Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4.1 Flash
Claude Fable 5.1 se ofrece por invitación. Las cifras mostradas a continuación son las tarifas actuales, pero las llamadas requieren primero un permiso para el espacio de trabajo; solicítanos acceso antes de desarrollar en base a esta comparación.
Cuál usar y cuándo
Tanto claude-fable-5-1 como deepseek-v4.1-flash aceptan texto e imagen como entrada, devuelven texto y ofrecen una ventana de contexto de 1000000-token, así que la diferencia está en el precio y la longitud de salida: DeepSeek cobra $0.3 por entrada y $1.2 por salida frente a $10 y $50 de Anthropic, aproximadamente 33x y 42x menos, y permite 393216 tokens de salida frente a 128000. Elige claude-fable-5-1 cuando quieras su modo de razonamiento siempre activo, que no se puede desactivar, como parte del proceso de razonamiento; elige deepseek-v4.1-flash para generación de alto volumen o de formato largo, donde sus lecturas de caché de $0.03 frente a $0.25 también generan un ahorro acumulado.
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Precios
| Claude Fable 5.1 | DeepSeek V4.1 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $10 | $0.3 | 33× |
| Salida / 1M tokens | $50 | $1.2 | 42× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.25 | $0.03 | 8.3× |
| Escritura en caché | 1.25x (5m) / 2x (1h) | sin cargo por separado | - |
Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.
Dónde se sitúan - precio de entrada por 1M de tokens en todos los 69 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)
Capacidades
| Claude Fable 5.1 | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control de pensamiento | siempre activo | sí - el proveedor no publica el control |
| Salida estructurada | sí | - |
| Caché de prompt | explícito (marcas el prefijo) | implícito (automático) |
| Tiempo de vida de la caché | 5m default, 1h option | no fixed TTL (evicted when unused) |
| Prefijo mínimo en caché | 1024 tokens | no publicado |
Especificaciones
| Claude Fable 5.1 | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-09-01 | 2026-09-10 |
| Límite de conocimiento | 2026-06 | - |
| Ventana de contexto | 1M | 1M |
| Salida máxima | 128K | 393K |
| Parámetro de pensamiento | output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) | - |
| Valores aceptados | effort
| - |
| Predeterminado | thinking always on (adaptive) effort
| - |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Claude Fable 5.1 · DeepSeek V4.1 Flash
Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway
Claude Fable 5.1 superado · 3 sentences
When we enabled reasoning, the model started generating a long chain of internal "thinking" tokens before producing each answer, and we're billed for those tokens at the same output rate even though users never see them. In practice, that hidden reasoning often runs several times longer than the visible response, so the total tokens per request roughly doubled while the number of requests stayed flat. The upside is measurably better accuracy on complex tasks, so the right conversation is whether that quality gain justifies the cost—and if not, we can restrict reasoning to the workflows that actually need it rather than turning it on globally.
salida 186 tok latencia 3.2 s
DeepSeek V4.1 Flash superado · 3 sentences
Enabling reasoning changed the unit economics: the model now spends extra billable tokens internally to “think” before producing the answer, and those reasoning tokens are charged like output tokens even though users never see them. That added token generation—plus longer contexts and occasional retries on harder prompts—roughly doubled our cost per request. We can control this by capping reasoning depth, routing only complex queries to reasoning models, and caching common prompts to bring the bill back down.
salida 423 tok (+327 pensamiento) latencia 14.6 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
Claude Fable 5.1 superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): cur = cur + 1 if xs[i] == xs[i - 1] else 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts *matches between adjacent elements* rather than *elements in the run*: it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i-1]`, so a run of length k produces a count of k−1. That's why a single element returns 0 instead of 1, and why every other run also comes out one short — the "misses runs at the end" reports are the same off-by-one seen on inputs like `[1, 2, 2]`, where the trailing run of length 2 is reported as 1 (the original code does update `best` inside the loop, so end-of-list runs aren't actually skipped, just undercounted). […]
salida 882 tok (+507 pensamiento) latencia 3.4 s
DeepSeek V4.1 Flash superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` is counting equal adjacent pairs, not elements in the current run: every time `xs[i] == xs[i - 1]`, the run length increases by one element, but the first element of the run was never counted, so all runs are undercounted by one. Also, `best` starts at `0`, so single-element inputs return `0` instead of `1`, and a one-element run ending at the last index is missed entirely.
salida 918 tok (+733 pensamiento) latencia 11.4 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
Claude Fable 5.1 superado · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3 (September quarter)", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on judgment calls (not part of the object): - **revenue_usd_m**: The text says "412 for the topline" but never states the currency or that the figure is in millions; it's also on a constant-currency basis and prefaced with "call it," so it's approximate. If you want strict literalism, this should be `null`. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11%; the exact figure isn't given. - **quarter**: "September quarter" is Q3 on a calendar basis, consistent with the reference to a pending Q4 close. - **guidance**: Explicitly withheld, so `null`.
salida 633 tok (+349 pensamiento) latencia 3.8 s
DeepSeek V4.1 Flash superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
salida 1707 tok (+1667 pensamiento) latencia 15.1 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
Claude Fable 5.1 superado · 121 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for the Gateway.** Starting today, your API gateway can cache prompts once and reuse them across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route to. Long system instructions, retrieval context, and few-shot examples are stored at the gateway layer, so switching models no longer means paying to resend the same tokens. Why send the same 8,000-token preamble to three different vendors when you could send it once? Our cache normalizes prompt segments, fingerprints them, and serves matching prefixes from memory before the request ever reaches an upstream API. Early customers report token costs falling by 30 to 60 percent on high-volume workloads, with median latency dropping alongside. Available today on all Team and Enterprise plans.
salida 1722 tok (+1463 pensamiento) latencia 2.9 s
DeepSeek V4.1 Flash superado · 116 words, 0 banned, 1 question
Today we're launching Cross-Provider Prompt Cache for our API gateway. It stores identical prompt requests and their responses across supported model providers, then serves cached results when a match is found. Teams can cut duplicate inference costs, reduce latency, and keep behavior consistent during provider failover. The cache works with configurable TTLs, per-route rules, and cache-key controls, so you decide what is reusable and what must stay fresh. Does your application send the same prompts to multiple providers? Now your gateway can answer many of those calls without another upstream request. Existing observability dashboards show hit rates, saved tokens, and estimated spend reduction. Enable it in the gateway console, set your policy, and start caching today.
salida 917 tok (+770 pensamiento) latencia 9.0 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación - el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-fable-5-1",
# model="deepseek-v4.1-flash", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-fable-5-1",
// model: "deepseek-v4.1-flash", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-fable-5-1",
# "model": "deepseek-v4.1-flash", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-fable-5-1",
// Model: "deepseek-v4.1-flash", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-fable-5-1")
// .model("deepseek-v4.1-flash") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, Claude Fable 5.1 o DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash es más barato en entrada / 1m tokens ($0.3 vs $10, con una diferencia de 33×). Otras filas pueden indicar lo contrario - la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.
¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Fable 5.1 frente a DeepSeek V4.1 Flash sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API - el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Admiten Claude Fable 5.1 y DeepSeek V4.1 Flash caché de prompts?
Sí - ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.