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。在此之前，Pro、Max、Team 和 Enterprise 高级席位的订阅者，仍可在现有额度内免费调用这款能力最强的 Claude 模型，无需额外付费。

永远够不到的胡萝卜 

这已是 Anthropic 第二次调整时间线。最初的活动截止日定在 7 月 7 日，随后被推至 7 月 12 日，如今又在旧节点到来前再度延长一周。

Anthropic 在支持文档中表示：“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。”

与此同时，Claude Code 每周使用额度提高 50% 的活动，也被延长至同一时间。

在活动期间，付费用户可以使用 Fable 5 消耗最多 50% 的每周订阅额度，无需支付额外费用。用户不需要领取或手动激活这项权益，Fable 5 与其他 Claude 模型共用同一个每周使用额度池。不过，Anthropic 也提醒，Fable 5 消耗每周额度的速度会比其他 Claude 模型更快。

但接二连三地延期，很难不让人读出几分挽留的意味。大家很快把这种延期变成了一个“永远够不到的胡萝卜”的梗儿：Fable 5 仍然挂在所有付费计划里，但每当终点临近，胡萝卜就又被往前挪了一截。

而对 Claude 和 Claude Code 的重度用户来说，这种体验已经逐渐变成一种循环：额度耗尽，等待重置；截止日期临近，等待延期；新规则公布后，再重新计算自己还能用多久。

如果联系这段时间的一些动作来看，Anthropic 也许有一个很隐蔽的策略。

在此之前，OpenAI 对 5.6 的发布进行了多次预热。并且过去一个月里，已经有多篇新闻报道讨论各家 AI 厂商之间可能爆发的价格战，以及由此可能带来的后果。

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，并希望“as quickly as we can”，即“尽可能快地”做到这一点。不过，Anthropic 没有给出具体时间，也没有说明怎样才算“容量足够”。

这给公司留下了充足的解释空间——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；又或者等 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：Anthropic 可能正在有意推动一种新的行业模式，让未来最先进的 SOTA 模型不再包含在订阅套餐里，而是只通过 API 的方式提供。

这自然也会给 OpenAI 留下同样的操作空间——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。双方都在推进可能达到 1 万亿美元估值的 IPO，价格战对谁都没有好处。当然，这终究只是基于公开信息的推演，但无论如何结果都一样——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 73% 的最高分。相比之下，Fable 得分为 70%，每项任务成本接近 22 美元。也就是说，Sol Max 不仅得分更高，成本还降低了约 62%。

在 Agents’ Last Exam 上，Sol 创下了 53.6 分的新高。这是一项新近开发的基准测试，用于评估 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 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。

这种效率也延伸到了较小的模型上，而较小模型对于让智能变得更普及、更便宜非常重要。GPT-5.6 Terra 和 Luna 在大约十六分之一成本的情况下，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 仅需约 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，很快引来了开发者对 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，明显看不惯 Anthropic 近期围绕 Fable 5 设置的一系列复杂安排：先给出限时价格，再预告未来涨价；临近截止日期后，又一次次向后延期。

一名 OpenAI 员工随后回复称，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，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，没有任何代码需要阅读、没有任何文件需要修改。并隔离了基础开销：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。

即使关闭全部工具，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，资源消耗依然很大。

从缓存效率上来看，OpenCode 的请求前缀逐字节相同，一次写入、后续几乎免费读取。Claude Code 则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。

而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。

数据也证明了这一点。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？有多少是真正完成任务，有多少是 Anthropic 自己的脚手架和缓存重写在烧钱？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。