Anthropic发布Fable 5.1：缓存降价75%，Agent任务成本大幅下降

导语：Anthropic凌晨发布Fable 5.1和Mythos 5.1，缓存读取价格直降75%，长时间Agent任务成本最高降低45%。新模型在蛋白质设计、金星地图绘制等科研任务中展现突破性能力，或为Anthropic上市前最后一次重磅模型发布。

Anthropic在凌晨突然上线了Fable 5.1和Mythos 5.1两款新模型。上一代Fable 5几乎成为SOTA模型的代名词，如今Anthropic开始自己超越自己。两款模型同时发布，Fable 5.1面向普通用户和企业，Mythos 5.1则将同一套前沿能力开放给经过验证的网络安全和生命科学机构。

定价方面，基础价格保持不变，Fable 5.1依然是10美元/百万输入Token、50美元/百万输出Token。但缓存读取价格大幅下降75%，从1美元/百万Token降至0.25美元/百万Token。性能提升主要集中在长时间、多步骤的Agent任务上，Terminal-Bench-Science从24.7%飙升至52.6%，AutomationBench从17.1%提升至31.4%。

比起模型本身，更值得注意的是发布的时间节点——这很可能是Anthropic公开递表前最后一次重量级模型发布。几天后就是9月7日美国劳动节，按照此前披露的计划，已经秘密提交IPO文件的Anthropic可能在劳动节后正式公开招股书，最快于9月底至10月初上市。

Fable 5.1延续了前代的100万Token上下文窗口和128K最大输出，基础价格未变。放到当前旗舰模型阵容中，Fable 5.1依然属于明显更贵的一档：同样按100万输入+100万输出计算，Fable 5.1是GPT-5.6 Sol当前价格的2.5倍，GLM-5.3的10倍以上。

值得关注的变化发生在Agent持续运行的成本上。Fable 5.1的5分钟和1小时缓存写入价格仍然分别是12.5美元和20美元/百万Token，但缓存读取从Fable 5的1美元/百万Token降到0.25美元，相当于直接砍掉75%。缓存读取可以理解为：一段上下文已经被模型处理过之后，后面的请求不需要每次重新按完整输入价格读取。

对于连续运行几个小时的Agent，会反复读取系统提示词、代码库、工具定义以及此前已经处理过的上下文，任务越长、工具调用越多，缓存读取占到的成本就越高。Anthropic用今年8月四周的实际使用数据做过测算：在按Token计费的场景下，相同任务从Fable 5换到Fable 5.1，典型工作负载的整体成本预计下降约25%；对于上下文更重、工具调用更多的复杂任务，降幅最高可达到约45%。

也就是说，虽然Anthropic没有把Fable 5.1本身卖得更便宜，但专门把"让它长时间工作"这件事做得更便宜了。不过，便宜也只是相对于过去，基础价格摆在那里。有开发者就在发布评论区提醒，即使缓存命中率很高，成本依然可能迅速累积，一次真实的复杂任务就可能花掉20到50美元。

从性能变化来看，Fable 5.1越来越像一个专为长时间任务准备的模型。在Anthropic公布的Benchmark中，提升最明显的是Terminal-Bench-Science 0.1，从24.7%提高到52.6%，直接翻倍。测试终端环境Agent能力的Terminal-Bench 4.0从42.0%提高到55.8%，面向复杂商业工作流的AutomationBench则从17.1%提高到31.4%。

但如果换到更传统的推理和Coding Benchmark，提升幅度就没有那么夸张。Humanity's Last Exam不使用工具时，从57.8%提高到60.9%；使用工具后，从63.8%提高到65.0%。CursorBench 3.2.0从70.5%提高到73.4%。总体来看，Fable 5.1的提升明显集中在需要模型连续调用工具、处理多个步骤、检查中间结果，再决定下一步行动的任务。

早期企业测试也在重复这个趋势。Browserbase在其最难的浏览器Agent Benchmark中，让Fable 5.1完成了82%的任务，Opus 5为74%，Fable 5只有57%。Ramp的一次测试里，Fable 5.1在无人干预的情况下连续运行了38个小时。它先发现此前一个机器学习实验的结果其实受到了标签伪影的影响，随后自行修正问题，同时启动6组并行实验跑了一整夜，最后带着新的实验结果和下一步建议回来。

Canva给出的反馈则更偏向生成质量。其测试认为，Fable 5.1的文字表达更容易理解，也更能遵循写作规范；在与Fable 5的盲测中，Canva更偏好5.1的输出。并且，在Canva Code里，Fable 5.1直接做出了一个节奏游戏：不仅生成了关卡和真实音乐，还让玩法节奏与音乐拍点对应。Canva称，这是他们测试过的其他模型都没有做到的。

Fable 5.1和Mythos 5.1看起来像是两款模型，但Anthropic在官方文档里说得很明确：Mythos 5.1与Fable 5.1"identical"，区别只是为经过审核的用户提供了"more permissive safeguards"。也就是说，两者仅在安全限制上有差别：Fable 5.1面向普通用户和企业开放，涉及网络安全和生命科学里的部分高风险能力时会受到额外限制；Mythos 5.1则通过受信任访问计划，把限制更少的同一套前沿能力开放给经过验证的机构。

这次发布里，Anthropic把相当大的篇幅留给了科研能力，而这部分也主要由Mythos 5.1展示。其中最抢眼的一个实验，是让Mythos 5.1直接设计蛋白质binder。很多现代药物需要通过与人体内特定靶点结合，完成阻断、激活或者递送。Anthropic给Mythos 5.1接入了开源的蛋白质设计和折叠工具，让它自行设计binder，再把结果送到两家外部机构进行真实实验验证。

结果是，在12个靶点上，Mythos 5.1设计的binder命中率接近50%。Anthropic称，目前蛋白质设计中常见的命中率大约只有10%到15%；其中三个靶点上，模型设计出的binder结合亲和力，比Adaptyv Bio蛋白质设计比赛里的最佳方案高出约10倍。这里值得注意的并不是Claude又会了一道生物题，它真正做的是一段更完整的科研流程：调用专业工具进行分子设计，再把设计送进真实实验环境验证。

类似的事情也发生在计算科学里。Fable 5.1利用NASA三十多年前Magellan任务留下的雷达数据，自己训练了一个神经网络，为大约三分之一的金星表面重新生成高分辨率高程地图。过去的地图能够分辨的地形细节大约在10到20公里尺度，新地图则缩小到2到3公里；高度数据的准确度最高提高了约25%。这份地图随后被以Creative Commons许可公开，希望能为NASA的VERITAS和欧洲航天局的EnVision金星探测任务提供参考。

此外，Mythos 5.1还做了一件更加工程化的事情。生物学研究经常需要反复运行蛋白质和基因组深度学习模型，GPU速度直接决定很多实验要花多少时间和钱。Mythos 5.1针对7个开源模型自行编写定制GPU Kernel，并缓存中间计算结果，最终在保持输出完全一致的情况下，把推理速度最高提高了2.5倍。Anthropic估算，在一些全基因组分析任务里，这些优化可以把GPU成本降低30%到60%。

把这些案例放在一起，Anthropic对Claude科研能力的定义已经发生了变化。过去谈AI for Science，很多时候还是让模型读论文、检索资料、写代码或者解释结果。到了Fable 5.1和Mythos 5.1，Claude开始进入更长的科研流程。这条路甚至已经开始从软件走向真实实验设备——就在Fable 5.1发布前一周，Anthropic开放了Model Hardware Standard的研究预览，希望让AI Agent能够直接操作显微镜、液体处理设备和机械臂等实验室硬件。

随着能力往科研和高价值任务里走，Anthropic不仅需要面对"该向谁开放"的安全问题，也越来越在意另一件事：怎么防止最核心的模型能力被别人"搬走"。Fable 5.1这次加入了更强的反蒸馏机制。Anthropic在官方公告里直接点名了一种做法：过去，API用户可以修改多轮对话里的历史上下文，同时保留Claude此前生成的thinking记录。这样一来，外部模型就有机会批量收集Claude的推理轨迹，用来训练和蒸馏自己的模型。

从Fable 5.1发布当天开始，新创建的API账号已经不能再这样操作。只要修改此前的对话上下文，之前保存的thinking transcript就不能继续保留。Anthropic明确表示，这项改动就是为了封堵一种"已经公开记录的蒸馏技术"。企业端的安全体系也在同时补齐，Anthropic同时推出的Enterprise Frontier Safeguards，就把监控所需要的数据直接存在客户自己控制的云基础设施里，而并非Anthropic的服务器。

如果目前的计划没有变化，再过几天，Anthropic可能就要正式把自己的账本摆到华尔街面前。The Information最新报道称，Anthropic计划在9月7日美国劳动节之后公开IPO招股书，并在9月中旬举行投资者日，最快可能在9月底至10月初上市。公司已经在6月秘密提交了IPO文件。放在这个时间窗口里，Fable 5.1很自然地成为了Anthropic公开递表前的一次能力展示。

今年5月，Anthropic最近一轮私募估值达到9650亿美元。到了8月，多名投资者已经预计，Anthropic上市时的估值可能达到2万亿美元以上。投资者预计其年化收入年底可能达到1000亿至1200亿美元。路透社8月获得的内部财务预测显示，Anthropic预计2028年收入达到1900亿到2000亿美元。而公司的年化收入run rate，也已经从2025年底的约90亿美元，增长到今年5月的470亿美元，并在7月底进一步超过650亿美元。

就在即将上市的时间点上，Anthropic仍在花大量的钱买GPU、训练模型、做推理和扩张团队。Fable 5.1发布前一周，Anthropic被曝与Nscale签下一份为期六年、价值450亿美元的算力合同，租用西弗吉尼亚州约460MW的数据中心容量。几天后，又与英伟达支持的Lambda签下约350亿美元云计算合同。仅这两笔新近曝光的算力承诺，就已经达到800亿美元。

这可能正是Anthropic上市以后最需要证明的一道算术题。增长已经足够快，问题是，在算力承诺也以数百亿美元的速度膨胀时，收入最终能不能跑得比成本更快。Fable 5.1的价值，不只是让Anthropic在递表前再拿下一张漂亮的Benchmark成绩单。从更长时间的Agent，到科研和高价值企业任务，再到缓存降价、安全、权限和基础设施，Anthropic正在试图证明一条更完整的链路：模型能力可以变成工作，工作可以变成收入，而收入最终可以跑赢算力。

几天之后，等Anthropic公开招股书，这条链路就不再只是模型公司的产品故事，它还会变成华尔街给Anthropic定价的依据。