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Claude Fable 5 vs DeepSeek V4 Flash (0731)

Claude Fable 5 は当社のカタログでの提供を終了しました。以下の数値は最後に公開された料金です。このモデルは呼び出せなくなっていますが、比較対象のもう一方のモデルは引き続き利用できます。

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

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23倍($10対$0.44)、出力で約38倍($50対$1.32)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。

ベンチマーク

勝ち平均超え上回るモデルなしClaude Fable 51986 / 9740 / 97DeepSeek V4 Flash (0731)110 / 280 / 28

両モデルとも測定されている項目は 20 件です。

Claude Fable 5 DeepSeek V4 Flash (0731) 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
SWE-Bench Pro
これを上回るモデルなし 80.3%
56%
BioMysteryBench hard
46.5%
N/A
OSWorld-Verified
これを上回るモデルなし 85%
N/A
Cybergym
83.1%
76.7%
HealthBench Professional
60.9%
N/A
JobBench
これを上回るモデルなし 57.4%
41.3%
Harvey Lab-AA
93.6%
N/A
GPQA Diamond
92.6%
89.9%
Blueprint-Bench 2
38.6%
N/A
Agents' Last Exam
48.7%
25.2%
CharXiv (RQ) reasoning
これを上回るモデルなし 88.9%
N/A

ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

Claude Fable 5 DeepSeek V4 Flash (0731) Δ
入力 / 100 万トークン $10 $0.44 23×
出力 / 100 万トークン $50 $1.32 38×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $1 $0.044 23×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) 追加料金なし -

ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。

両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 76 件、対数スケール)

対応機能

Claude Fable 5 DeepSeek V4 Flash (0731)
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 常時オン あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない)
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシュ 明示(プレフィックスを自分で指定) 自動(暗黙的)
キャッシュ保持時間 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
キャッシュ対象の最小プレフィックス 1024 トークン 公表なし

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しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: Claude Fable 5 · DeepSeek V4 Flash (0731)

1 つのプロンプトを両モデルで実行(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 合格 · 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) 合格 · 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

指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

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 合格 · 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) 合格 · 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

修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、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 有効な JSON、スキーマに完全一致

Claude Fable 5 合格 · 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) 合格 · 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

スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。

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 合格 · 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) 不合格 · 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、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。

1 行の変更で切り替え

以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、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",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

よくある質問

Claude Fable 5 と DeepSeek V4 Flash (0731) ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは DeepSeek V4 Flash (0731) のほうが安くなります($0.44 対 $10、23 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。

Claude Fable 5 と DeepSeek V4 Flash (0731) の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?

はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、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ュに対応していますか?

はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。

関連する比較

当社の実測レポートより