对比 · 模型
GPT-5.6 和 Claude Fable 5 怎么选？给智能体挑“大脑”的对比
2026-07-09 GPT-5.6 全面发布之后，社区里吵得最凶的一个问题就是：给龙虾（OpenClaw）当大脑，到底选它还是继续用 Claude Fable 5？两边的榜单恰好各赢一场，粉丝各说各话。这篇不站队，把公开基准、成本差距和独立实测者的话摆在一起，最后按用途给结论。文中的基准分数和价格出自 OpenAI 2026-07-09 的 GPT-5.6 发布页，下文逐处给出链接——需要提醒的是，这批分数是 OpenAI 自己跑自己报的，不是第三方榜单独立复现；独立开发者的评价属于第三方个人观点，已单独标注。链接与数字的复核日期为 2026-08-23。
2026-09-02 补注：Anthropic 在 2026-09-01 发布了 Claude Fable 5.1（claude-fable-5-1），它是 Fable 5 的后继，同一档、同一价（输入 $10 / 输出 $50 每百万 token，1M 上下文）。Fable 5 并没有下架，价格也没变，所以本文的基准对比和结论仍然成立，我们没有改动正文。但如果你是现在才开始选型，先看一眼Fable 5.1 那篇——从 Fable 5 换过去有三处是破坏性变更，不是无痛升级。
为什么这场对比对龙虾玩家重要
龙虾本体不带智商，大脑是谁直接决定它好不好用、烧不烧钱。而智能体任务跟聊天不一样：一个任务动辄十几步循环，模型要连续做对一串决策，还要在每一步吃掉一堆 token。所以这场对比的两个焦点——长程任务能力和单价——恰好都是智能体场景里被放大得最狠的两项。GPT-5.6 分 Sol、Terra、Luna 三档，具体档位和规格我们在发布解读里写全了，这里只拉对比。
榜单打架实况：各赢一场
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。低两档也没掉队：官方称 Terra 和 Luna 各自都超过 Fable 5，成本约为其 1/16。也就是说在这类任务上，OpenAI 连便宜档都敢拿出来对标对面旗舰。
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 只有 64.6%，差距不小。而在发布前一天，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。这个抗辩是否成立见仁见智，但至少说明一点：在重度编码这块，连 OpenAI 自己都没拿出正面赢的数字。
怎么读这种“打架”？我们的建议一直是：看跟你自己任务最像的那张榜。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。两张榜都赢不了你的具体任务——最终还是要自己跑。
成本对比：这是 GPT-5.6 最锋利的一把刀
GPT-5.6 三档定价（每百万 token，输入 / 输出，短上下文档位），2026-08-23 复核 官方定价页：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 此后下调过。发布页按当时价给的折算口径是：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。聊天场景你可能感觉不到这个差距，但智能体是循环执行的——每一步都在消耗上下文，任务越长放大越狠。同样的月度预算，1/4 的单价意味着你能让龙虾多跑三倍的活。
价格提醒：长上下文档位的单价是上面的两倍；Sol 现价是促销价，官方标注至少持续到 2026-11-21。价格随时会变，算账前以官方定价页当时显示的数字为准。
独立实测者怎么说
光看厂商的数字不够，独立开发者 Simon Willison 上手后的定性评价值得记一笔：他说 Sol“确实很能干”，但在他自己那类复杂编码任务上，“并没有觉得它比 Fable 更强”。原文见他 2026-07-09 的 GPT-5.6 上手记录。这和两张榜的分裂是对得上的——agent 任务强、重度编码尚未反超。需要说明：这是他个人的定性体感，不是量化结论；更多社区反馈（截至 2026-07-10）也大体是这个方向，但样本还少，评估窗口才刚打开。
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）：GPT-5.6 档位目前基准占优，而且便宜，值得优先试。
- 大批量便宜活（归类、抓取、批处理）：Luna / Terra 的单价优势碾压性的，闭着眼选它们。
- 重度复杂编码：Fable 5 仍然占优，基准和独立实测都指向这个结论，先别换。
- 都别迷信：龙虾换大脑就是改几行配置，两个都接上、拿你自己的任务跑几遍，比看十篇对比文都准。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，见模型选型指南。
如果你已经决定试 GPT-5.6，下一个问题是三档里选哪档、怎么算账——我们单独写了一篇跑龙虾该用哪档 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%）。没有谁全面碾压，按你的任务类型选。
- 跑智能体选哪个更省钱？
- GPT-5.6 的档位价格优势明显：官方口径下，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，这个差距会被显著放大。
- 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 能不能两个都接、随时切换？
- 可以。龙虾换大脑就是换配置里的地址和模型名，两套都写好、用开关切换即可。不少人日常用便宜档，难任务临时切强模型，配置方法见站内接模型教程。