Claude Fable 5 vs DeepSeek V4 Flash (0731)
Claude Fable 5 è uscito dal nostro catalogo. Le cifre qui sotto sono le ultime tariffe pubblicate; non è più richiamabile, mentre l'altro modello di questo confronto lo è.
Quale scegliere e quando
Entrambi i modelli condividono una finestra di contesto di 1000000 di token, quindi la differenza riguarda prezzo, modalità e lunghezza dell'output: claude-fable-5 accetta input di testo e immagini e viene sempre eseguito con il thinking abilitato (non può essere disattivato), mentre deepseek-v4-flash-0731 è solo testo ma consente fino a 393216 token di output contro i 128000 di Fable. Sul tariffario claude-fable-5 costa circa 23 volte di più per milione di token di input ($10 vs $0.44) e circa 38 volte di più in output ($50 vs $1.32). Scegli claude-fable-5 quando hai bisogno di input di immagini o del suo passaggio di reasoning integrato; scegli deepseek-v4-flash-0731 per generazioni di testo lunghe ed economiche.
Benchmark
20 misurati su entrambi.
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Prezzi
| Claude Fable 5 | DeepSeek V4 Flash (0731) | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $10 | $0.44 | 23× |
| Output / 1M token | $50 | $1.32 | 38× |
| Lettura cache / 1M token | $1 | $0.044 | 23× |
| Scrittura in cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | nessun addebito separato | - |
Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.
Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (76, scala logaritmica)
Funzionalità
| Claude Fable 5 | DeepSeek V4 Flash (0731) | |
|---|---|---|
| Tool use | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | sempre attivo | sì, ma il provider non documenta il parametro |
| Output strutturato | sì | sì |
| Prompt caching | esplicito (contrassegni tu 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 | DeepSeek V4 Flash (0731) | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-06-09 | 2026-07-31 |
| Knowledge cutoff | 2026-01 | - |
| Finestra di contesto | 1M | 1M |
| Output massimo | 128K | 393K |
| Parametro di ragionamento | output_config.effort (thinking.type is adaptive-only and needs no configuration) | - |
| Valori accettati | effort
both "enabled" and "disabled" return 400 | - |
| Valore di default | thinking always on (adaptive) effort
| - |
Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: Claude Fable 5 · DeepSeek V4 Flash (0731)
Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway
Claude Fable 5 superato · 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.
out 228 tok latenza 6.7 s
DeepSeek V4 Flash (0731) superato · 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.
out 365 tok (+266 ragionamento) latenza 5.1 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
Claude Fable 5 superato · 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
out 531 tok latenza 12.5 s
DeepSeek V4 Flash (0731) 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 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). […]
out 1268 tok (+1016 ragionamento) latenza 14.0 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
Claude Fable 5 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 interpretation: "up eleven and change" is rendered as 11 (the precise figure isn't stated), and guidance is null because it was explicitly withheld.
out 192 tok latenza 6.5 s
DeepSeek V4 Flash (0731) superato · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
out 1119 tok (+1072 ragionamento) latenza 12.3 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
Claude Fable 5 superato · 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.
out 1173 tok latenza 18.2 s
DeepSeek V4 Flash (0731) non superato · 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. […]
out 254 tok (+80 ragionamento) latenza 4.4 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 cambiando una sola riga
In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono 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",
# model="deepseek-v4-flash-0731", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
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",
// model: "deepseek-v4-flash-0731", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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",
# "model": "deepseek-v4-flash-0731", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"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",
// Model: "deepseek-v4-flash-0731", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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")
// .model("deepseek-v4-flash-0731") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è il più economico, Claude Fable 5 o DeepSeek V4 Flash (0731)?
DeepSeek V4 Flash (0731) costa meno alla voce Input / 1M token ($0.44 contro $10, 23× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.
Posso fare un A/B test di Claude Fable 5 contro DeepSeek V4 Flash (0731) senza due integrazioni?
Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.
Claude Fable 5 e DeepSeek V4 Flash (0731) supportano il prompt caching?
Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.