Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4 Pro (0813)
Claude Fable 5.1 모델은 초대제로 제공됩니다. 아래 수치는 실시간 요금이지만, 호출하려면 먼저 워크스페이스가 승인을 받아야 합니다. 이 비교를 바탕으로 개발을 시작하기 전에 저희에게 액세스를 요청해 주세요.
언제 어떤 모델을 쓸까
두 모델 모두 1,000,000 토큰 컨텍스트 창, 채팅, 코드, 도구 및 추론 기능을 공유하므로, 차이는 입력과 가격으로 귀결됩니다: claude-fable-5-1은 텍스트와 이미지를 허용하고 항상 thinking이 활성화된 상태로 실행되는 반면, deepseek-v4-pro-0813은 텍스트 전용이지만 Claude의 128,000 토큰 대비 최대 393,216 출력 토큰을 허용합니다. 요금 측면에서 deepseek-v4-pro-0813은 입력 $1.32, 출력 $3.96로 $10 및 $50 대비 훨씬 저렴하며, 이는 약 7.6x 및 12.6x 더 낮은 가격입니다. 이미지 입력이나 내장된 thinking 기능이 필요할 때는 claude-fable-5-1을 선택하고, 대용량의 긴 텍스트 생성에는 deepseek-v4-pro-0813을 선택하세요.
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| Claude Fable 5.1 | DeepSeek V4 Pro (0813) | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $10 | $1.32 | 7.6× |
| 출력 / 1M 토큰 | $50 | $3.96 | 13× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.25 | $0.132 | 1.9× |
| 캐시 쓰기 | 1.25x (5m) / 2x (1h) | 별도 요금 없음 | - |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 79개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)
기능
| Claude Fable 5.1 | DeepSeek V4 Pro (0813) | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 항상 켜짐 | 항상 켜짐 |
| 구조화된 출력 | 지원 | 지원 |
| 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 Pro (0813) | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-09-01 | 2026-08-13 |
| 지식 컷오프 | 2026-06 | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 128K | 393K |
| 사고 파라미터 | output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) | reasoning_effort |
| 허용 값 | effort
| reasoning_effort
|
| 기본값 | thinking always on (adaptive) effort
| - |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Claude Fable 5.1 · DeepSeek V4 Pro (0813)
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
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 Pro (0813) 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.
출력 308 tok (+226 사고) 지연 시간 5.1 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 3.4 s
DeepSeek V4 Pro (0813) 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` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.
출력 1315 tok (+1130 사고) 지연 시간 16.9 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 3.8 s
DeepSeek V4 Pro (0813) 통과 · 5/5 fields, guidance null
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}
출력 2155 tok (+2121 사고) 지연 시간 26.0 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 2.9 s
DeepSeek V4 Pro (0813) 통과 · 121 words, 0 banned, 1 question
Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.
출력 2845 tok (+2694 사고) 지연 시간 25.5 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
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-pro-0813", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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-pro-0813", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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-pro-0813", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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-pro-0813", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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-pro-0813") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));자주 묻는 질문
Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4 Pro (0813), 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 DeepSeek V4 Pro (0813) 쪽이 더 저렴합니다($1.32 대 $10, 7.6배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4 Pro (0813) A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
Claude Fable 5.1, DeepSeek V4 Pro (0813) 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.