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Claude Fable 5 vs DeepSeek V4 Flash (0731)

vs

いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価

両モデルは1000000トークンのコンテキストウィンドウを共有しているため、違いは価格、モダリティ、出力長にあります。claude-fable-5はテキストと画像の入力を受け入れ、常に思考が有効な状態で実行されます(無効化できません)が、deepseek-v4-flash-0731はテキスト専用であるものの、Fableの128000に対して最大393216出力トークンを許容します。料金表上では、100万入力トークンあたりでclaude-fable-5の方が約32倍($10対$0.308)、出力で約54倍($50対$0.924)高価です。画像入力や組み込みの推論パスが必要な場合はclaude-fable-5を選択し、安価で長文のテキスト生成にはdeepseek-v4-flash-0731を選択してください。

料金

Claude Fable 5 DeepSeek V4 Flash (0731) Δ
入力 / 1Mトークン $10 $0.308 32×
出力 / 1Mトークン $50 $0.924 54×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $1 $0.0308 32×
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63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 DeepSeek V4 Flash (0731)
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 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 DeepSeek V4 Flash (0731)
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-06-09 2026-07-31
知識のカットオフ 2026-01
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.type is adaptive-only and needs no configuration)
指定可能な値
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

both "enabled" and "disabled" return 400

デフォルト

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

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 · DeepSeek V4 Flash (0731)

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

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Claude Fable 5 パス · 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.

出力 228 tok レイテンシ 6.7 s

DeepSeek V4 Flash (0731) パス · 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.

出力 365 tok (+266 思考) レイテンシ 5.1 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。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

Claude Fable 5 パス · 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

出力 531 tok レイテンシ 12.5 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 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 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). […]

出力 1268 tok (+1016 思考) レイテンシ 14.0 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。

プロンプト 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. チェック 妥当な JSON、スキーマ厳密

Claude Fable 5 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 interpretation: "up eleven and change" is rendered as 11 (the precise figure isn't stated), and guidance is null because it was explicitly withheld.

出力 192 tok レイテンシ 6.5 s

DeepSeek V4 Flash (0731) パス · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }

出力 1119 tok (+1072 思考) レイテンシ 12.3 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。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

Claude Fable 5 パス · 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.

出力 1173 tok レイテンシ 18.2 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 失敗 · 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. […]

出力 254 tok (+80 思考) レイテンシ 4.4 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",
    # model="deepseek-v4-flash-0731",  # 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)

APIキーを取得する →

FAQ

Claude Fable 5 と DeepSeek V4 Flash (0731) 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 Flash (0731) の方が安価です($0.308 対 $10、32× 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 と DeepSeek V4 Flash (0731) 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 と DeepSeek V4 Flash (0731) 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。

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