Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4.1 Flash
Claude Fable 5.1 は招待制で提供されています。下記の数値は実際のライブレートですが、呼び出しにはまずワークスペースの権限付与が必要となるため、この比較を基に開発を行う前にアクセス権限をご依頼ください。
いつ、どちらを使うか
claude-fable-5-1 と deepseek-v4.1-flash はどちらもテキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力し、1000000 トークンのコンテキストウィンドウを備えているため、違いは価格と出力長になります:DeepSeek の料金は入力 $0.3、出力 $1.2 であり、Anthropic の $10 および $50 と比較して約 33x および 42x 安価で、出力トークン数も 128000 に対して 393216 を許容します。無効化できない常時オンの thinking モードを推論パスの一部として求める場合は claude-fable-5-1 を選択し、キャッシュ読み取りの $0.25 に対する $0.03 という価格差も蓄積される大量または長文の生成には deepseek-v4.1-flash を選択してください。
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| Claude Fable 5.1 | DeepSeek V4.1 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $10 | $0.3 | 33× |
| 出力 / 1Mトークン | $50 | $1.2 | 42× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.25 | $0.03 | 8.3× |
| キャッシュ書き込み | 1.25x (5m) / 2x (1h) | 別途料金なし | - |
ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。
位置付け — この課金単位におけるすべての69個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)
機能
| Claude Fable 5.1 | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 常時オン | あり — ベンダーの調整パラメータは非公開 |
| 構造化出力 | あり | - |
| プロンプトキャッシング | 明示的 (プレフィックスを自分で指定) | 暗黙的 (自動) |
| キャッシュ有効期間 | 5m default, 1h option | no fixed TTL (evicted when unused) |
| 最小キャッシュプレフィックス | 1024 トークン | 非公開 |
仕様
| Claude Fable 5.1 | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-09-01 | 2026-09-10 |
| 知識のカットオフ | 2026-06 | - |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 1M |
| 最大出力 | 128K | 393K |
| 思考パラメータ | output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) | - |
| 指定可能な値 | effort
| - |
| デフォルト | thinking always on (adaptive) effort
| - |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: Claude Fable 5.1 · DeepSeek V4.1 Flash
1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定
Claude Fable 5.1 パス · 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.
出力 186 tok レイテンシ 3.2 s
DeepSeek V4.1 Flash パス · 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.
出力 423 tok (+327 思考) レイテンシ 14.6 s
指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
Claude Fable 5.1 パス · 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). […]
出力 882 tok (+507 思考) レイテンシ 3.4 s
DeepSeek V4.1 Flash パス · 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.
出力 918 tok (+733 思考) レイテンシ 11.4 s
修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Claude Fable 5.1 パス · 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`.
出力 633 tok (+349 思考) レイテンシ 3.8 s
DeepSeek V4.1 Flash パス · 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"}
出力 1707 tok (+1667 思考) レイテンシ 15.1 s
スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。
Claude Fable 5.1 パス · 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.
出力 1722 tok (+1463 思考) レイテンシ 2.9 s
DeepSeek V4.1 Flash パス · 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.
出力 917 tok (+770 思考) レイテンシ 9.0 s
制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。
1行で切り替え
以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
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", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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-5-1",
// model: "deepseek-v4.1-flash", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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-5-1",
# "model": "deepseek-v4.1-flash", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
"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-5-1",
// Model: "deepseek-v4.1-flash", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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-5-1")
// .model("deepseek-v4.1-flash") // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Claude Fable 5.1 と DeepSeek V4.1 Flash ではどちらが安いですか?
入力 / 1mトークン においては DeepSeek V4.1 Flash の方が安価です($0.3 対 $10、33× の差)。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。
2つの統合を行わずに Claude Fable 5.1 と DeepSeek V4.1 Flash のA/Bテストを実施できますか?
はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。
Claude Fable 5.1 と DeepSeek V4.1 Flash はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?
はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。