Anthropic выпустила Claude Fable 5 — общедоступную модель класса Mythos

Anthropic представила Claude Fable 5, новую широко доступную модель Claude для сложного рассуждения, агентных задач и программной разработки. Релиз важен не только ростом лимитов и доступностью в API и облаках, но и новыми ограничениями: часть запросов может получать отказ или уходить на fallback-модель, а режим zero data retention для Fable 5 недоступен.

Anthropic, разработчик семейства моделей Claude, выпустила Claude Fable 5. Компания называет её своей самой функциональной широко доступной моделью: она рассчитана на сложные задачи рассуждения и долгие агентные сценарии. Идентификатор модели в API — claude-fable-5.

С 9 июня 2026 года Claude Fable 5 доступна в Claude API, Claude Platform on AWS, Amazon Bedrock, Google Vertex AI и Microsoft Foundry. Одновременно Anthropic представила Claude Mythos 5 — модель с теми же возможностями, но без части защитных классификаторов; она не выпускается в общий доступ и предоставляется только одобренным клиентам через Project Glasswing.

Для разработчиков ключевые параметры Fable 5 выглядят так: контекстное окно до 1 млн токенов, до 128 тыс. токенов вывода на запрос, цена $10 за 1 млн входных токенов и $50 за 1 млн выходных токенов. В Fable 5 и Mythos 5 всегда включён режим adaptive thinking, а «сырая» цепочка рассуждений модели не возвращается в ответе.

В API появились особенности, которые нужно учитывать при интеграции. Claude Fable 5 включает защитные классификаторы: если запрос отклонён, Messages API возвращает успешный HTTP 200 с stop_reason: "refusal", а не ошибку. В документации Anthropic отдельно описаны категории вроде cyber, bio и reasoning_extraction, а также механизм fallback на другую модель, например claude-opus-4-8, через beta-параметр server-side-fallback-2026-06-01 или middleware в SDK.

Ещё одно важное ограничение — политика хранения данных. Claude Fable 5 и Claude Mythos 5 отнесены к Covered Models: для них в Claude API требуется 30-дневное хранение данных, а режим zero data retention недоступен. Для корпоративных внедрений это может быть не менее существенным фактором, чем цена и производительность модели.