Claude Fable 5.1 đối soát công nợ: đúng như Opus, đắt gấp 3

Fable là model đắt nhất trong ba dòng Claude hay dùng (Fable, Opus, Sonnet): 10 USD mỗi triệu token vào, 50 USD mỗi triệu token ra, gấp 2,5 lần Opus 5.5 và gấp 5 lần Sonnet 5.5. Anthropic giới thiệu Fable dành cho suy luận khó và việc agent kéo dài nhiều bước. Dunggi giao cho cả ba model đúng loại việc đó, phiên bản Việt Nam: khoá sổ công nợ tháng 10 từ danh sách hoá đơn, sao kê ngân hàng kiểu ngân hàng Việt và báo cáo cổng thanh toán, tiền tính bằng đồng. Sonnet hai lần tự coi tiền thiếu do phí chuyển khoản quốc tế là phí ngân hàng, và có ghi rõ giả định đó. Fable không tìm ra thêm điều gì so với Opus.

Đo ngày 28/10/2026 qua API của Anthropic, chạy bằng script Python. Dữ liệu là dữ liệu giả. Câu lệnh, đáp án và code chấm được khoá (commit) trước khi gọi model nào. Câu trả lời thô của từng lượt được lưu cùng file nguồn của bài.

Kết quả chính

• Fable 5.1 và Opus 5.5 đúng 10/10 ở cả 3 lượt trên bộ dữ liệu tiếng Việt: 140 hoá đơn, sao kê 109 dòng, 10 bẫy cài sẵn.
• Sonnet 5.5 đạt 8, 8 và 10 điểm ở 3 lượt. Lượt nào bị trừ điểm cũng do cùng một chỗ: ba khoản chuyển khoản quốc tế về thiếu 375.000 đ, 625.000 đ và 312.500 đ. Sonnet coi phần thiếu là phí ngân hàng, xoá khỏi công nợ, và ghi ngay dưới kết quả: "Nếu bạn muốn tính phần thiếu là khách còn nợ, q1 và q2 sẽ thay đổi." Đáp án của bài tính phần thiếu là khách còn nợ.
• Chi phí mỗi lần khoá sổ (trung vị): Sonnet 5.5 0,111 USD (khoảng 2.900 đ), Opus 5.5 0,220 USD (khoảng 5.700 đ), Fable 5.1 0,716 USD (khoảng 18.600 đ).
• Bộ tiếng Anh cùng cấu trúc cho kết quả tương tự: cả ba model đều đúng hết, kể cả khi dữ liệu lớn gấp 5 lần (700 hoá đơn). Lần đó Fable mất 3,74 USD (khoảng 97.000 đ) cho một lượt, vì nó đọc từng trang một qua 81 vòng hỏi đáp.
• Chưa thử: Fable ở mức nghĩ thấp hơn, file Excel thật xuất từ phần mềm kế toán, và app claude.ai. Đây là một tháng giả, 10 câu có đáp án cố định, mỗi model 3 lượt.

Cách đo

• Việc giao: khoá sổ tháng 10 cho một công ty dịch vụ nhỏ từ ba file CSV: danh sách hoá đơn tháng 9–10 (140 hoá đơn, tiền đồng), sao kê ngân hàng tháng 10 và báo cáo cổng thanh toán thẻ tháng 10. Mười câu hỏi gồm: còn bao nhiêu hoá đơn khách nợ, tổng nợ, hoá đơn nào khách trả thừa và thừa bao nhiêu, khoản tất toán của cổng thanh toán nào chưa về ngân hàng, tổng phí cổng thanh toán, khách nợ nhiều nhất là ai và nợ bao nhiêu, khoản tiền vào nào không khớp hoá đơn nào.
• Dữ liệu viết theo kiểu file người Việt hay gặp: tên khách là tên công ty Việt (Tiệm bánh Hồng Phúc, Công ty TNHH Vận tải Sông Xanh…). Sao kê dùng diễn giải không dấu ("CK DEN TU TIEM BANH HONG PHUC", nội dung "TT HD-1037"), số tiền có dấu chấm ngăn hàng nghìn ("61.500.000") như file tải từ internet banking. Hoá đơn điều chỉnh giảm ghi ở cột ghi chú.
• Mười bẫy, câu lệnh không nhắc bẫy nào: hoá đơn điều chỉnh giảm 10 triệu; hoá đơn đã huỷ; ba khoản chuyển khoản quốc tế bị trừ phí nên về thiếu; nội dung chuyển khoản gõ nhầm số 0 thành chữ O ("TT HD1O87"); một lần chuyển trả gộp hai hoá đơn; khách trả "đợt 1" một nửa; một hoá đơn trả hai lần (thẻ và chuyển khoản) rồi được hoàn tiền thẻ; một hoá đơn trả hai lần mà không được hoàn; khoản tất toán thứ Sáu 30/10 chưa về tài khoản; và một khoản 16 triệu từ công ty không có hoá đơn nào.
• Model dùng công cụ, không được dán cả file: model không thấy file. Nó có ba công cụ: xem danh sách file, đọc file (mỗi lần tối đa 25 dòng) và máy tính cộng trừ chính xác. Model tự quyết đọc gì, đọc lúc nào, cho tới khi trả lời.
• Chấm bằng code, không dùng AI chấm: mỗi câu 1 điểm, tiền đúng tới từng đồng, câu trả lời phải là một object JSON.
• Model: claude-fable-5-1, claude-opus-5-5, claude-sonnet-5-5, để mặc định, mỗi model 3 lượt.
• Tiền: số token × giá niêm yết, có bật prompt caching như khi chạy agent thật. Quy ra đồng theo tỉ giá USD bán ra của Vietcombank lúc 08:08 ngày 28/10/2026: 26.020 đ.

Kết quả từng model

Cả 9 lượt đều đọc hết mọi dòng của ba file (log ghi lại từng dòng model đã đọc). Hai lượt Sonnet bị trừ điểm vì xoá ba khoản thiếu do phí chuyển khoản, không phải vì đọc sót.

Chỗ phải phán đoán: phí chuyển khoản quốc tế

Khách nước ngoài chuyển khoản, ngân hàng trung gian trừ phí, tiền về thiếu vài trăm nghìn. Kế toán gặp chuyện này thường xuyên. Có hai cách xử lý: đòi khách phần thiếu, hoặc hạch toán phần thiếu vào chi phí ngân hàng rồi đóng hoá đơn. Cách nào đúng tuỳ thoả thuận với khách và quy định của công ty. File dữ liệu không nói, nên model phải tự chọn.

Cả ba model đều phát hiện ba khoản thiếu. Opus tính phần thiếu là khách còn nợ, và nêu cách kia ngay dòng đầu ghi chú: "Nếu công ty ghi nhận các khoản này vào chi phí ngân hàng thì số hoá đơn còn nợ là 23 và tổng nợ là 2.896.993.750 đ." Fable cũng tính là còn nợ và liệt kê từng khoản thiếu. Sonnet chọn cách ngược lại ở 2 trong 3 lượt và ghi rõ đó là giả định.

Điều đáng chú ý: trên bộ tiếng Anh cùng cấu trúc, Sonnet tính phần thiếu là khách còn nợ ở cả 6 lượt. Khi câu lệnh và dữ liệu đổi sang tiếng Việt, nó nghiêng về phía xoá phí. Vì vậy khi giao việc kế toán cho AI, hãy viết luôn quy định vào câu lệnh, ví dụ "tiền về thiếu do phí ngân hàng thì vẫn tính là khách còn nợ". Đừng để model tự đoán.

Tốn bao nhiêu tiền, tính bằng đồng

Tính bằng chi phí trung vị của 3 lượt × 26.020 đ/USD, chưa gồm thuế hay phí ngân hàng khi thanh toán thẻ quốc tế.

Với một công ty nhỏ khoá sổ mỗi tháng một lần, chênh lệch này không đáng kể. Nó chỉ thành chuyện lớn khi chạy agent hằng ngày cho nhiều khách, hoặc khi dữ liệu lớn: trên bộ tiếng Anh 700 hoá đơn, một lượt Fable tốn 3,74 USD, khoảng 97.000 đ, gần gấp 7 lần Sonnet (0,53–0,59 USD) cho cùng kết quả. Fable đắt một phần vì giá, một phần vì cách làm. Nó đọc từng trang một qua 81 vòng. Opus và Sonnet xin 8–10 trang mỗi vòng nên xong trong 11–22 vòng. Mỗi vòng agent gửi lại toàn bộ cuộc trò chuyện, nên càng nhiều vòng thì càng tốn.

Dùng được gì cho dân văn phòng Việt

• Việc đối soát nhiều file làm được bằng AI, kể cả model rẻ nhất trong ba model, nếu dữ liệu đủ cột (số hoá đơn, tên khách, nội dung chuyển khoản). Cả ba model đều ghép được nội dung "TT HD1O87" gõ nhầm với đúng hoá đơn nhờ khớp tên khách và số tiền.
• Cách đo này chạy qua API, không phải app claude.ai. Trong app, cách làm khác: bạn tải file lên rồi hỏi. Bài này đo cách model làm việc khi tự đi qua nhiều bước, giống các agent kế toán đang được quảng cáo.
• Dữ liệu càng "bẩn" thì model càng dễ lệch. Ở bài đo GPT-6.1 Terra trên bảng doanh số có ô "1tr2", Fable 5.1 bị trừ điểm ở đúng một ô viết tắt kiểu Việt. Bộ đối soát lần này sạch hơn nên cả ba model đều qua.
• Luôn bắt model ghi giả định. Lượt bị trừ điểm của Sonnet không phải vì đọc sai mà vì chọn cách khác, và nó có ghi ra. Nếu chỉ chép cột số vào Excel, bạn sẽ không biết.

Câu hỏi thường gặp

Claude Fable 5.1 giá bao nhiêu?

Anthropic niêm yết Claude Fable 5.1 giá 10 USD mỗi triệu token vào và 50 USD mỗi triệu token ra, đọc lại từ cache 0,25 USD mỗi triệu token. Trong phép thử của Dunggi, một lần khoá sổ 140 hoá đơn tốn khoảng 0,72 USD, tức khoảng 18.600 đ.

Có cần Fable để đối soát công nợ không?

Với bộ dữ liệu này thì không. Opus 5.5 đúng y như Fable mà rẻ khoảng 3 lần. Sonnet 5.5 rẻ hơn nữa và chỉ lệch ở chỗ phải phán đoán. Anthropic cũng khuyên dùng Opus 5.5 cho phần lớn việc và chỉ chuyển sang Fable khi Opus ở mức nghĩ cao hơn vẫn chưa đạt.

Model nào nên dùng cho việc kế toán nhiều bước?

Theo số đo này: Opus 5.5 nếu cần model tự nêu các điểm phán đoán và cho số đúng ngay. Sonnet 5.5 nếu muốn rẻ, với điều kiện câu lệnh ghi rõ quy định về phí ngân hàng, trả thừa, hoá đơn huỷ. Dù dùng model nào, kế toán vẫn phải đọc phần ghi chú trước khi chốt sổ.

Kết luận của Dunggi

Không nên trả tiền Fable 5.1 cho việc đối soát cuối tháng. Fable và Opus cho cùng kết quả trên dữ liệu kiểu Việt, Opus rẻ hơn khoảng 3 lần và nhanh hơn. Nếu dùng Sonnet cho rẻ, hãy viết sẵn quy định xử lý phí ngân hàng vào câu lệnh, vì đó là chỗ duy nhất Sonnet chọn khác trong bài này. Điều quan trọng hơn chọn model là yêu cầu AI ghi lại mọi giả định bên cạnh con số, vì kế toán cần đọc phần đó trước khi khoá sổ.

Cách bài này được làm: AI (Claude) hỗ trợ viết bài; biên tập Dunggi chạy script đo, đối chiếu từng con số với log gốc và kiểm dữ kiện với các nguồn đã dẫn.