> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.tess.im/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Claude Fable 5.2 > Saiba quando usar o Claude Fable 5.2 na Tess para raciocínio difícil, agentes de longa duração e leitura de gráficos que o Opus 5.5 ainda não entrega. O Claude Fable 5.2 é o modelo da Anthropic para o trabalho que ainda fica curto no [Claude Opus 5.5](https://docs.tess.im/pt/claude-opus-5-5.md): raciocínio exigente, agentes que atravessam muitas etapas e leitura de gráficos. Lançado em **9 de novembro de 2026**, ele mantém a janela do [Claude Fable 5.1](https://docs.tess.im/pt/claude-fable-5-1.md), com geração de tokens mais rápida e ganho medido em coding, visão e pesquisa. A Anthropic recomenda começar no Opus 5.5 no dia a dia e subir para o Fable 5.2 quando uma avaliação no Opus, em esforço mais alto, ainda não fecha o resultado. | **Modelo do provider** `claude-fable-5-2` | **Contexto** 1M tokens | **Max output** 128K tokens | **Provider** Anthropic | | :- | :- | :- | :- | | **Entrada** Texto + imagem | **Saída** Texto | **Thinking** Adaptive, sempre ativo | **Effort padrão da API** High | ## O que muda em relação ao Claude Fable 5.1 O contexto, o teto de saída e o knowledge cutoff ficam iguais. Mudam a velocidade de geração e o quanto o modelo aguenta em coding, visão e tarefas longas. | | Claude Fable 5.1 | Claude Fable 5.2 | | - | - | - | | Foco | Agentes de longo horizonte e knowledge work | Raciocínio exigente e agentes de longo horizonte | | Contexto / max output | 1M / 128K | 1M / 128K | | Thinking | Adaptive, sempre ativo | Adaptive, sempre ativo | | Effort padrão da API | High | High | | Knowledge cutoff | Junho de 2026 | Junho de 2026 | | Entrada → saída | Texto + imagem → texto | Texto + imagem → texto | A Anthropic diz que a geração de tokens fica até **30% mais rápida** que no Fable 5.1. Isso é velocidade de saída. Em esforço alto o modelo pensa antes de quase toda resposta, então a espera até o primeiro token da resposta continua longa. > [!NOTE] > > A Anthropic classifica o Fable 5.2 como **Covered Model**. Ele exige retenção de 30 dias no provedor e não entra em zero data retention, salvo autorização expressa da Anthropic. Siga a [Política de Privacidade da Tess](https://tess.im/page/privacy-policy) e a [orientação de retenção da Anthropic](https://trust.anthropic.com/resources?s=7ksqkied5hn0pocsj206m\&name=%5Banthropic%5D-security-and-privacy-design-of-anthropic-data-retention-and-review). Não envie segredos, credenciais nem dados pessoais regulados sem necessidade. ## O que a Anthropic mediu Os números abaixo são os do anúncio. A nota de capa é o esforço mais alto disponível, salvo quando a célula diz outra coisa. Salvaguardas ligadas. | Benchmark | Fable 5.2 | Fable 5.1 | Opus 5.5 | O que avalia | | - | -: | -: | -: | - | | FrontierCode 2.0 | **49,1%** xhigh | 32,4% xhigh | 45,5% | Mudança de código com qualidade de merge | | FrontierSWE v2 | **69,9%** | 56,3% | 62,3% | Engenharia de software agêntica | | Humanity's Last Exam, com tools | **74,2%** | 65,6% | 67,7% | Raciocínio multidisciplinar | | Chartography, sem tools | **73,4%** | 44,8% | 64,4% | Leitura de gráficos e figuras | | Remote Labor Index | **41,3%** high | 17,9% | 21,3% | Trabalho profissional remoto | | AutomationBench | **51,4%** | 31,4% | 42,5% | Fluxos de negócio | | OSWorld 2.1, conjunto offline parcial | **89,3%** | 83,5% | 87,2% | Uso de computador | | WANDR, relaxed | **82,1%** | 68,7% | 72,3% | Coleta de dados em agente | > [!TIP] > > **O ganho prático aparece antes do esforço máximo.** No FrontierCode, a Anthropic mediu cerca de 45,3% em high, no nível dos 45,5% do Opus 5.5, e à frente dos 42,8% do GPT-6 Astra. No Chartography, o esforço medium marca 66,4%, acima dos 64,4% do Opus 5.5 no máximo. No WANDR, o medium empata o melhor resultado do Opus. > [!NOTE] > > Benchmarks dependem do harness, das tools, das salvaguardas e do effort. Diferença pequena entre modelos frontier nem sempre aparece do mesmo jeito no seu fluxo. Valide antes de trocar uma configuração em produção. ## O que a Artificial Analysis mediu Na variante max, a [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-2) registra **65** no Intelligence Index e coloca o modelo no topo de inteligência da amostra que publicou. A mesma rodada mostra o outro lado do esforço máximo: **221 segundos** até o primeiro token da resposta e **44,6 minutos** por tarefa do índice. A velocidade de saída foi de 102 tokens por segundo. O volume de saída nessa rodada foi de 275 milhões de tokens. > [!NOTE] > > O 65 e o tempo são da variante max, não do effort high que a API usa por padrão. A Anthropic diz que a maior parte do ganho de capacidade já está em high, e que max serve para medir o teto. ## Onde ele não lidera * No AutomationBench, o [Gemini 4 Carbon](https://docs.tess.im/pt/gemini-4-carbon.md) ficou em 53,9%, acima dos 51,4% do Fable 5.2. * No Elo do AA-Briefcase, o Opus 5.5 ficou em 1.800 e o Fable 5.2 em 1.785. No rubric do mesmo benchmark, o Fable ficou na frente: 66,1% contra 61,2%. * A Anthropic indica o Opus 5.5 para a maior parte do coding e do knowledge work. * As salvaguardas do Fable bloqueiam a maior parte das tarefas de cibersegurança. O Claude Mythos 5.2 é o mesmo modelo para organizações verificadas pela Anthropic. Não é o modelo do seletor público. * Em esforço medium ou acima, uma linha pedindo “responda direto, sem deliberar” não interrompe o thinking. No 5.1, esse tipo de pedido costumava ser seguido. ## Onde ele gera mais valor ### Um código que o Opus ainda não fecha A mudança atravessa o repositório, os testes e várias rodadas de revisão. O Fable 5.2 é o passo seguinte quando o Opus 5.5, em esforço mais alto, ainda devolve um diff que não passa. **Resultado esperado:** a mudança implementada, os testes da etapa e uma lista do que ficou de fora. ### Uma pesquisa que precisa virar documento, planilha ou apresentação O trabalho junta fontes, mantém o plano entre tools e termina num entregável. A Anthropic descreve esse uso como sessão longa de agente até um documento, uma planilha ou uma apresentação prontos. **Resultado esperado:** o arquivo pedido, com a conta ou a fonte de cada número e a lacuna escrita quando faltar dado. ### Um gráfico ou uma figura que o modelo precisa ler O salto do Chartography, de 44,8% no Fable 5.1 para 73,4% no 5.2, é o caso em que a imagem é o dado. O modelo devolve o que a figura mostra e o que ela não mostra. **Resultado esperado:** valor, unidade e a região da figura de onde saiu cada número. ## Como aplicar na Tess **1. Suba para o Fable só quando o Opus ficar curto** Use o Opus 5.5 no trabalho recorrente. Escolha o Fable 5.2 para o coding, a pesquisa ou a leitura visual que o Opus ainda não fecha. **2. Feche o que conta como pronto** Diga o entregável, o que não pode mudar e a prova que encerra a tarefa. Em tarefas longas, peça para concluir o trabalho inteiro: em esforço low e medium o modelo às vezes para numa lista do que falta. **3. Diga de quem é o código** Se o prompt não disser quem é dono do código, a Anthropic viu o modelo acrescentar em cima da estrutura e apontar problemas vizinhos em vez de corrigi-los. **4. Mantenha a thread só com acréscimos** Editar, reordenar ou apagar um turno anterior invalida os blocos de thinking em qualquer conta. Trocar de modelo no meio da conversa também descarta o reasoning do Fable 5.2: só o Fable 5.2 e o Mythos 5.2 leem esses blocos. **5. Comece no effort high** High é o padrão da API, e a Anthropic diz que a maior parte do ganho já está aí. Suba para xhigh quando medir ganho em coding ou agente longo. Reserve max para medir o teto, quando tempo e tokens não importam. ## Três playbooks para começar ### 1. Mudança de código que o modelo mais leve não fechou **Entrada:** repositório, comportamento esperado, o que já falhou no Opus e os comandos de teste. ```text theme={null} Você é o dono desta mudança. Implemente o comportamento pedido no código existente, sem reescrever o que já funciona. Rode os testes desta etapa. Se um teste falhar, corrija a causa antes de seguir. Não pare numa lista do que falta: entregue o diff, o resultado dos testes e o que ficou de fora porque o repositório não informa. ``` **Pronto quando:** os testes da etapa passam e o que ficou de fora está escrito. ### 2. Pesquisa com entregável **Entrada:** a pergunta, as fontes e o formato final (documento, planilha ou slides). ```text theme={null} Mantenha o plano até o arquivo final. Separe fato, interpretação e lacuna. Cada número precisa da fonte. Se a fonte não tiver o dado, escreva "não encontrei". Entregue o arquivo pedido, não um roteiro do que você faria em seguida. ``` **Pronto quando:** o arquivo existe e cada número aponta para uma fonte ou para uma lacuna. ### 3. Leitura de gráfico **Entrada:** a figura e a lista do que extrair. ```text theme={null} Leia apenas o que a figura mostra. Devolva valor, unidade e a região de onde saiu. Se o eixo, a legenda ou o ponto não estiver visível, escreva "a figura não informa". Não complete com um valor típico. ``` **Pronto quando:** cada número aponta para um lugar da figura, ou a ausência está escrita. ## Limitações e boas práticas * O adaptive thinking fica ligado. `thinking` desligado ou com `budget_tokens` não é o modo deste modelo. * Uma instrução para pensar menos não desliga o thinking em esforço medium ou acima. * Contexto de 1M tokens não substitui seleção. Envie o que a tarefa usa. * Em tarefas longas com pouco texto para o usuário, peça um status curto antes de cada bloco de tools. * Regras de estilo muito rígidas, como um teto duro de palavras por frase, deixam a prosa picada. O modelo segue a regra ao pé da letra. * A API oferece um fast mode, com geração mais rápida. Esta página não confirma esse modo no seletor da Tess. * A Anthropic não aposenta o modelo antes de 9 de novembro de 2027. * Revise código, números e citações antes de publicar ou executar em produção. Mantenha aprovação humana para decisões financeiras, jurídicas, clínicas ou de alto impacto. Veja também: [Claude Fable 5.1](https://docs.tess.im/pt/claude-fable-5-1.md) · [Claude Opus 5.5](https://docs.tess.im/pt/claude-opus-5-5.md) · [Modelos e Custos](https://docs.tess.im/pt/models-and-cost.md) · [Visão geral do Fable 5.2](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/models/fable-5-2/overview) · [O que há de novo](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/whats-new-fable-5-2) · [Anúncio](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2) · [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-2) · [BenchLM](https://benchlm.ai/models/claude-fable-5-2) · [LLM Stats](https://llm-stats.com/models/claude-fable-5-2). This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.