Anthropic Claude(Fable 5.1 / Opus 5 / Sonnet 5):寫作回饋最穩的一家,以及它的兩個缺口

一句話答案:Claude 是四家美國供應商中最適合處理長文件與寫作回饋的一家,在 Edor.ai 屬原生供應商可直接切換;但它沒有 embedding 與語音模型,所以它可以做學校的主力聊天模型,卻不能獨力撐起整個校本平台。

這是甚麼:一家把「安全」當成產品定位的供應商

Anthropic 由一批離開 OpenAI 的研究人員於 2021 年創立,產品線只有一條,就是 Claude。它與其他供應商最明顯的分別,在於把模型行為的安全性當成賣點而非附加條款:公開發佈系統卡與安全評估、公開型號退役承諾,連 claude.ai 上使用的系統提示都對外公開。對需要向法團校董會交代的學校來說,這種可查證性本身就有價值。

在教學現場,教師最常給 Claude 的評價是「它比較願意寫長、也比較肯給理由」。批改中三英文作文時,它傾向逐項說明扣分原因;整理一份四十頁的校本評估政策時,它較少把不同章節的規定混為一談。這種穩定性不是靠參數規模,而是來自它對長上下文的處理方式。

但要說清楚一件事:Anthropic 只做語言模型。它沒有 embedding 模型,也沒有語音辨識與語音合成。一個完整的校本平台需要這三類模型,所以在 Edor.ai 的架構裡,Claude 是「可以主用的聊天模型」,而不是「可以獨力運作的供應商」。

現行陣容:三檔旗艦加一個小型號

2026 年 9 月的 Claude 陣容,可以按「用途難度」由高至低理解:

Claude Fable 5.1 是現行最強型號,2026 年 9 月 1 日推出,100 萬 token 上下文、12.8 萬 token 輸出,定價每 100 萬 token 輸入 10 美元、輸出 50 美元。它的 adaptive thinking 永久開啟,即模型自行決定要思考多久,不設手動開關。值得注意的是它的快取讀取價降至每 100 萬 token 0.25 美元,是全系列最低,對於反覆引用同一份校本文件的場景特別划算。

Claude Opus 5(2026 年 7 月 24 日)是 Anthropic 自己建議的預設型號,5 / 25 美元,即 Fable 5.1 的一半價錢,而智能水平相當接近。Claude Sonnet 5(2026 年 6 月 30 日)以 2 / 10 美元提供同樣的 100 萬 token 上下文,是性價比最高的一檔,亦是 Free 與 Pro 方案的預設;Anthropic 已於 2026 年 8 月 10 日確認這個價格為長期價而非推廣價。最下面一檔 Claude Haiku 4.5 是 1 / 5 美元、20 萬 token 上下文的快速型號,適合分類、標記這類高頻率小任務。

再往前的 Claude 3.7 Sonnet 值得記一筆:它是業界第一個把「延伸思考」做成可切換開關的主流模型,今日各家的推理模式都由此而來。完整的版本、日期與價格對照,見本頁下方自動生成的系列表。

優點:對學校而言最實際的四點

1. 長文件處理最穩。100 萬 token 上下文在三檔旗艦上一致提供,不需要為了長度而升級到最貴的型號。整理全年課程綱要、比對新舊版校本政策這類工作,Sonnet 5 已經夠用。
2. 寫作回饋有理據。批改作文時,Claude 較傾向引用學生原句再說明問題,而不是丟一句「內容欠佳」。這對教師覆核與學生理解都省時間。
3. 快取讀取便宜。同一份文件在一節課內被反覆提問時,快取價格差距很明顯;Fable 5.1 的 0.25 美元是全系列最低。
4. 文件與生命周期透明。每個型號的退役日期、知識截止日期都公開列明,IT 主任要為校本系統做風險評估時,有可引用的官方依據。

缺點與局限:必須先說清楚的部分

• 沒有 embedding 模型。這是最實際的一個缺口。校本知識庫的向量索引無法用 Claude 建立,學校若想用 RAG 讓 AI 引用自己的文件,必須保留 OpenAI 或 Azure OpenAI 金鑰。
• 沒有語音模型。粵語朗讀評估、英語口語練習、範讀音檔,Claude 一律做不到。這對小學中文科與英文科的口語訓練是硬限制。
• 旗艦價格與 OpenAI 同級。Fable 5.1 的 10 / 50 美元與 GPT-6 Astra 相同,學校若自行接 API,同樣難以預估月費;這也是我們用固定年費吸收價格波動的原因。
• 偶爾過度謹慎。安全訓練較保守,處理戰爭史料、文學暴力描寫、青春期健康教育這類正當教學題材時,有機會婉拒或大幅淡化內容。把教學用途與對象年級寫進提示通常可以解決,但教師需要知道會發生。
• 幻覺沒有消失。與所有語言模型一樣,Claude 會用肯定語氣說錯本地化事實,例如香港課程文件的條文編號、學校名稱、考評細節。對外文件與評分結果必須教師覆核。

適用場景

教師:長篇作文批改、跨文件的政策整理、家長信與通告草擬、會議紀錄摘要、分層工作紙的差異化改寫。這些任務用 Sonnet 5 級別已足夠,不必動用最貴的一檔。

學生:只能在有守門與教師監控的環境下使用。導師模式會限制它只給提示不給答案,提示層級的上限由教師設定。Claude 較願意解釋理由的特性,在導師模式下是優點,但同時要留意它可能一次過講太多,教師應把提示長度也寫進限制。

IT 主任:切換到 Claude 前,先確認學校的知識庫與口語練習是否仍有 OpenAI 或 Azure 金鑰在後面。若打算完全停用 OpenAI,這兩個模組會停止運作,需要在專案計劃書內先寫明替代安排。

教育場景實測提示

以下提示可直接複製到 Edor.ai 的教師工具或任何 Claude 介面試用。留意「限制」那幾句,它才是讓輸出可用的關鍵:

你是香港中學中文科教師。以下是一位中三學生的記敘文。請按「內容與思想」、「結構與組織」、「文句與修辭」三項各給 1 至 6 分。
輸出:每項先引用學生原文一至兩句作為證據,再寫兩句具體評語;最後列出三個下一步的練習重點,每項配一句可即時執行的建議。
限制:用繁體中文(香港用語);不要代學生重寫段落;評語總長不超過 400 字;若涉及你不確定的文化典故或引文出處,請標示「請教師核實」而不要自行推斷。
[貼上作文]

你是香港小學常識科科主任。我校要為小五設計「香港的公共交通」單元的三節課,每節 35 分鐘。
輸出:三節課各自的學習重點、課堂流程(分鐘為單位)、一份可影印的工作紙,以及一個分層安排,說明能力較弱與能力較強的學生分別做甚麼。
限制:全部用繁體中文(香港用語);工作紙以表格呈現;不要提供答案頁;凡涉及票價、班次、路線數字等具體資料,一律寫「請教師核實」,不要填入你記憶中的數字。

在 Edor.ai 的可用性

Anthropic 是平台的原生供應商。管理員在後台填入一條學校的 Anthropic API 金鑰後,教師工具、智能導師與學生對話都可以改由 Claude 處理,亦可按模組分別設定,例如中文科與英文科用 Claude、其餘維持 OpenAI。

但有一個必須先安排好的前提:Claude 沒有 embedding 與語音模型。校本知識庫的向量索引、粵語與英語口語練習,都需要 OpenAI 或 Azure OpenAI 金鑰在背後支援。換句話說,學校可以把 Claude 設為主力聊天模型,卻不能只填 Anthropic 一條金鑰就停用其餘供應商。這一點建議在採購文件與 『智』啟學教撥款 申請的技術附件內寫清楚,避免驗收時才發現模組不齊。

其餘條件與其他供應商一致:金鑰屬於學校、隨時可更換或撤回;所有呼叫經四層守門與 ai_audit_logs 稽核;資料屬於學校,可隨時免費一鍵完整匯出。

替代方案

• 想要一家供應商同時覆蓋聊天、embedding 與語音 → 看 OpenAI。
• 想要最低成本處理大量文件、且已在用 Google Workspace → 看 Google Gemini,但留意它在本平台只能經 Poe 呼叫。
• 想要資料完全不出校網 → 看 Meta 開源權重,並讀 開源與閉源的成本與私隱權衡。
• 想先弄清楚 adaptive thinking、快取、幻覺這些詞的意思 → 由 LLM 教室 開始,或讀 四家主流供應商的橫向比較。