# Claude Fable 5.1

> Fiche du modèle de langage Claude Fable 5.1 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Claude Fable 5.1 (Anthropic) : score IA de 97,3, 4e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/claude-fable-5-1/
Origine : Anthropic · États-Unis · sorti le 1er septembre 2026

## Score général

- Score IA : 97,3 (marge à 90 % : de 96,2 à 98,4)
- Rang : 4 (Groupe 2, ex æquo)
- Couverture : 100 % du poids des tâches, 34 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 95,4 | Rang 5 · 67 % |
| Code | 98,6 | Rang 2 · 62 % |
| Agents | 96,7 | Rang 2 · 44 % |
| Usage | 95,4 | Rang 3 · 100 % |
| Maths | 99,1 | Rang 3 · 75 % |
| Sciences | 94,1 | Rang 9 · 60 % |
| Français | 94,6 | Provisoire · 25 % |
| Vision | 97,3 | Rang 2 · 100 % |
| Écriture | 96,2 | Rang 4 · 100 % |
| Web | 100,1 | Rang 4 · 100 % |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-1) | 53,4 | 5e sur 193 | 68,3 jetons/s | 262,3 s | 10 $ / 50 $ |
| [Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Xhigh Effort, Default Fallback)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-1-xhigh) | 53,2 | 6e sur 193 | 58,8 jetons/s | 102,1 s | 10 $ / 50 $ |
| [Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, High Effort, Default Fallback)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-1-high) | 51,2 | 13e sur 193 | 50,5 jetons/s | 29,0 s | 10 $ / 50 $ |
| [Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Medium Effort, Default Fallback)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-1-medium) | 48,9 | 21e sur 193 | 48,6 jetons/s | 8,05 s | 10 $ / 50 $ |
| [Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Low Effort, Default Fallback)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-1-low) | 46,8 | 27e sur 193 | 46,5 jetons/s | 4,55 s | 10 $ / 50 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-1

## Exécution locale

Non. Claude Fable 5.1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 8,78 € / 43,9 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 000 000 jetons (environ 750 000 mots)
- Entrées : Texte, image, PDF
- Réflexion : Faible, moyenne, élevée, très élevée, maximale (cinq niveaux réglables)
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Juin 2026

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/anthropic/claude-fable-5.1)
- Par API : [API Anthropic](https://docs.anthropic.com)
- L'essayer : [Claude](https://claude.ai)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : [Cursor](https://quelleia.com/outils/#cursor) (inclus), [GitHub Copilot](https://quelleia.com/outils/#github-copilot) (offres payantes), [Devin Desktop (ex-Windsurf)](https://quelleia.com/outils/#devin-desktop) (à l'usage), [Claude Code](https://quelleia.com/outils/#claude-code), [Zed](https://quelleia.com/outils/#zed) (inclus), [Kiro](https://quelleia.com/outils/#kiro) (préversion), [OpenCode](https://quelleia.com/outils/#opencode) (à l'usage), [Droid (Factory)](https://quelleia.com/outils/#factory-droid), [Augment Code](https://quelleia.com/outils/#augment), [Warp](https://quelleia.com/outils/#warp)
- Utilisé par : [Amp](https://quelleia.com/outils/#amp)
- Mesuré dans : [Claude Code](https://quelleia.com/outils/#claude-code)
- Relevé du 30 septembre 2026 sur la page publique de chaque outil. Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré.

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 100 % | 93,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ProofBench | Maths | 100 % | 105,8 | saturé | https://www.vals.ai/benchmarks/proof_bench |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 97,5 % | 95,5 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 96,5 % | 93,5 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| DTBench | Raisonnement | 97,6 % | 107,2 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 96 % | 92,7 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| DTBench | Raisonnement | 97,6 % | 107,2 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| DTBench | Raisonnement | 97,1 % | 104,2 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 94,5 % | 90,7 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| DTBench | Raisonnement | 96,5 % | 101,7 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| WeirdML (v2) | Code | 92,9 % | 118,1 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| WeirdML (v2) | Code | 92,3 % | 116,6 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| DTBench | Raisonnement | 94,1 % | 93,6 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 90,2 % | 98,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 90 % | 86,9 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 90 % | 94,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 90 % | 94,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 88,8 % | 94,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (v2) | Maths | 87,8 % | 98,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 86,3 % | 93,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 750,7 Elo | 101,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 78,3 % | 90,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LMCA | Raisonnement | 65,46 | 102,1 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| LMCA | Raisonnement | 65,32 | 102,0 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| LMCA | Raisonnement | 65,09 | 101,7 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| LMCA | Raisonnement | 65,06 | 101,7 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| LMCA | Raisonnement | 63,46 | 100,0 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| MirrorCode | Code | 73,3 % | 100,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleQA Verified | Données | 70,8 % | 101,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| APEX-Agents | Agents | 68,6 % | 97,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 517,5 Elo | 93,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 481,6 Elo | 95,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 501,2 Elo | 92,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 519,3 Elo | 89,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 521,8 Elo | 91,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SciCode | Code | 63,1 % | 99,0 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| Arena, questions de code | Code | 1 532,5 Elo | 88,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SciCode | Code | 60,9 % | 96,2 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| APEX-Agents | Agents | 59,7 % | 92,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, vision | Vision | 1 286,6 Elo | 89,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SciCode | Code | 57,6 % | 92,3 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| Furniture Assembly | Vision | 70 % | 97,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EBR-bench (Earthborne Rangers) | Agents | 57,1 % | 96,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierSWE | Code | 56,3 % | 97,5 | actif | https://www.frontierswe.com/ |
| SciCode | Code | 55,7 % | 89,9 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| SciCode | Code | 55,3 % | 89,5 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 58 % | 95,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CursorBench | Code | 51,8 % | 97,5 | actif | https://cursor.com/cursorbench |
| CursorBench | Code | 51,6 % | 97,4 | actif | https://cursor.com/cursorbench |
| FrontierCode | Code | 50,9 % | 95,1 | actif | https://cognition.com/frontiercode |
| Vending-Bench 2 | Agents | 5 422 $ | 88,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CursorBench | Code | 49,2 % | 95,8 | actif | https://cursor.com/cursorbench |
| CursorBench | Code | 46,8 % | 94,2 | actif | https://cursor.com/cursorbench |
| CursorBench | Code | 45,1 % | 93,1 | actif | https://cursor.com/cursorbench |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 47 % | 92,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 46,5 % | 92,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Blueprint-Bench 2 | Vision | 41,9 % | 96,2 | actif | https://andonlabs.com/evals/blueprint-bench-2 |
| CritPt | Sciences | 31,1 % | 95,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 30,3 % | 95,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 29,7 % | 95,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GDP.pdf | Données | 29,6 % | 96,4 | actif | https://surgehq.ai/benchmarks/gdp-pdf |
| CritPt | Sciences | 29,1 % | 95,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 27,7 % | 94,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GDP.pdf | Données | 27,6 % | 95,0 | actif | https://surgehq.ai/benchmarks/gdp-pdf |
| WeirdML v3 | Code | 26 % | 97,3 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| Remote Labor Index | Agents | 17,9 % | 97,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath Erdős | Maths | 0 % | 99,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Claude Fable 5.1 ?** Claude Fable 5.1 obtient un score IA de 97,3, avec une marge de 96,2 à 98,4, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 4e sur 246 modèles, à partir de 34 mesures.

**Dans quelles tâches Claude Fable 5.1 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont web (100,1) et maths (99,1). Sa tâche la plus faible est sciences (94,1).

**Claude Fable 5.1 peut-il tourner en local ?** Non. Claude Fable 5.1 est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte Claude Fable 5.1 ?** 8,78 € par million de jetons en entrée et 43,9 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Claude Fable 5.1 ?** Claude Fable 5.1 est édité par Anthropic (États-Unis), et il est sorti le 1er septembre 2026. C'est un modèle fermé.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com