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Claude Fable 5 vs DeepSeek V4 Flash (0731)

Claude Fable 5 se ha retirado de nuestro catálogo. Las cifras de abajo son sus últimas tarifas publicadas. Ya no atendemos llamadas a ese modelo; al otro de esta comparativa, sí.

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos modelos comparten una ventana de contexto de 1000000 de tokens, por lo que la diferencia radica en el precio, la modalidad y la longitud de salida: claude-fable-5 acepta entradas de texto e imagen y siempre se ejecuta con el pensamiento activado (no se puede desactivar), mientras que deepseek-v4-flash-0731 es solo de texto pero permite hasta 393216 tokens de salida frente a los 128000 de Fable. En la tarifa, claude-fable-5 cuesta aproximadamente 23 veces más por millón de tokens de entrada ($10 frente a $0.44) y unas 38 veces más en la salida ($50 frente a $1.32). Elige claude-fable-5 cuando necesites entrada de imagen o su paso de razonamiento integrado; elige deepseek-v4-flash-0731 para generaciones de texto largas y baratas.

Benchmarks

GanaSobre la mediaNinguno mejorClaude Fable 51986 / 9740 / 97DeepSeek V4 Flash (0731)110 / 280 / 28

20 medidos en ambos.

Claude Fable 5 DeepSeek V4 Flash (0731) otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
SWE-Bench Pro
ningún otro modelo puntuó más alto 80.3%
56%
BioMysteryBench hard
46.5%
N/A
OSWorld-Verified
ningún otro modelo puntuó más alto 85%
N/A
Cybergym
83.1%
76.7%
HealthBench Professional
60.9%
N/A
JobBench
ningún otro modelo puntuó más alto 57.4%
41.3%
Harvey Lab-AA
93.6%
N/A
GPQA Diamond
92.6%
89.9%
Blueprint-Bench 2
38.6%
N/A
Agents' Last Exam
48.7%
25.2%
CharXiv (RQ) reasoning
ningún otro modelo puntuó más alto 88.9%
N/A

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

Precios

Claude Fable 5 DeepSeek V4 Flash (0731) Δ
Entrada / 1M tokens $10 $0.44 23×
Salida / 1M tokens $50 $1.32 38×
Lectura de caché / 1M tokens $1 $0.044 23×
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 76 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

Capacidades

Claude Fable 5 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 DeepSeek V4 Flash (0731)
Modalidades de entrada texto imagen texto
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-06-09 2026-07-31
Corte de conocimiento 2026-01 -
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 128K 393K
Parámetro de razonamiento output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) -
Valores aceptados
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

-
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 · 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 superado · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating extensive internal "thinking" tokens before each answer, and those tokens are billed as output even though users never see them. Output tokens typically cost several times more than input tokens, so adding thousands of hidden reasoning tokens per request effectively multiplied our per-query cost. In short, we're paying for a much longer response behind the scenes in exchange for higher answer quality, and we can manage this by tuning reasoning effort levels or reserving reasoning mode for complex tasks only.

salida 228 tok latencia 6.7 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 superado · 8/8 cases

## Fixed code ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 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 ``` ## Explanation The original function counts **adjacent equal pairs** rather than **items in a run**: a run of length *n* contains only *n − 1* equal neighbor pairs, so every result is off by one — a single-element list yields 0 instead of 1, and `[1, 2, 2]` yields 1 instead of 2 (which callers perceive as "missing" the run at the end). The fix is to initialize both `cur` and `best` to 1 (any nonempty list has a run of at least length 1), reset `cur` to 1 rather than 0 when

salida 531 tok latencia 12.5 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 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 interpretation: "up eleven and change" is rendered as 11 (the precise figure isn't stated), and guidance is null because it was explicitly withheld.

salida 192 tok latencia 6.5 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 superado · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for our API Gateway** Starting today, your repeated prompts are cached once and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route through the gateway. Instead of paying full token costs every time your application sends the same system prompt or context block, the gateway detects matching prefixes and serves cached results in milliseconds. Why keep spending money and latency on identical requests? Early adopters report cost reductions of up to 60 percent on high-volume workloads, along with faster median response times. Configuration is simple: enable caching in your dashboard, set a TTL, and choose which routes participate. Cache entries are encrypted at rest and never shared between accounts. Available now on all plans.

salida 1173 tok latencia 18.2 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",
    # 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 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 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 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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