| Model ID claude-fable-5 | Context Window 300k | Max Context 1M | Provider Anthropic |
|---|---|---|---|
| Capabilities | Speed Medium | Cost High | Intelligence Frontier |
- Raciocínio avançado e contexto longo
- Geração de textos extensos e coerentes
- Análise detalhada de documentos
- Interações mais naturais e consistentes

Detalhamentos do Modelo
Janela de contexto (context window)
O Fable 5 suporta grandes volumes de informação no mesmo prompt, permitindo:
- Analisar documentos longos
- Manter coerência em conversas extensas
- Trabalhar com múltiplas fontes ao mesmo tempo
Custo e consumo de créditos
Esse modelo é mais caro que modelos padrão.Fatores que impactam o custo:
- Tamanho do prompt (tokens de entrada)
- Tamanho da resposta (tokens de saída)
- Uso contínuo em conversas longas
Retenção de informações (Data Retention)
Ao usar o Claude Fable 5 na Tess, as informações enviadas ao modelo podem incluir:
- Texto digitado no prompt
- Arquivos anexados
- Histórico da conversa dentro da janela de contexto
- Entradas e saídas geradas durante o uso do agente ou chat O processamento desses dados segue duas camadas de governança:
- Política da Tess: define como a Tess coleta, processa, protege e trata dados dos usuários dentro da plataforma. Consulte a Política de Privacidade da Tess.
- Política do provedor do modelo: define como a Anthropic trata dados enviados para processamento pelo Claude. Veja mais detalhes na documentação de segurança e retenção da Anthropic: Política de Retenção - Fable 5.
- Dados retidos dos clientes são excluídos após 30 dias, de forma automática e permanente, a menos que estejam sujeitos a uma investigação de segurança ou obrigação legal de retenção
- Dados retidos dos clientes não podem ser lidos por nenhuma pessoa por padrão
- Dados corporativos retidos não são usados para treinar o Claude
- Dados retidos dos clientes não são compartilhados com outros clientes
Como reduzir riscos no uso do modelo:
- Evite enviar dados sensíveis sem necessidade, como contratos confidenciais, dados pessoais, credenciais, chaves de API ou informações estratégicas internas
- Anonimize informações sempre que possível: substitua nomes, e-mails, IDs, Cadastros e dados identificáveis
- Trabalhe com resumos ou trechos relevantes, em vez de documentos completos, quando isso for suficiente para a tarefa
- Revise arquivos anexados antes de enviá-los ao modelo
- Evite incluir informações que não sejam necessárias para a resposta esperada
Controle de acesso em ambientes Enterprise
Em ambientes Enterprise, a Tess pode permitir controles adicionais de governança, como restringir quais modelos ficam disponíveis para determinados usuários ou times. Isso ajuda empresas a:- Reduzir exposição desnecessária de dados sensíveis
- Controlar o consumo de créditos em modelos premium
- Definir políticas internas de uso por área, função ou nível de permissão
Esse recurso pode ser usado para liberar ou restringir modelos como o Claude Fable 5 de forma estratégica, conforme a política de segurança e custo da empresa.
Controle de acesso em ambientes Enterprise
Em ambientes Enterprise, a Tess pode permitir controles adicionais de governança, como restringir quais modelos ficam disponíveis para determinados usuários ou times. Isso ajuda empresas a:- Reduzir exposição desnecessária de dados sensíveis
- Controlar o consumo de créditos em modelos premium
- Definir políticas internas de uso por área, função ou nível de permissão
Esse recurso pode ser usado para liberar ou restringir modelos como o Claude Fable 5 de forma estratégica, conforme a política de segurança e custo da empresa.
Preço e consumo de créditos
O Claude Fable 5 é um modelo premium e tende a ter um custo mais alto do que modelos mais leves ou generalistas. Por isso, ele deve ser usado principalmente em tarefas que realmente exigem maior capacidade de raciocínio, contexto longo ou qualidade de resposta. O custo de uso normalmente é influenciado por:- Tokens de entrada: tamanho do prompt, arquivos anexados e histórico da conversa.
- Tokens de saída: tamanho da resposta gerada pelo modelo.
- Uso de contexto longo: quanto mais informação enviada ao modelo, maior tende a ser o consumo.
| Nome | Input Token | Output Token |
|---|---|---|
| Fable 5 | 0.56 créditos a cada 100 tokens | 2.8 créditos a cada 100 tokens |
| Fable 5 Thinking | 0.56 créditos a cada 100 tokens | 2.8 créditos a cada 100 tokens |
| Nome | Input Token | Output Token |
|---|---|---|
| Fable 5 | 0.56 créditos a cada 100 tokens | 2.8 créditos a cada 100 tokens |
| Fable 5 Thinking | 0.56 créditos a cada 100 tokens | 2.8 créditos a cada 100 tokens |