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Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4.1 Flash

Claude Fable 5.1 è disponibile su invito. Le cifre sottostanti sono le tariffe in tempo reale, ma le chiamate richiedono prima un'autorizzazione per il workspace; richiedici l'accesso prima di basare il tuo sviluppo su questo confronto.

vs

Quale scegliere e quando

Sia claude-fable-5-1 sia deepseek-v4.1-flash accettano testo e immagini in input, restituiscono testo e offrono una finestra di contesto da 1000000 token, quindi la differenza riguarda prezzo e lunghezza dell'output: DeepSeek applica $0.3 per l'input e $1.2 per l'output rispetto ai $10 e $50 di Anthropic, con costi inferiori di circa 33x e 42x, e consente 393216 token di output rispetto a 128000. Scegli claude-fable-5-1 quando vuoi la sua modalità di thinking sempre attiva, che non può essere disabilitata, come parte del percorso di ragionamento; scegli deepseek-v4.1-flash per la generazione ad alto volume o di testi estesi, dove incidono anche le letture dalla cache a $0.03 rispetto a $0.25.

Benchmark

Sopra la mediaNessuno miglioreClaude Fable 5.17 / 77 / 7DeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19
Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash altri modelli misurati media dei modelli confrontati nessun altro modello ha fatto meglio
Terminal-bench 4.0
nessun altro modello ha fatto meglio 55.8%
31.2%
OSWorld 2.0 partial
77.9%
N/A
Cybergym
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 88.1%
GDPval-AA v2 Elo · 1711-1853 secondo Anthropic · 2026-09-05
nessun altro modello ha fatto meglio 1853
N/A
Humanity's Last Exam no tools
nessun altro modello ha fatto meglio 60.9%
36.8%
Agents' Last Exam
N/A
31.8%
BabyVision with tools
N/A
89.6%

Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash Δ
Input / 1M token $10 $0.3 33×
Output / 1M token $50 $1.2 42×
Lettura cache / 1M token $0.25 $0.03 8.3×
Scrittura in cache 1.25x (5m) / 2x (1h) nessun addebito separato -

Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.

Dove si posizionano - prezzo di input per 1M di token rispetto a tutti gli 69 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)

Capacità

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash
Utilizzo dei tool
Controllo del ragionamento sempre attivo sì - il fornitore non pubblica il controllo
Output strutturato -
Prompt caching esplicito (contrassegni il prefisso) implicito (automatico)
Durata della cache 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
Prefisso minimo in cache 1024 token non pubblicato

Specifiche

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash
Modalità di input testo immagine testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-01 2026-09-10
Cutoff di conoscenza 2026-06 -
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 128K 393K
Parametro thinking output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) -
Valori accettati
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Predefinito

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: Claude Fable 5.1 · DeepSeek V4.1 Flash

Un solo prompt, entrambi i modelli - misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

Claude Fable 5.1 superato · 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.

out 186 tok latenza 3.2 s

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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.

out 423 tok (+327 ragionamento) latenza 14.6 s

Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.

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. VERIFICA la correzione supera i test

Claude Fable 5.1 superato · 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). […]

out 882 tok (+507 ragionamento) latenza 3.4 s

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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.

out 918 tok (+733 ragionamento) latenza 11.4 s

Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

Claude Fable 5.1 superato · 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`.

out 633 tok (+349 ragionamento) latenza 3.8 s

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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"}

out 1707 tok (+1667 ragionamento) latenza 15.1 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

Claude Fable 5.1 superato · 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.

out 1722 tok (+1463 ragionamento) latenza 2.9 s

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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.

out 917 tok (+770 ragionamento) latenza 9.0 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica, e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro con una sola riga

Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto - la coppia di righe evidenziata è l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

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",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è più economico, Claude Fable 5.1 o DeepSeek V4.1 Flash?

DeepSeek V4.1 Flash è più economico per input / 1m token ($0.3 contro $10, 33× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario - la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.

Posso fare un A/B test di Claude Fable 5.1 contro DeepSeek V4.1 Flash senza due integrazioni?

Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API - il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.

Claude Fable 5.1 e DeepSeek V4.1 Flash supportano il prompt caching?

Sì - entrambi fatturano le letture in cache a un prezzo inferiore rispetto alla loro tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con warm-prefix costano meno di quanto suggeriscano le tariffe di listino. Le righe esatte per la lettura in cache si trovano nella tabella dei prezzi qui sopra.

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