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Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4.1 Flash

Claude Fable 5.1은(는) 초대를 통해 제공됩니다. 아래 수치는 실시간 요금이지만 호출을 위해서는 먼저 워크스페이스 승인이 필요하며, 이 비교를 바탕으로 개발하기 전에 저희에게 액세스를 요청해 주십시오.

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

claude-fable-5-1과 deepseek-v4.1-flash는 모두 텍스트와 이미지를 입력으로 받고 텍스트를 출력하며 1000000-토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하므로, 차이는 가격과 출력 길이입니다: DeepSeek는 입력 $0.3 및 출력 $1.2를 부과하는 반면 Anthropic은 $10 및 $50를 부과하여, 각각 약 33x 및 42x 더 저렴하고 128000에 비해 393216 출력 토큰을 허용합니다. 추론 경로의 일부로 항상 활성화되어 비활성화할 수 없는 사고 모드를 원한다면 claude-fable-5-1을 선택하고, $0.25 대비 $0.03인 캐시 읽기 비용 차이도 누적되는 대규모 또는 장문 생성에는 deepseek-v4.1-flash를 선택하세요.

벤치마크

평균 상회최고 점수Claude Fable 5.17 / 77 / 7DeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19
Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
Terminal-bench 4.0
더 높은 점수를 낸 모델 없음 55.8%
31.2%
OSWorld 2.0 partial
77.9%
N/A
Cybergym
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 88.1%
GDPval-AA v2 Elo · 1711-1853 Anthropic 공표 · 2026-09-05
더 높은 점수를 낸 모델 없음 1853
N/A
Humanity's Last Exam no tools
더 높은 점수를 낸 모델 없음 60.9%
36.8%
Agents' Last Exam
N/A
31.8%
BabyVision with tools
N/A
89.6%

벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $10 $0.3 33×
출력 / 1M 토큰 $50 $1.2 42×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.25 $0.03 8.3×
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h) 별도 비용 없음 -

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 69개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

기능

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash
도구 사용
사고 제어 항상 켜짐 있음 - 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음
구조화된 출력 -
프롬프트 캐싱 명시적 (접두사 직접 지정) 암시적 (자동)
캐시 수명 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
최소 캐시 접두사 1024 토큰 미공개

사양

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-01 2026-09-10
지식 컷오프 2026-06 -
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 128K 393K
Thinking 파라미터 output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) -
허용되는 값
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
기본값

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Claude Fable 5.1 · DeepSeek V4.1 Flash

하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

Claude Fable 5.1 통과 · 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.

출력 186 tok 지연 시간 3.2 s

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 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.

출력 423 tok (+327 추론) 지연 시간 14.6 s

지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 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. 확인 수정이 테스트를 통과

Claude Fable 5.1 통과 · 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). […]

출력 882 tok (+507 추론) 지연 시간 3.4 s

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 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.

출력 918 tok (+733 추론) 지연 시간 11.4 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

Claude Fable 5.1 통과 · 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`.

출력 633 tok (+349 추론) 지연 시간 3.8 s

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 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"}

출력 1707 tok (+1667 추론) 지연 시간 15.1 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 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. 확인 120단어, 금지어 0개

Claude Fable 5.1 통과 · 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.

출력 1722 tok (+1463 추론) 지연 시간 2.9 s

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 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.

출력 917 tok (+770 추론) 지연 시간 9.0 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 - 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

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",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

FAQ

Claude Fable 5.1와(과) DeepSeek V4.1 Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 DeepSeek V4.1 Flash이(가) 더 저렴합니다($0.3 대 $10, 33× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 Claude Fable 5.1와(과) DeepSeek V4.1 Flash를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 - 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

Claude Fable 5.1 및 DeepSeek V4.1 Flash는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 - 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

관련 비교

측정 연구 결과