Гайды Anthropic для Fable 5 и Opus 4.8 дают противоположные советы — и это норма

Когда Anthropic выпустила Claude Fable 5, многие разработчики просто переключили на неё существующие оркестрации. Модель по бенчмаркам объективно сильнее Opus 4.8 — но в проде начала вести себя странно: тратила полтора часа и 200 тысяч токенов там, где Opus справлялся заметно быстрее, перепроверяла уже сказанное и строила планы вместо того, чтобы просто выполнять задачу. Проблема оказалась не в модели, а в промптах.

Anthropic теперь ведёт не один, а три гайда по промптингу: общий, отдельный для Opus 4.8 и отдельный для Fable 5. Прочитанные подряд, они местами дают прямо противоположные советы. Opus порождает мало субагентов — его нужно подталкивать к делегированию. Fable делегирует охотно — его нужно сдерживать явными ограничениями. Для Opus рекомендуемый стартовый effort — xhigh, для Fable — high. Промпты, написанные под «характер» Opus — с пошаговыми инструкциями, просьбами отчитываться о прогрессе, обязательными проверками — для Fable работают как якорь, а не как топливо.

Anthropic формулирует это без обиняков: «Skills developed for prior models are often too prescriptive for Claude Fable 5 and can degrade output quality». OpenAI в гайде по GPT-5.5 говорит то же самое другими словами: «treat GPT-5.5 as a new model family to tune for, not a drop-in replacement» и советует начинать с минимального промпта вместо переноса старого. Оба вендора официально признали: промпт — расходный материал с привязкой к версии модели. Это не временная проблема переходного периода, а структурная особенность рынка, где post-training у каждого вендора свой и «характеры» моделей расходятся, а не сближаются.

При этом в базовых рекомендациях Anthropic и OpenAI неожиданно сошлись. Оба советуют писать короткие промпты, ориентированные на результат, а не на процесс: OpenAI — «Shorter, outcome-first prompts usually work better than process-heavy prompt stacks», Anthropic — «Prefer general instructions over prescriptive steps». Оба убрали из рекомендаций капс и угрозы: ALWAYS, NEVER и «CRITICAL: You MUST» теперь официально считаются вредными — новые модели следуют инструкциям точнее, и агрессивные формулировки заставляют их тратить reasoning-токены на разрешение противоречий между правилами. Наконец, оба вендора вынуждены бороться с «ИИ slop» в дизайне: в документации Anthropic есть сниппет против «purple gradients on white backgrounds», у OpenAI — «avoid purple-on-white defaults» и «Cards: default to no cards».

Главное расхождение — в том, где живут рычаги управления поведением. Anthropic управляет им через текст промпта: под каждую известную болячку модели в документации лежит готовый сниппет. Модель слишком осторожная — добавьте `<default_to_action>`. Слишком самостоятельная — `<do_not_act_before_instructions>`. Галлюцинирует про код — `<investigate_before_answering>`. Документация читается как аптечка: симптом — рецепт. OpenAI вынес управление в параметры API: помимо reasoning_effort (от none до xhigh) есть text.verbosity, отдельно регулирующий длину ответа, и поле phase, разделяющее промежуточные и финальный ответ. У Anthropic аналогов verbosity и phase нет — хотите, чтобы Claude писал короче, уговариваете текстом.

Есть и конкретная ловушка, о которой стоит знать отдельно. Инструкция «покажи свои рассуждения» или «explain your reasoning» на Fable 5 триггерит отказ категории reasoning_extraction и автоматический откат на Opus 4.8. Если такая формулировка живёт в системном промпте или в скиллах — её нужно убрать. Практическая схема для работы с несколькими моделями одновременно выглядит так: вендоронезависимый каркас промпта из четырёх блоков (Goal / Success criteria / Constraints / Stop rules) плюс тонкие модельные оверлеи на пять строк под каждую модель. Это не элегантно, но это честнее, чем искать универсальный промпт, которого не существует.