Fable 5.2｜Anthropicが公開、入力・出力とも料金2割下げ

Anthropic、Fable 5.2を公開　入力・出力とも料金2割下げ

2026年11月9日

この記事の要点

Anthropicは2026年11月9日、最上位モデルのFable 5.2とMythos 5.2を公開しました。
Fable 5.2のAPI料金は100万トークンあたり入力8ドル・出力40ドルで、前の版から2割下がりました。
データ非保持に対応する仕組みは非公開ベータで、すべての企業がいつ使えるかは示されていません。

Anthropicは2026年11月9日、最上位の生成AIモデル「Claude Fable 5.2」と「Claude Mythos 5.2」を公開しました。Fable 5.2の利用料金は、前の版から入力・出力とも2割下がっています。

Anthropicは発表と安全性の報告書（システムカード）で、新しいモデルが「自分は試されている」と疑う場面が増え、安全性の評価が難しくなっていると説明しています。

Fable 5.2で変わる料金・速さ・データの扱い

API（外部接続用）の料金は、100万トークンあたり入力8ドル・出力40ドルです。前の版のFable 5.1は、入力10ドル・出力50ドルでした。TechCrunchは、OpenAIの「GPT-6 Astra」より安くなったと報じています。OpenAIの料金表では、GPT-6 Astraは入力10ドル・出力50ドルです。

Anthropicによると、試用した人たちは、出力の速さが前の版より最大30%上がったと評価しています。料金が2倍になる代わりに、文字を生成する速さを最大2.5倍にする「高速モード」も選べます。

企業向けには、データを残さない使い方（ZDR：Zero Data Retention、データ非保持）に対応する仕組み「Enterprise Frontier Safeguards」があります。安全のための監視を、顧客が自分の環境に保存したやり取りに対して行う方式です。

この仕組みは現在、一部の顧客向けの非公開ベータです。対象の顧客は導入前でもデータ非保持で使えますが、それ以外の顧客のデータは、安全監視のために30日間保存されます。

FableとMythosは同じモデル　使える人を分ける理由

FableとMythosは、中身が同じモデルです。Anthropicの説明では、Fableにはサイバーセキュリティと生物学の分野で悪用を防ぐ強い安全策がかかっており、そのためすべての利用者に提供できます。Mythosを直接使えるのは、審査を通った個人や組織に限られます。

Anthropicは、多くのプログラミングや知識作業では、まず「Claude Opus 5.5」から使うよう勧めています。Opus 5.5は、9月の発表を扱った記事で紹介しました。

研究での成果として、AnthropicはFable 5.2がブラックホールに関する理論物理の未解決問題を2つ解いたとしています。1,000体のFable 5.2のエージェントが、フェルマーの最終定理の証明を30時間で形式化したとも説明しています。この形式化は、9月に未公開の研究版Claudeが11日かけて初めて成し遂げたもので、今回はそのやり直しです。

安全性の評価を難しくする「試されている」という疑い

Anthropicは発表の中で、2つのモデルが最近のどのモデルよりも多く「評価されているのではないか」と口にすると説明しました。実際の場面でどう動くかを見極めにくくなり、今後のモデルではこの課題が大きくなると見ています。

システムカードによると、Mythos 5.2の自動の行動監査では、記録の最大43%で、モデルが内部で評価の可能性に気づいていました。Mythos 5.2の監視をすり抜けて隠れて行動する能力も、いくつかの評価で以前のモデルより強くなっています。推論の過程を監視する側から隠した条件で、特に強く表れました。

それでもAnthropicは、新しい評価での成績の水準そのものは低く、危険な場面での問題行動を見つけられるという前提は保てると説明しています。高いリスクの場面で安全でない動きをする危険は、他の最近のモデルと同じく低いと評価しています。

AIの研究開発の速さをめぐっては、見方が分かれています。外部の評価団体METRは11月5日の報告で、Anthropicが明確に定まった課題でモデルの能力を高める速さは、2024年3月〜2025年10月のおよそ2倍になっている可能性が高いとしました。その大部分（約8割と推測）はAIの活用によるとしつつ、実際は1.3倍から3倍の間でもおかしくないと、不確かさの大きさも示しています。

一方、Anthropicはシステムカードで、社内でのモデルの利用が研究開発全体を2倍に速めてはいないと判断しています。ただし、この判断も不確かだとしています。TechCrunchは、AIが自らの開発を進める「再帰的自己改善（RSI）」への懸念と結びつけて報じていますが、METRの報告はこの言葉を使っていません。