Проверено 27 июля 2026
Claude Fable 5 в LangChain и LangGraph
First-class поддержка в обоих SDK. Сбои — из кода, написанного до этой модели.
Короткий ответ
Поддерживается в обоих языках. Python: model claude-fable-5 в ChatAnthropic, глубина через output_config.effort, task_budget для agentic loops. JS: @langchain/anthropic с Claude 5-series от 9 июня 2026. Удалите каждый temperature в chain — модель отклоняет sampling outright.
Статус поддержки
Полная поддержка, проверено 27 июля 2026. Python: ChatAnthropic с output_config — effort (max, xhigh, high, medium, low), format через with_structured_output, task_budget (beta, langchain-anthropic 1.4.1+). JS: claude-fable-5 и claude-mythos-5 с 9 июня 2026 — default max_tokens mappings, adaptive-only logic как у claude-opus-4-7, bump underlying Anthropic SDK.
Настройка
Версия, модель, effort, budget — в таком порядке.
- 1
Закрепите версию, знающую Fable 5
Python: langchain-anthropic 1.4.1+ для task budgets, ANTHROPIC_API_KEY. JS: @langchain/anthropic с Claude 5-series от июня 2026; старые версии не strip'ят adaptive-only parameters и шлют defaults, которые модель отклоняет.
- 2
Модель без sampling parameters
ChatAnthropic с model claude-fable-5 и явным max_tokens. Не temperature, top_p, top_k — все три дают 400. Не thinking block: adaptive thinking всегда on, thinking type disabled отклоняется.
- 3
Effort осознанно
output_config с effort или top-level effort на ChatAnthropic. Default — high; явный effort = default эквивалентен omit — не ломает prompt caching; смена между запросами — ломает.
- 4
Для LangGraph loops — task budget
task_budget в output_config с type tokens и total из реальных данных; beta header task-budgets-2026-03-13. Минимум total — 20 000 токенов; ниже — 400. Countdown инжектится server-side.
Подводные камни
Четыре способа, как chain на Opus перестаёт работать здесь.
task_budget advisory — голодание выглядит как refusal
Budget — countdown для self-pacing модели, не cap; max_tokens — единственный жёсткий лимит, Claude может чуть превысить, не бросая action. Слишком маленький budget на длинной задаче — модель сужает scope или останавливается рано; в логах как refusal. Неожиданные ранние стопы после добавления budget — сначала поднимите его.
Старый @langchain/anthropic шлёт параметры, которые надо убрать
JS-изменение для Fable 5 расширило adaptive-only logic и default max_tokens. На старой версии ID резолвится — import не падает; на wire уходят default sampling parameters и 400, который сначала отлаживаете в своём коде.
temperature=0 в каждом скопированном примере LangChain
temperature=0 — рефлекс в LangChain-коде; на Fable 5 это 400 вместе с top_p и top_k. Ищите в chains, agent constructors и config. Управляйте промптом — sampling knob на этой модели нет.
Thinking нельзя выключить ради экономии
На моделях с optional thinking отключение — стандартная экономия. На Fable 5 thinking type disabled — 400; adaptive thinking всегда включён, depth — только effort. Routing layer с disable thinking для cheap paths нуждается в model-specific branch.
Заметки о стоимости
В LangGraph-агенте каждый node — полный запрос; окно 1M, умноженное на nodes, съедает бюджет. Три рычага: effort (Anthropic советует lower effort на Fable 5 часто обгоняет xhigh на старых моделях — начните с high, проверьте medium); prompt caching — 90% на cached reads, но resolved effort попадает в промпт — смена effort между nodes сбрасывает кэш; task budgets задают поведение, не потолок spend — жёсткий лимит суммируйте сами по usage в loop.
Правила параметров с первого раза
Какие параметры модель принимает, какие дают 400 и чем заменили удалённые — полный список с формами ошибок в API reference.