AI 평론가 드류 브루니그는 "페이블(Fable) 이전에는 코딩 하네스나 컨텍스트 전략을 개선하는 데 시간을 쏟는 게 무의미하게 느껴졌다"고 말했다. 새로운 모델이 같거나 더 저렴한 가격에 나오면서 기존 문제 대부분을 덮어줬기 때문이다. 하지만 페이블이 등장하면서 상황이 달라졌다며, 성능은 놀랍지만 비용이 매우 높아 오퍼스(Opus)나 5.6, K3, GLM 등 기존 모델로도 충분한 작업이 많다고 언급했다. 그는 이제 어떤 작업을 어떤 모델에 배정할지 고민하기 시작했다고 밝혔다.

• •브루니그, "페이블 등장 전엔 코딩 하네스 개선이 시간 낭비로 느껴졌다"고 회고
• •페이블은 "여전히 놀라운" 성능이지만 비용이 매우 높다고 평가
• •오퍼스, 5.6, K3, GLM 등 기존 모델도 대부분 작업에 충분하다고 언급
• •이제 작업별로 어떤 모델을 쓸지 배분을 고민하는 단계로 전환