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Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4.1 Flash

Claude Fable 5.1 est disponible sur invitation. Ses chiffres ci-dessous sont les tarifs en vigueur, mais les appels nécessitent d'abord une autorisation de l'espace de travail ; demandez-nous l'accès avant de développer sur la base de cette comparaison.

vs

Lequel, quand

claude-fable-5-1 et deepseek-v4.1-flash prennent tous deux du texte et de l'image en entrée, renvoient du texte et disposent d'une fenêtre de contexte de 1000000 de tokens, la différence se fait donc sur le prix et la longueur de sortie : DeepSeek facture $0.3 en entrée et $1.2 en sortie contre $10 et $50 pour Anthropic, soit environ 33x et 42x moins cher, et permet 393216 tokens de sortie contre 128000. Choisissez claude-fable-5-1 lorsque vous souhaitez son mode de réflexion toujours actif, qui ne peut pas être désactivé, dans le cadre du processus de raisonnement ; choisissez deepseek-v4.1-flash pour la génération à volume élevé ou de forme longue, où ses lectures en cache à $0.03 contre $0.25 se cumulent également.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneAucun meilleurClaude Fable 5.17 / 77 / 7DeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19
Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
Terminal-bench 4.0
aucun autre modèle n'a fait mieux 55.8%
31.2%
OSWorld 2.0 partial
77.9%
N/A
Cybergym
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 88.1%
GDPval-AA v2 Elo · 1711-1853 selon Anthropic · 2026-09-05
aucun autre modèle n'a fait mieux 1853
N/A
Humanity's Last Exam no tools
aucun autre modèle n'a fait mieux 60.9%
36.8%
Agents' Last Exam
N/A
31.8%
BabyVision with tools
N/A
89.6%

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarification

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash Δ
Entrée / 1M tokens $10 $0.3 33×
Sortie / 1M tokens $50 $1.2 42×
Lecture en cache / 1M tokens $0.25 $0.03 8.3×
Écriture cache 1.25x (5m) / 2x (1h) aucun frais supplémentaire -

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent - prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 69 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Capacités

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé oui - réglage du fournisseur non publié
Sortie structurée oui -
Mise en cache du prompt explicite (vous indiquez le préfixe) implicite (automatique)
Durée de vie du cache 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons non publié

Spécifications

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-09-01 2026-09-10
Limite de connaissances 2026-06 -
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 128K 393K
Paramètre de réflexion output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) -
Valeurs acceptées
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Par défaut

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : Claude Fable 5.1 · DeepSeek V4.1 Flash

Un prompt, deux modèles - mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VÉRIFIER exactement 3 phrases

Claude Fable 5.1 réussi · 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.

sortie 186 tok latence 3.2 s

DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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.

sortie 423 tok (+327 réflexion) latence 14.6 s

Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.

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. VÉRIFIER le correctif passe les tests

Claude Fable 5.1 réussi · 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). […]

sortie 882 tok (+507 réflexion) latence 3.4 s

DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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.

sortie 918 tok (+733 réflexion) latence 11.4 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER JSON valide, schéma exact

Claude Fable 5.1 réussi · 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`.

sortie 633 tok (+349 réflexion) latence 3.8 s

DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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"}

sortie 1707 tok (+1667 réflexion) latence 15.1 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.

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. VÉRIFIER 120 mots, 0 mot interdit

Claude Fable 5.1 réussi · 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.

sortie 1722 tok (+1463 réflexion) latence 2.9 s

DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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.

sortie 917 tok (+770 réflexion) latence 9.0 s

Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous - la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.

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",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Claude Fable 5.1 ou DeepSeek V4.1 Flash ?

DeepSeek V4.1 Flash est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.3 contre $10, avec un écart de 33×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse - le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.

Puis-je faire un test A/B de Claude Fable 5.1 par rapport à DeepSeek V4.1 Flash sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API - le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Est-ce que Claude Fable 5.1 et DeepSeek V4.1 Flash prennent en charge le prompt caching ?

Oui - les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées