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Fable 5 免费期再延一周,但Anthropic 的“黑心账本”越来越藏不住了

来源:互联网 更新时间:2026-07-14 15:00

GPT-5.6 刚刚落地的当口,Anthropic 又给 Claude Fable 5 的免费使用期按了一次“续命键”。

7 月 19 日,这是付费用户眼下能看到的最后期限。也就是说,到这天之前,Pro、Max、Team 和 Enterprise 这些高级席位的用户,还能在现有额度里免费调用 Fable 5,不用额外掏钱。

永远够不到的胡萝卜

细看下来,这已经是 Anthropic 第二次给时间线“打补丁”了。最初的活动截止日定在 7 月 7 日,接着推到了 7 月 12 日,如今又在旧节点到期前,再往后延了一周。

官方支持文档里写得很清楚:“我们已将这项推广活动延长至 2026 年 7 月 19 日太平洋时间晚上 11 点 59 分 59 秒。” 同时还顺手把 Claude Code 每周额度提高 50% 的活动也一并延了。

活动期间,付费用户可以拿 Fable 5 去消耗最多 50% 的每周订阅额度,不用额外付费。用户不需要手动申领,Fable 5 和其他 Claude 模型共用同一个额度池。不过,Anthropic 也提醒了一句:Fable 5 消耗额度的速度,比别的模型要快一些。

但接二连三地延期,很难不让人读出几分“挽留”的意味。大家很快给这个操作起了一个名字——“永远够不到的胡萝卜”:Fable 5 一直挂着,但每当终点临近,胡萝卜就被往前挪了一截。

对 Claude 和 Claude Code 的重度用户来说,这个体验已经慢慢变成一种循环:额度用完,等重置;截止日期临近,等延期;新规则公布后,再重新算自己还能用多久。

如果你联系前段时间的动作,可能会发现 Anthropic 有个挺隐蔽的策略。

在此之前,OpenAI 对 GPT-5.6 的发布进行了好几轮预热。过去一个月里,各种新闻报道讨论各家 AI 厂商之间的价格战,以及可能带来的后果。

Fable 5 发布后,Anthropic 发言人 Reem Ateyeh 在 7 月 9 日曾表示,只要算力允许,Fable 就会重新回到订阅套餐里,而且是“尽可能快地”做到。但具体时间没有给,也没说明怎样才算“容量足够”。

这就给公司留了充足的解释空间——比如等到 GPT-5.6 正式发布的那一刻,他们可能突然“找到”了足够的算力;或者等 GPT-5.6 抢走了足够多的用户以后,再重新把 Fable 放回订阅套餐。

结合起来看,也许有这么一种可能性:Anthropic 可能正在有意推动一种新的行业模式,让未来最前沿的 SOTA 模型不再包含在订阅套餐里,而是只通过 API 的方式提供。

这自然也给 OpenAI 留下了相同的操作空间——一旦这种做法成为行业标准,两家公司都能避开价格战,维持更高的利润。毕竟双方都在推进可能达到 1 万亿美元估值的 IPO,价格战对谁都没好处。当然,这终究只是基于公开信息的推演。但无论结果如何,消费者永远是被动的,是唯一没有坐上牌桌的那一方。

Fable 5 的 API 价格,接近 GPT-5.6 的三倍

上周五,OpenAI 正式发布了 GPT-5.6 模型系列——Sol、Terra 和 Luna,进一步拉低了 AI 编程的成本。

OpenAI 表示,他们“训练 GPT-5.6,让它能够从每个 token 中完成更多有用工作”。在 DeepSWE 基准测试中,Sol Max 以每项任务 8.39 美元的成本拿下了 73% 的最高分。相比之下,Fable 得分是 70%,但每项任务成本接近 22 美元。也就是说,Sol Max 不仅得分更高,成本还降低了大概 62%。

在 Agents’ Last Exam 上,Sol 创下了 53.6 分的新高。这是一项新开发的基准测试,用来评估 55 个领域中的长时间专业工作流程。Sol 比采用自适应推理的 Fable 5 高出了 13 分。即使只使用 Medium 推理强度,它也比 Fable 5 高出 11 分,而预计成本大约只有后者的四分之一。

这种效率优势也延伸到了较小的模型上——小模型对于让智能变得更普及、更便宜很关键。GPT-5.6 Terra 和 Luna 在成本大约是十六分之一的情况下,性能仍然超过了 Fable 5。

而在 API 成本上,差距进一步拉大。在几乎相同的得分下,Fable 5 花了 3,771.84 美元,GPT-5.6 Sol 只需约 1,400 美元——Fable 5 的成本接近 Sol 的三倍。

性能、成本和订阅政策三者被摆在一起,很快引来开发者对 Anthropic 的调侃。开发者 Corey 在评价 GPT-5.6 时写道:“我真的搞不懂 OpenAI 对 GPT-5.6 的策略。我找不到它涨价 50% 的日期,也找不到它被移出订阅套餐的日期。更奇怪的是,OpenAI 员工的说法居然还和官方文档一致。很明显,这里面一定有什么问题。”

这段话通篇都是反讽,显然看不惯 Anthropic 近期围绕 Fable 5 设置的那些复杂安排:先给出限时价格,再预告未来涨价;临近截止日期后,又一次次往后延期。

一名 OpenAI 员工随后回复说,用户可以把自己购买的套餐额度全部用于 GPT-5.6,价格也会维持不变。Corey 接着开玩笑说,OpenAI 应该招聘一位“VP of rug pulling”——专门负责突然收回权益、改变规则的副总裁。

在早期测试阶段,用户体验上也存在差异。中间有一段时间,由于监管问题,Fable 和 GPT-5.6 都被暂时撤回过。后来 Fable 率先恢复了访问权限。原本以为有 Fable 可用已经足够,但一些团队仍然因为用不上 GPT-5.6 而感到沮丧。等到 GPT-5.6 重新开放后,他们几乎立刻得出了结论:在日常工作里,GPT-5.6 就是比 Fable 更好用。

你订阅的钱,烧在了看不见的地方

Fable 5 反复延期,Anthropic 给出的解释是“算力不足”。那算力都去哪了?把 Claude Code 和开源替代品 OpenCode 放在同一台机器、同一个模型、同一组任务上对比,会发现一个有意思的事情:Anthropic 自己的工具,是吞 token 最狠的那个。

首先,Anthropic 的工具本身有一层固定开销。这会让 Claude Code 在处理用户提示之前,就已经在烧你的额度了。

一项研究表明,让两个工具都只完成一个最简单的任务——提示词为“Reply with exactly: OK”,只有 22 个字符,不需要阅读任何代码、不需要修改任何文件——并且隔离了基础开销:使用全新的配置目录,不接入 MCP 服务器,不加载用户设置和记忆;工作区保持为空,不包含任何指令文件;同时绕过权限检查。随后的测试每次只增加一个变量。

测试任务本身只有 22 个字符,但在用户提示词送达模型前,Claude Code 已经加载了约 32,800 个 token,包括系统提示词、27 个工具定义和自动注入的提醒内容。OpenCode 的首轮负载约为 6,900 个 token,只有前者的五分之一左右。

其中,Claude Code 约 24,000 个 token 都花在了工具定义上。它提供的 27 个工具,不仅包括核心编程工具,还包含一整套后台智能体和任务编排能力——从 CronCreate、Monitor 到 Task 系列,再到 worktree 管理和推送通知。

就算关掉全部工具,它的系统提示词仍约有 6,500 个 token,是 OpenCode 的三倍以上。

这 32,800 个 token 全部是 Anthropic 自己塞进去的“平台开销”——你为它付了钱,但它没有为你完成任何实际工作。

把模型从 Sonnet 4.5 换成 Fable 5 后,差距缩小到约 3.3 倍——因为 Anthropic 删除了 Fable 5 80% 的系统提示词,但同一个模型,Claude Code 就是比开源工具更贵。倍数虽然不同,但资源消耗依然很大。

从缓存效率上来说

,OpenCode 的请求前缀逐字节相同,一次写入、后续几乎免费读取。而 Claude Code 在会话中途反复重写数万 token 的缓存前缀,同一任务上缓存写入量最高达到 OpenCode 的 54 倍。缓存写入按溢价计费——用量仪表盘飙升的速度,比实际完成的工作快得多。

这意味着什么?用户花同样的订阅费,用 Claude Code 能完成的实际任务,可能只有 OpenCode 的几分之一。剩下的钱全烧在了 Anthropic 自己塞进去的脚手架、工具定义和重复缓存写入上。

子智能体则是真正的成本放大器。

Hacker News 上一位用户分享了他的经历:给 Claude Code 一个稍大的任务,它立刻启动了 7 个子智能体,预算还没等任何一个子智能体完成工作就烧光了。同样的任务让主智能体顺序执行,完全没问题。

数据也证实了这一点。一个直接完成时消耗 121,000 个 token 的任务,分散给两个子智能体后飙升至 513,000 个 token——4.2 倍。每个子智能体启动一次就要消耗一套完整的系统提示和工具定义,父智能体还要再读一遍它的全部输出。

那 Anthropic 会告诉用户这些吗?不会。

用户看到的只是“额度用完了”、“该等重置了”。但额度到底消耗在了哪里?有多少是真正用来完成任务,有多少是 Anthropic 自己的脚手架和缓存重写?这套设计的精妙之处在于:普通用户根本分不清。

最后,关于质量。一个可能被提出的观点是“花得多是因为做得好”。但测试结果显示:两个工具在所有计分任务上都正确完成,输出质量没有差别。在这个前提下,token 差距就是相同结果的成本差距。

这些 token 被消耗了,但不是为了更好的结果。它们去了 Anthropic 的账单。

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