Claude Fable 5 Batch
Red Neuronal
Claude Fable 5 es un modelo Anthropic para trabajar con conocimientos y código; la API acepta texto, imágenes y archivos.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 000 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 128 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto, muy alto, max
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Claude Fable 5 Batch?
Claude Fable 5 es un modelo de clase Mythos de Anthropic para el trabajo autónomo con conocimientos y programación. Acepta texto, imágenes y archivos, responde con texto y admite razonamiento, por lo que asume tareas que requieren una cadena de pasos: analizar materiales, compararlos y completar el resultado. La variante batch está diseñada para el procesamiento por lotes, donde las solicitudes se envían como una matriz y el resultado se recupera cuando está listo. A través de BotHub, el modelo funciona desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, el pago se realiza en rublos según el uso y los tokens no utilizados no caducan. Junto a él, en una sola ventana, hay más de 250 modelos y una API única compatible con OpenAI, lo que permite cambiar de modelo en un sistema multimodal sin reescribir la integración; las empresas tienen acceso a contratos, facturas, EDI y un panel de administración con límites. Es útil para ingenieros en la refactorización y análisis de código desconocido, para analistas en el procesamiento de conjuntos de documentos e informes, para equipos de producto en la clasificación masiva de solicitudes y para investigadores en razonamientos largos sobre tareas STEM.Preguntas frecuentes sobre Claude Fable 5 Batch
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Anthropic que acepta no solo texto, sino también imágenes y documentos. Es adecuado para analizar grandes materiales, trabajar con código y refactorización, razonamiento y tareas STEM, así como para escenarios con llamadas a herramientas externas.
El límite de salida es de hasta 128 000 tokens por respuesta, suficiente para un documento extenso, un análisis detallado o un módulo de código grande completo. La ventana de contexto alcanza 1 000 000 de tokens, por lo que la respuesta puede basarse en un gran conjunto de datos de entrada.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado: el modelo puede desglosar la tarea en pasos hasta la respuesta final. Esto es útil en matemáticas, lógica, depuración de código y análisis de documentos contradictorios, donde no solo es importante el resultado, sino también la cadena de conclusiones reproducible.
Sí, se admiten tanto la llamada a funciones (function calling) como la salida estructurada en JSON. El modelo se puede conectar a sus herramientas, bases de datos y servicios, y las respuestas se pueden entregar en un esquema estricto para el procesamiento automático. En BotHub, esto se hace a través de una API única compatible con OpenAI.
Según nuestros datos, se aceptan imágenes y documentos, incluidos de forma nativa: puede enviar una captura de pantalla, un esquema, una tabla o un PDF y obtener un análisis en texto. La compatibilidad con audio y video no está indicada en las características del modelo.
No hay mediciones separadas por idiomas en nuestros datos, por lo que es más fiable probar el modelo con sus propios prompts y documentos. En BotHub es conveniente: todos los modelos en una ventana, el cambio toma un segundo y el pago se realiza según el uso de tokens.