发布三天后，r/ClaudeAI上被问得最多的问题很直接：“如果Opus 5.5基本达到了Fable的水平，你还用Fable做什么？”（2026年9月25日）。Anthropic的数据站在全面切换的人这一边。Artificial Analysis的数据则显示了这笔账在哪里会误导人。
Anthropic在9月22日发布了什么？
Claude Opus 5.5（claude-opus-5-5），输入每百万token 4美元，输出每百万token 20美元，比Opus 5便宜20%。Fable 5.1的价格是10美元和50美元，每token贵2.5倍。官方说法是Opus 5.5“在大多数工作上达到Claude Fable 5.1的水平”，并且在Anthropic自己的使用中，两者的差距比基准测试显示的更小。
Opus 5.5和Fable 5.1，基准测试谁赢？
在Anthropic公布的编程智能体基准测试中，Opus 5.5赢了大部分。在一些独立的推理和长上下文测试中，Fable 5.1仍然领先。
| 指标 | Opus 5.5 | Fable 5.1 | 来源 |
|---|---|---|---|
| 价格（输入／输出，每百万token） | 4美元／20美元 | 10美元／50美元 | Anthropic，VentureBeat |
| Terminal-Bench 4.0 | 66.4% | 55.8% | Anthropic |
| CursorBench 4.0 | 57.8% | 51.8% | Anthropic |
| FrontierCode v1.1 | 54.4% | 50.3% | Anthropic |
| OSWorld 2.0 | 81.8% | 80.7% | Anthropic |
| 每个任务的输出token（最高努力级别） | 约11.9万 | 约7.8万 | Artificial Analysis |
| CritPt、AA-LCR、GDP.pdf | 落后 | 领先 | Artificial Analysis |
来源：Anthropic发布公告、VentureBeat和Artificial Analysis，均为2026年9月22日。Terminal-Bench、CursorBench、FrontierCode和OSWorld的分数由Anthropic自行公布。
全面切换到Opus 5.5的理由是什么？
价格和成绩。Opus 5.5在Terminal-Bench上领先Fable 5.1超过10分，每token便宜60%，而且根据Artificial Analysis，它以最高努力级别58分登上智能指数榜首。在这个帖子里，一位20x套餐的用户说，这是第一次一周内用的Fable比Opus少，而且额度还有剩余。帖子的自动摘要把Opus 5.5称为80%到90%任务的新默认模型。
继续使用Fable的理由是什么？
困难任务和审查。同一个帖子里得票最高的评论之一，以及其他好几条评论，都把Fable描述为升级模型：规划依赖关系复杂的功能、分散在多个文件里的bug、审查Opus写好的计划。独立数据支持其中一部分：Artificial Analysis显示，Fable 5.1在CritPt（科学推理）和AA-LCR（长上下文推理）上仍然领先。
还有一个几乎没人算过的细节：在最高努力级别下，Opus 5.5每个任务大约消耗11.9万个输出token，而Fable 5.1是7.8万，Opus 5是7.3万。这是前代模型的1.6倍。
那么Opus 5.5每个任务实际省多少钱？
远少于每token价格便宜的60%。只算输出，最高努力级别，使用上面的数字：
Opus 5.5: 119,000 tokens x US$20 / 1M = US$2.38 per task
Fable 5.1: 78,000 tokens x US$50 / 1M = US$3.90 per task
Real difference: ~39% cheaper, not 60%Artificial Analysis用另一种方法得出了同样的结论：算上输入和缓存，Opus 5.5在最高级别下每个指数任务花费5.98美元，和Opus 5（5.86美元）几乎一样。降价几乎全部被token的增加吃掉了。它仍然比Fable便宜，但省下的钱来自价格表，而不是用得更少。
Verboo Code在这场讨论中的立场是什么？
两边都对，而且帖子自己得出了答案：一个默认模型处理大批量工作，一个升级模型处理困难情况。错误在于把选择当成永久的。有用的问题不是“哪个更好”，而是“哪个能以最低的单个已解决任务成本完成这个任务”。
在Verboo Code里，这种模式已经在终端中实现。你可以在会话中途切换模型，历史记录不会丢失：
/model # opens the list of models unlocked on your plan
/model <id> # switches directly, session context stays
/effort max # raises reasoning effort just for the hard task
/effort auto # goes back to the model default或者把选择交给路由器：jev-router别名会为每个请求选择模型，从v0.15.31开始，CLI会显示实际回答的物理模型（例如jev-router → glm-5.3-flash）。详见如何切换模型而不丢失上下文和Verboo Code的动态模型路由。
这场讨论中最有分量的数字是每个任务11.9万token：思考更多的模型花费更多，即使每token价格下降。在Verboo Code，套餐内的token是无限的，所以为困难任务提高努力级别，改变的是回答速度，而不是你的账单。
