智能开始论贫富

Fable 5 出来第二天，我拿它去啃一个卡了两周的研究项目。

推理引擎性能优化，78 层的模型跑在硬件设备上，原始速度 10 token/s，想推到 100 tps以上。GPT 5.5 之前在这上面花了不少时间，没太大进展。

跑了 15 个小时，API 账单 420 美元。性能从 10 到 13 token/s，提了 30%。离 100 差得远，但动了。

两种打法

我在另一个 worktree 里同时让 GPT 5.5 做同一个项目，指令基本一样。两边的打法差异挺大的。

GPT 5.5 只拿了两层搭架子。模型一共 78 层，它先在两层上把链路跑通，然后就在那死磕，一个点做上百轮实验，局部速度抠到极致再放大。稳，慢，按路线图一步步来。

Fable 5 反过来。一两个小时摸完单层极限，直接拼 78 层，先搞出一个端到端的结果再说。

工程化确实强了一截，十几个小时从零搭出可跑的推理引擎，以前的模型做不到这个完成度。但 30% 的提升离目标太远，每次几百美元的节奏也磨不起。我后来切回了 GPT 5.5。

不过这篇想说的不是模型强不强的问题。

Fable 5 发布后放进了 Pro 和 Max 订阅，按 Opus 4.8 两倍额度计费，限时两周。6 月 22 日之后移出订阅，继续用要按 API 费率买 usage credits。

API 价：输入 10 美元、输出 50 美元，每百万 token。

Max 20x 月费 200 美元，之前 Opus 4.8 做复杂任务一个Max20号够用了。Fable 5 按两倍算，烧得快，但你还能自己挑任务分配额度。移到 API 之后就是另一回事了：一个三小时的子任务 150 美元，整个项目跑完 420 美元。两个月 Max 月费。

从 Opus 4.5 到 4.6 到 4.8，每次升级，订阅计划调调额度比例，最好的模型始终在里面。200 块一个月你就能摸到。现在不是调比例了，是直接拿走。

大多数人一个任务烧不起几百美元。

反蒸馏这事更拧巴。

不想被蒸馏，理解。Fable 5 内置了两层分类器，疑似蒸馏、网安、生化相关的请求，自动回退到 Opus 4.8。Anthropic 说 95% 以上不会触发。

实际呢。Reddit 和推特上一堆人在说，解读个血常规报告就被生化拦截了，问正常问题莫名被降级。蒸馏说白了就是密集使用模型，你接受了模型公开可用，这事就不可能完全堵住。拿不透明的分类器猜意图，猜错只是时间问题。

最坑的是降级是静默的。回答质量突然变差，你以为模型就这样，其实已经在跟 Opus 4.8 聊了。花着 Fable 5 的钱，拿 Opus 4.8 的东西，还不跟你说。我觉得这比定价问题更恶心。

OpenAI 最近做了点不一样的事。三月推了 Codex for Open Source，给 GitHub 上 1000 stars 以上项目的维护者六个月免费 Pro。给的是社区里写代码的个人，不是企业。

规模不算大。但方向是在让更多人用上好东西，不是把好东西藏起来。

两家 PK 正激烈，谁对谁错说不清楚。但一个把最好的模型从订阅里拿走，悄悄给用户降级；另一个给开源贡献者发免费账号。你说这两个信号一样吗。

Anthropic 骨子里有一股精英主义。AI 宪法、道德宪章，出发点不坏，但谁来定义什么叫负责任？始终是那一小撮人，做法自上而下。商业策略也走了同一条路：有预算的用最好的，没预算的用差一级的，中间差十倍。

你可以把最强的模型卖得贵。但让它留在订阅里，个人和小团队至少能自己分配额度来用。拿出来放到 API 通道，传递的信号就变了。

模型公司的定价，就是它对智能该怎么分配的态度。这个裂缝比 Anthropic 想的要大。

参考资料

Anthropic, "Introducing Claude Fable 5 and Mythos 5", 2026-06-09
Claude 官方定价：Fable 5 输入 $10/M token，输出$ 50/M token；GPT-5.5 输入 $5/M token，输出$ 30/M token
Fable 5 订阅可用期：6 月 9 日至 22 日，此后需通过 usage credits 按 API 费率使用
Fable 5 反蒸馏机制：两阶段分类器检测，触发后回退至 Opus 4.8，官方称触发率低于 5%
Fortune, "Anthropic accused of secretly limiting Claude Fable 5 capabilities", 2026-06-10
OpenAI, "Codex for Open Source" 计划，2026-03-07，为 1000+ stars 项目维护者提供 6 个月免费 Pro 账号
SWE-bench Pro 评测：Fable 5 得分 80%，GPT-5.5 得分 58.6%