Claude Fable 5 vs. GPT 5.6 Sol: Der echte Agenten-Test

Claude Fable 5 und GPT 5.6 Sol sind beide leistungsfähige Agentenmodelle – aber sie haben im echten Workflow sehr unterschiedliche Stärken. In dieser Behind-the-Scenes-Session arbeite ich direkt an MeetingMetrics. Ich lasse einen Pull Request für das MeetingMetrics MCP prüfen, zeige meine Modell-Rangliste in `CLAUDE.md` und starte für einen Browser-Testplan ein Council aus Grok-, GPT-Sol- und Opus-Agents. Mein vorläufiges Fazit: Fable versteht den Intent besonders gut und orchestriert Sub-Agents effizient. GPT 5.6 Sol arbeitet hartnäckig bis zum Resultat und bietet eine sehr gute Agenten-UI. Grok eignet sich als schneller, kosteneffizienter Worker. Opus liefert eine wertvolle zweite Perspektive. Reasoning-Stufe und Agentenzahl entscheiden massiv über den Usage-Verbrauch. Kapitel 00:00 MeetingMetrics MCP und der Vergleich 03:11 Warum Fable Sub-Agents so gut orchestriert 05:06 Grok als schneller und kosteneffizienter Worker 07:50 Fable vs. GPT 5.6 Sol: meine Stärkenbewertung 11:24 Der Prompt für sechs Research-Agents 13:36 Wie Fable den Intent versteht und Rückfragen stellt 15:26 GPT Sol: bessere UI und lange autonome Sessions 17:12 Background Commands und verschachtelte Sub-Agents 19:09 Grok, Opus und GPT Sol im direkten Council 20:41 Wenn Sub-Agents das Usage-Limit leeren 21:54 Fazit: Orchestrator statt ein Modell für alles MeetingMetrics: https://meetingmetrics.ai