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Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch)

anthropic/claude-fable-5.1:batch

टेक्स्टइनपुट: text · image · fileToolsReasoning1M1 सित॰ 2026 को जोड़ा गया

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Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 1011% ज़्यादा है।
10,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.06 है।

Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) के बारे में

Claude Fable 5.1 (batch) एक टेक्स्ट मॉडल है जो Anthropic से आता है, api14 पर मॉडल आईडी anthropic/claude-fable-5.1:batch के तहत उपलब्ध है। यह Claude Fable 5 का उत्तराधिकारी है, और Anthropic इसे हर दिशा में सुधार बताता है, सबसे बड़े लाभ agentic coding, लंबे समय तक चलने वाले agentic workflows, और knowledge work में। batch लेबल इसे मॉडल का batch variant बताता है, यानी वह endpoint जिसे आप तब कॉल करते हैं जब आप काम को interactive request के बजाय api14 की batch handling से रूट करना चाहते हैं।

मॉडल इनपुट के रूप में text, images, और files स्वीकार करता है, और आउटपुट के रूप में text देता है। इसका context window 1,000,000 tokens है, और अधिकतम आउटपुट लंबाई 128,000 tokens है। बहुत बड़ी इनपुट विंडो और बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन मतलब है कि आप एक ही request में लंबे दस्तावेज़, बड़े codebases, या विस्तारित conversation histories दे सकते हैं और फिर भी पर्याप्त प्रतिक्रिया पा सकते हैं। समर्थित request parameters में max_tokens, stop, response_format, structured_outputs, tool_choice, tools, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, और verbosity शामिल हैं, इसलिए आप आउटपुट का आकार, tool उपयोग, और कितना reasoning विवरण लौटाया जाए, नियंत्रित कर सकते हैं।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक workloads की ओर संकेत करती हैं। लंबे code refactors स्वाभाविक रूप से फिट होते हैं, क्योंकि मॉडल किसी repository का बड़ा हिस्सा ले सकता है और आउटपुट सीमा के भीतर फिर से लिखा गया code लौटा सकता है। Front-end और visual काम को text के साथ image input से समर्थन मिलता है। कई steps तक चलने वाले agentic workflows को बड़े context से लाभ होता है, क्योंकि intermediate state और tool results बिना आपको truncate करने पर मजबूर किए जमा हो सकते हैं। Knowledge work जैसे लंबे documents को summarise करना, extract करना, या transform करना भी सीधा फिट है, और structured_outputs के साथ response_format आपको परिणाम को ऐसे schema तक सीमित करने देते हैं जिसे आपका application parse कर सके।

api14 के ज़रिए इसे कॉल करना किसी भी अन्य OpenAI-compatible मॉडल की तरह काम करता है: chat completions endpoint पर request भेजें जिसमें model field anthropic/claude-fable-5.1:batch पर सेट हो, और अपने messages मानक format में पास करें। चूँकि API OpenAI-compatible है, OpenAI को लक्षित मौजूदा clients और SDKs को न्यूनतम बदलावों के साथ api14 की ओर इंगित किया जा सकता है। आप function calling के लिए tools और tool_choice संलग्न कर सकते हैं, reasoning और reasoning_effort सेट कर सकते हैं ताकि मॉडल किसी समस्या पर कैसे सोचता है इसे ट्यून कर सकें, include_reasoning का उपयोग कर सकते हैं यदि आप reasoning सामने लाना चाहते हैं, और verbosity समायोजित कर सकते हैं ताकि prose आउटपुट कितना विस्तृत हो इसे नियंत्रित कर सकें। max_tokens प्रतिक्रिया को सीमित करता है, stop stopping sequences सेट करता है, और structured_outputs या response_format किसी विशेष आउटपुट संरचना को लागू करते हैं।

एक बात ध्यान में रखें कि यह batch variant है, इसलिए यह उन workloads के लिए उपयुक्त है जहाँ आप काम जमा करते हैं और परिणाम एकत्र करते हैं, बजाय इसके कि आपको कसकर interactive loop चाहिए। यदि आपका काम छोटा, अल्पकालिक, या तुरंत turn-by-turn प्रतिक्रियाएँ चाहता है, तो non-batch मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। 128,000 token आउटपुट की ऊपरी सीमा उदार है लेकिन फिर भी सीमित है, इसलिए बहुत बड़े एकल आउटपुट को कई calls में विभाजित करने की आवश्यकता हो सकती है। इन सीमाओं के भीतर, मॉडल गंभीर coding, agentic, और document-heavy काम करने वाले developers को लक्षित करता है।

Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "anthropic/claude-fable-5.1:batch" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "anthropic/claude-fable-5.1:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstool_choicetoolsverbosity

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 1,28,000
इनपुट: text, image, file
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) API की कीमत कितनी है?: Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) की कीमत इनपुट $17.50 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) की context window कितनी है?: Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,28,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) क्या कर सकता है?: Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) text, image, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "anthropic/claude-fable-5.1:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-6 Astra (batch), OpenAI: GPT-6 Astra Pro (batch), Anthropic: Claude Opus 5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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