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Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4.1 Flash

O Claude Fable 5.1 é oferecido por convite. Os valores abaixo são as tarifas em tempo real, mas as chamadas só funcionam depois que o seu workspace recebe a permissão; peça acesso antes de desenvolver com base nesta comparação.

vs

Qual usar e quando

Tanto claude-fable-5-1 quanto deepseek-v4.1-flash aceitam texto e imagem como entrada, retornam texto e oferecem uma janela de contexto de 1000000 tokens, então a diferença está no preço e no comprimento da saída: DeepSeek cobra $0.3 para entrada e $1.2 para saída, contra $10 e $50 da Anthropic, aproximadamente 33x e 42x mais barato, e permite 393216 tokens de saída contra 128000. Escolha claude-fable-5-1 quando quiser seu modo de raciocínio sempre ativo, que não pode ser desativado, como parte do processo de raciocínio; escolha deepseek-v4.1-flash para geração em alto volume ou de formato longo, na qual suas leituras de cache a $0.03 contra $0.25 também se acumulam.

Benchmarks

À frenteAcima da médiaNenhum melhorClaude Fable 5.1519 / 213 / 21DeepSeek V4.1 Flash114 / 194 / 19

6 medidos em ambos.

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
DeepSWE 1.1
67.4%
nenhum outro modelo teve pontuação maior 74.2%
OSWorld 2.0 partial
80.7%
N/A
Cybergym
N/A
nenhum outro modelo teve pontuação maior 88.1%
HealthBench Professional
58.1%
N/A
Terminal-Bench-Science 0.1
52.6%
N/A
GPQA Diamond
93.7%
90.9%
Agents' Last Exam
N/A
31.8%
Chartography with tools
88.4%
78.9%

Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preços

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $10 $0.3 33×
Saída / 1M tokens $50 $1.2 42×
Leitura de cache / 1M tokens $0.25 $0.03 8.3×
Escrita de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) sem cobrança separada -

Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.

Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 77 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)

Capacidades

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio sempre ativo

sim

o provedor não publica o controle

Saída estruturada sim -
Cache de prompts explícito (você marca o prefixo) implícito (automático)
Tempo de vida do cache 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
Prefixo mínimo em cache 1024 tokens não publicado

Especificações

Claude Fable 5.1 DeepSeek V4.1 Flash
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-09-01 2026-09-10
Corte de conhecimento 2026-06 -
Janela de contexto 1M 1M
Saída máxima 128K 393K
Parâmetro de raciocínio output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on) -
Valores aceitos
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Padrão

thinking always on (adaptive)

effort
  • high
-

As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: Claude Fable 5.1 · DeepSeek V4.1 Flash

Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAÇÃO exatamente 3 frases

Claude Fable 5.1 passou · 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.

saída 186 tok latência 3.2 s

DeepSeek V4.1 Flash passou · 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.

saída 423 tok (+327 raciocínio) latência 14.6 s

Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO a correção passa nos testes

Claude Fable 5.1 passou · 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). […]

saída 882 tok (+507 raciocínio) latência 3.4 s

DeepSeek V4.1 Flash passou · 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.

saída 918 tok (+733 raciocínio) latência 11.4 s

Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO JSON válido, schema exato

Claude Fable 5.1 passou · 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`.

saída 633 tok (+349 raciocínio) latência 3.8 s

DeepSeek V4.1 Flash passou · 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"}

saída 1707 tok (+1667 raciocínio) latência 15.1 s

Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO 120 palavras, 0 palavras proibidas

Claude Fable 5.1 passou · 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.

saída 1722 tok (+1463 raciocínio) latência 2.9 s

DeepSeek V4.1 Flash passou · 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.

saída 917 tok (+770 raciocínio) latência 9.0 s

Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.

Troque de um para o outro mudando uma linha

Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.

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",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, Claude Fable 5.1 ou DeepSeek V4.1 Flash?

DeepSeek V4.1 Flash sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.3 contra $10, 33× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.

Posso fazer um teste A/B de Claude Fable 5.1 contra DeepSeek V4.1 Flash sem duas integrações?

Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.

Claude Fable 5.1 e DeepSeek V4.1 Flash suportam cache de prompts?

Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.

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