GPT-5.6 和 Claude Fable 5 怎么选？给智能体挑“大脑”的对比

这一页比的是 2026 年 7 月的两款模型。两家后来都出了新一代（OpenAI 是 GPT-6，Anthropic 是 Opus 5.5 和 Fable 5.1），GPT-5.6 和 Fable 5 都还能调。今天选型先看模型选型页里按用途列的候选；这里的分数是 7 月的，不能用来判断今天谁更强。

GPT-5.6 和 Claude Fable 5 的基准分数各是多少

GPT-5.6 赢的那张榜：Agents' Last Exam，覆盖 55 个领域的长程智能体任务。按 OpenAI 发布页的说法，Sol 拿 53.6 分，超 Claude Fable 5（自适应推理）约 13.1 分；即使把推理力度压到中档设置，Sol 仍领先 Fable 5 约 11.4 分，而预估成本只有其约 1/4。官方称 Terra 和 Luna 各自也都超过 Fable 5，成本约为其 1/16。也就是说在这类任务上，OpenAI 当时连便宜档都拿出来对标 Fable 5。

Fable 5 赢的那张榜：SWE-Bench Pro，真实软件工程任务。发布页的基准表里 Fable 5 拿 80%，GPT-5.6 Sol 是 64.6%。在发布前一天，OpenAI 发了一份基准稽核报告，估计这套题约 30% 的任务本身有缺陷，并撤回了此前对它的推荐。在重度编码这块，OpenAI 当时没有拿出领先的数字。

两张榜结论相反时，看跟你自己任务最像的那张。你让龙虾干的是查资料、操作电脑、跑多步流程，那 agent 类基准（Agents' Last Exam、OSWorld 这类）参考价值高；你让它重度写代码、改工程，那软件工程类基准更贴近。最后还是要拿自己的任务跑。

成本对比：GPT-5.6 当时比 Fable 5 便宜多少

GPT-5.6 三档定价（每百万 token，输入 / 输出，短上下文档位），官方定价页 2026-10-07 显示的是：Sol $4 / $20，Terra $2 / $12，Luna $0.20 / $1.20。发布时分别是 $5 / $30、$2.50 / $15、$1 / $6，OpenAI 在 2026-07-30 下调了 Luna 和 Terra，2026-08-21 下调了 Sol。发布页按当时价给的折算是：Sol 在中档推理设置下的预估成本约为 Fable 5 的 1/4，而 Terra 和 Luna 各自都以约 1/16 的成本跑赢 Fable 5。智能体是循环执行的，每一步都在消耗上下文，任务越长这个差距越明显。

价格提醒：输入超过 272K token 的请求，输入价是上面的 2 倍、输出价是 1.5 倍；Sol 现价是促销价，官方标注至少持续到 2026-11-21。Anthropic 一侧按官方定价页的标价，Fable 5 与 Fable 5.1 同为 $10 / $50，Opus 5.5 是 $4 / $20，与 GPT-5.6 Sol 的现价相同。价格随时会变，算账前以官方定价页当时显示的数字为准。

一位独立开发者怎么说

独立开发者 Simon Willison 的评价：他认为 Sol 确实能干，但在他自己那类复杂编码任务上，没觉得它比 Fable 更强。原文见他 2026-07-09 的 GPT-5.6 上手记录。这和两张榜的结果对得上：agent 任务强、重度编码当时没有反超。这是他个人的定性体感，不是量化结论。

按用途给结论

• 长程多步的智能体任务（查资料、操作电脑、跑流程）：按发布时的基准，这两款里是 GPT-5.6 占优，而且便宜。
• 大批量便宜活（归类、抓取、批处理）：对着 Fable 5 的 $10 / $50，Luna / Terra 的单价低得多；今天再选，要把更便宜的 GPT-6 Luna（$0.10 / $0.50）也放进来比。
• 重度复杂编码：按当时那张基准表和上面那位开发者的评价，这两款里是 Fable 5 占优。Fable 5 现在是 Legacy 型号，今天做这个选择该看的是 Fable 5.1 和 Opus 5.5。
• 两个都试：龙虾换模型就是改几行配置，两个都接上、拿你自己的任务跑几遍。怎么接看接 API 还是接本地模型；给智能体选模型该看哪些指标，见OpenClaw 模型选型的 6 个方向。

决定试 GPT-5.6 的，三档里选哪档、怎么算账见跑龙虾该用哪档 GPT-5.6。

常见问题

GPT-5.6 和 Claude Fable 5 到底哪个更强？

分任务。长程智能体任务基准 Agents' Last Exam 上 GPT-5.6 Sol 领先约 13.1 分；真实软件工程基准 SWE-Bench Pro 上 Fable 5 领先（80% 对 64.6%）。这是 2026 年 7 月 OpenAI 发布页上的数字，当时没有谁全面领先。两家之后都发了新一代，这组分数不能代表现在。

跑智能体选哪个更省钱？

和 Fable 5 比，GPT-5.6 的档位便宜得多：按 OpenAI 发布时的说法，Sol 在中档推理设置下的预估成本约为 Fable 5 的 1/4，而 Terra 和 Luna 各自都以约 1/16 的成本跑赢 Fable 5。大批量、多步循环的智能体任务里，这个差距会被放大。和 Anthropic 现在建议起步用的 Claude Opus 5.5 比则是另一回事：按 2026-10-07 两家定价页的标价，GPT-5.6 Sol 与它同为每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元。

两边榜单结论矛盾，该信谁？

都别全信。挑跟你自己任务最像的那张基准看：跑长程多步智能体任务就看 agent 类基准，重度写代码就看软件工程类基准。最靠谱的办法是拿自己常跑的活，把两个模型都接上跑几遍。

OpenClaw 能不能两个模型都接上？

可以。两家各配一份凭据，日常用的写进 agents.defaults.model.primary，另一个放进 fallbacks 或配给另一个 agent；要换主力就改 primary 这一行。配置方法见站内接模型教程。