如果你在选 API 或做成本敏感的开发，这条对比能帮你省下真金白银——Claude Fable 5 的溢价远超想象，而 Step 3.7 Flash 在速度和价格上都有明显优势，做 Coding Agent 的团队值得关注。
一条推文通过对比 Claude Fable 5 和 Step 3.7 Flash 的官方 API 价格，揭示了 Claude Fable 5 的昂贵程度：输入价格约为 Step 3.7 Flash 的 50 倍，输出也是 50 倍，缓存命中输入更是高达 100 倍。若启用 Fast Mode（速度提升 3 倍，价格翻 6 倍），差距进一步拉大至 300 倍和 600 倍，且 Fast Mode 下 Step 3.7 Flash 输出速度反而更快。作者还用一个真实 Coding Agent 任务测试了 Step 3.7 Flash，它成功将混乱的 Agent 运行痕迹转化为一个可检查的本地 HTML 工具，展示了模型在复杂任务中的实用性。
如果你对 Claude Fable 5 到底有多贵还没有概念，咱们做个简单对比。 Claude Fable 5 和 Step 3.7 Flash 官方 API 价格倍数： · 输入 ≈ 50 倍 ·...
如果你对 Claude Fable 5 到底有多贵还没有概念，咱们做个简单对比。 Claude Fable 5 和 Step 3.7 Flash 官方 API 价格倍数： · 输入 ≈ 50 倍 · 输出 ≈ 50 倍 · 缓存命中输入 ≈ 100 倍 如果再算上 Claude Fast Mode (速度 x 3，价格 x 6) · 输入 ≈ 300 倍 · 输出 ≈ 300 倍 · 缓存命中输入 ≈ 600 倍 而 Fast Mode 下，其实还是 Step 3.7 Flash 输出更快 😂 meng shao @shao__meng 我这次用 Step 3.7 Flash 测了一个真实 Coding Agent 任务： 把一组 Agent Memory 的运行痕迹，做成本地可检查的 Memory Inspector。 输入不是干净需求文档，是一个已有 Local Agent Memory MVP： · memory_events · structured_facts · memory_chunks · 9 个场景测试 · 敏感信息过滤结果 · recall 命中结果 · 跨 session 记忆记录 Step 3.7 Flash 先读现有代码和测试输出。 然后它检索了 Letta、LangSmith、Mem0、Graphiti 这些工具如何展示 memory、trace、dashboard 和 agent state。 最后生成了一个单文件本地 HTML： agent_memory_inspector.html 页面里能看到： · 8 条 memory events · 9 条 structured facts · 8 个 memory chunks · 9/9 场景测试通过 · 敏感信息过滤前后对比 · recall 命中内容、retrieval 类型和分数 · 跨 session 记忆连续性 · 哪些资料影响了 UI 和数据结构 我觉得这比让模型解释“Agent Memory 是什么”更有意义。 真实 Agent 工作里，模型不只是回答问题。 它要能读上下文、查资料、理解结构、写代码、整理证据，并产出一个能运行的东西。 这次 Step 3.7 Flash 做到的是： 把混乱的 Agent 运行痕迹，变成了一个可检查的小工具。 测试环境： · Cursor Agent · model: step-3.7-flash · 本地 HTML 输出 · 数据来自 Local Agent Memory MVP 它还不是生产级观测平台。 但作为一次 first-pass Coding Agent 任务，它回答了一个更重要的问题： 模型能不能把真实 Agent traces 变成一个可用工具？ @StepFun_ai 平台 国内： platform.stepfun.com 海外： platform.stepfun.ai Your browser does not support the video tag. 🔗 View on Twitter 🔗 View Quoted Tweet 💬 0 🔄 0 ❤️ 0 👀 152 ⚡