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Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4 Flash (0731)

Claude Fable 5.1 solo está disponible por invitación. Las cifras de abajo son las tarifas en vivo, pero para llamarlo tu espacio de trabajo necesita antes un permiso: pídenos acceso antes de construir nada a partir de esta comparativa.

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos comparten una ventana de contexto de 1,000,000 de tokens, por lo que la diferencia es costo y modalidad: claude-fable-5-1 cuesta $10 por millón de entrada y $50 por millón de salida, aproximadamente 23x y 38x los $0.44 y $1.32 de deepseek-v4-flash-0731. Elija claude-fable-5-1 cuando necesite entrada de imagen junto con texto o pensamiento siempre activo, el cual no se puede desactivar en este. Elija deepseek-v4-flash-0731 para chat, código, herramientas y razonamiento de solo texto a alto volumen, o cuando una sola respuesta deba ser larga - su salida máxima de 393216 tokens es aproximadamente 3x los 128000 tokens permitidos en claude-fable-5-1.

Benchmarks

GanaSobre la mediaNinguno mejorClaude Fable 5.1519 / 213 / 21DeepSeek V4 Flash (0731)010 / 280 / 28

5 medidos en ambos.

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4 Flash (0731) otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
67.4%
54.4%
OSWorld 2.0 partial
80.7%
N/A
Cybergym
N/A
76.7%
HealthBench Professional
58.1%
N/A
JobBench
N/A
41.3%
GPQA Diamond
93.7%
89.9%
Agents' Last Exam
N/A
25.2%
Chartography with tools
88.4%
N/A

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4 Flash (0731) Δ
Entrada / 1M tokens $10 $0.44 23×
Salida / 1M tokens $50 $1.32 38×
Lectura de caché / 1M tokens $0.25 $0.044 5.7×
Escritura en caché 1.25x (5m) / 2x (1h) sin cargo aparte -

Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.

Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 79 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

Capacidades

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4 Flash (0731)
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento siempre activo

sí

el proveedor no publica cómo ajustarlo

Salida estructurada sí sí
Caché de prompts explícito (tú marcas el prefijo) implícito (automático)
Duración 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 Flash (0731)
Modalidades de entrada texto imagen texto
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-09-01 2026-07-31
Corte de conocimiento 2026-06 -
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 128K 393K
Parámetro de razonamiento output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) -
Valores aceptados
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Valor por defecto

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: Claude Fable 5.1 · DeepSeek V4 Flash (0731)

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBACIÓN exactamente 3 frases

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 Flash (0731) superado · 3 sentences

Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.

salida 365 tok (+266 razonamiento) latencia 5.1 s

Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. COMPROBACIÓN la corrección pasa las pruebas

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 razonamiento) latencia 3.4 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]

salida 1268 tok (+1016 razonamiento) latencia 14.0 s

Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. COMPROBACIÓN JSON válido, esquema exacto

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 razonamiento) latencia 3.8 s

DeepSeek V4 Flash (0731) superado · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }

salida 1119 tok (+1072 razonamiento) latencia 12.3 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. COMPROBACIÓN 120 palabras, 0 palabras prohibidas

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 razonamiento) latencia 2.9 s

DeepSeek V4 Flash (0731) no superado · 141 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]

salida 254 tok (+80 razonamiento) latencia 4.4 s

Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.

Cambia de uno a otro con una sola línea

Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.

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-flash-0731",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Claude Fable 5.1 o DeepSeek V4 Flash (0731)?

DeepSeek V4 Flash (0731) es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.44 frente a $10, una diferencia de 23×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Fable 5.1 frente a DeepSeek V4 Flash (0731) sin dos integraciones?

Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.

¿Admiten Claude Fable 5.1 y DeepSeek V4 Flash (0731) caché de prompts?

Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.

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