするプロンプトを書いていたなら、試し直したい。

ベンチマークの表は、結果ではなく仮説として扱いたい。テストを実施し、どれを公表するかを選んだのはAnthropicだ。判断の根拠にすべきなのは、自分の評価セットから出た数字である。キャッシュ価格の引き下げは、その評価を先週より安く回せるようにした。