Anthropic が 2026-06-09 に Claude Fable 5(API 名 claude-fable-5)を一般提供開始しました。同時に Claude Mythos 5(claude-mythos-5)も発表されましたが、こちらは Project Glasswing の承認済み顧客向けの限定提供です。
ポイントは命名の変化です。Fable 5 / Mythos 5 は、これまでの Opus / Sonnet / Haiku の**上位に位置する「Mythos クラス」**のモデルです。Mythos クラスは安全上の重大なリスクを伴うため一般公開されてきませんでした(初代は 2025-04 に Project Glasswing 経由の Mythos Preview として登場)。今回の Fable 5 は、その Mythos クラスを一般利用向けに安全化したもの、Mythos 5 は安全分類器を外した同一能力のモデル(限定提供)という関係です。
直前に出た Claude Opus 4.8 のさらに上、という位置づけになります。この記事では「何に使える発表なのか」と「既存の統合に何の対応が要るのか」を整理します。
仕様と価格
Fable 5 と Mythos 5 は仕様・価格が共通です。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| コンテキスト | 1M トークン(既定) |
| 最大出力 | 128k トークン/リクエスト |
| 思考 | adaptive thinking 常時オン(無効化不可) |
| トークナイザ | Opus 4.7 と同じ(旧モデル比で同じ文章が約 30% 多いトークン数) |
| 価格 | $10 / 100万入力トークン、$50 / 100万出力トークン |
価格は Opus 4.8($5 / $25)のちょうど 2 倍です。上位クラス相応の単価なので、最難タスクに絞って使い、日常は Opus 4.8 以下に振るという出し分けが前提になります。
何に使えるか
Fable 5 は「最も要求の厳しい推論・長期的なエージェント作業」向けと位置づけられています。ベンチマークは具体値の公開が限られますが、一次ソースが挙げているのは次のとおりです。
- ほぼすべての検証ベンチマークで state-of-the-art
- Hebbia の Finance Benchmark(シニアレベルの推論)で最高スコア
- Cognition の FrontierCode 評価でフロンティアモデル中の最高
数値の詳細は限定的なので、過信せず自分のワークロードでの A/B(完走率・やり直し・総トークン・コスト)で確かめるのが堅実です。価格が Opus 4.8 の倍である以上、「Fable 5 に上げて何がどれだけ良くなるか」をコスト込みで測る価値があります。
統合側の必須対応:refusal + fallback + 課金(Fable 5)
ドキュメントが「統合にとっての目玉変更」と明言しているのがここです。Fable 5 は安全分類器を持ち、リクエストを拒否し得ます(Mythos 5 は分類器なし)。Fable 5 を叩く統合は、次の 3 点に備えてください。
1. refusal 応答の処理
拒否時、Messages API は stop_reason: "refusal" を HTTP 200 の正常応答として返します(エラーではない)。応答にはどの分類器が拒否したかも含まれます。分類器のカテゴリは サイバーセキュリティ / 生物・化学 / 蒸留防止(distillation prevention) の 3 種です。
この stop_reason: "refusal" と stop_details の扱い(検知・カテゴリ別仕分け・コンテキストのリセット)は、既存記事 Claude API の refusal ハンドリング実践 がそのまま使えます。
2. 別モデルへの fallback(3 通り)
Fable 5 が拒否したリクエストは、別の Claude モデルなら処理できることが多いです。再試行には 3 つの経路があります。
- サーバーサイド:
fallbacksパラメータを渡すと API が自動で別モデルに再試行(Claude API と Claude Platform on AWS で beta。Message Batches API では非対応) - クライアントサイド: SDK ミドルウェア(TypeScript / Python / Go / Java / C#)でクライアント側から再試行(任意のプラットフォーム)
- 手動: 自前で再試行ロジックを組む(任意の言語・プラットフォーム)
サーバーサイドが最も手間が少なく、Batches を使わないなら第一候補です。Batches を使う統合は client-side か manual を選びます。
3. 新しい課金ルール
- 出力を 1 文字も生成せずに拒否された場合は課金されません(これは refusal 記事 で触れた挙動と同じ)
- 別モデルへ再試行した際、fallback credit が「切り替えに伴う prompt-cache のコスト」を返金します。つまりキャッシュ代を二重に払わずに済む
ガードレールを厚めにかけても、拒否・再試行のコスト面の不安が小さい設計になっています。
思考まわりの挙動(Opus/Sonnet/Haiku とは違う)
Messages API は Opus / Sonnet / Haiku では従来どおりですが、Fable 5 / Mythos 5 では挙動が異なる点があります。
- adaptive thinking が唯一の思考モード。
thinking未指定で常に適用され、thinking: {"type": "disabled"}は非対応。思考の深さは effort パラメータで制御します - 生の思考内容(raw chain of thought)は決して返りません。
thinking.displayで中身を選びます —"summarized"は要約付き、"omitted"(既定)は空のthinkingフィールド - マルチターンでは、思考ブロックを同一モデルにそのまま返す
対応機能(ローンチ時点)
effort、task budgets(beta:task-budgets-2026-03-13 ヘッダ)、memory tool、code execution、programmatic tool calling、context editing 経由の tool result clearing(beta:context-management-2025-06-27 ヘッダ)、compaction、vision に対応します。
提供形態とデータ保持
- Claude Fable 5: 2026-06-09 から Claude API / Claude Platform on AWS / Amazon Bedrock / Vertex AI / Microsoft Foundry で一般提供
- Claude Mythos 5: 一般提供なし。Project Glasswing の承認済み顧客のみ(Anthropic / AWS / Google Cloud のアカウント担当に連絡)。アクセスが無い場合は、同等能力の Fable 5 を使えばよい
- データ保持は 30 日で、ZDR(Zero Data Retention)は不可。両モデルとも Covered Models に指定
サブスクリプション側は、2026-06-22 まで追加費用なしで利用でき、2026-06-23 以降は usage credit が必要になります。
Claude Code では v2.1.170(2026-06-09) で Fable 5 にアクセスできるようになりました。あわせて v2.1.172(2026-06-10) では、サブエージェントが自身のサブエージェントを最大 5 段までネストして起動できるようになっており、Fable 5 の長期エージェント作業と相性が良い変更です。
推奨アクション
- 最難タスクを持つ人: Fable 5 を試す。ただし価格は Opus 4.8 の倍なので、効果をコスト込みで A/B 測定してから常用に切り替える
- Fable 5 を API で叩く統合: refusal 応答処理・fallback(まず
fallbacksパラメータ)・課金ルールの 3 点に対応する。既存の refusal ハンドリング を流用 - 思考表示が要る製品:
thinking.display: "summarized"を設定(既定はomitted) - コスト最適化: effort で思考深さを段階制御。難所だけ深く、日常は浅く
- ZDR 必須の組織: Fable 5 / Mythos 5 は ZDR 不可。要件に合わない場合は Opus 系を使う
まとめ
Claude Fable 5 は、Opus の一段上「Mythos クラス」を一般利用向けに安全化したフラッグシップで、1M コンテキスト・128k 出力・adaptive thinking 常時オン、価格は $10/$50(Opus 4.8 の倍)。Mythos 5 は同一能力で分類器を外した Glasswing 限定版です。統合側の核心は「Fable 5 は拒否し得る」こと——stop_reason: "refusal" の処理、fallbacks 等での別モデル再試行、出力前拒否の非課金と fallback credit、という 3 点への対応が要ります。価格が倍である以上、最難タスクに絞り、効果をコスト込みで測ってから常用するのが現実的な使い方です。
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