Claude Fable 5.1 vs DeepSeek V4 Pro (0813)
O Claude Fable 5.1 é disponibilizado por convite. Os valores abaixo são as tarifas em tempo real, mas as chamadas exigem uma permissão de workspace primeiro; solicite-nos acesso antes de desenvolver com base nesta comparação.
Qual usar, quando
Ambos os modelos compartilham uma janela de contexto de 1.000.000 de tokens, chat, código, ferramentas e raciocínio, então a diferença se resume às entradas e ao preço: o claude-fable-5-1 aceita texto e imagem e sempre executa com o pensamento ativado, enquanto o deepseek-v4-pro-0813 é apenas para texto, mas permite até 393.216 tokens de saída contra 128.000 do Claude. Nas tarifas, o deepseek-v4-pro-0813 é muito mais barato, com $1.32 para entrada e $3.96 para saída contra $10 e $50, aproximadamente 7.6x e 12.6x menos. Escolha o claude-fable-5-1 quando precisar de entrada de imagem ou pensamento integrado; escolha o deepseek-v4-pro-0813 para gerações longas de texto em grande volume.
Benchmarks
Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| Claude Fable 5.1 | DeepSeek V4 Pro (0813) | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $10 | $1.32 | 7.6× |
| Saída / 1M tokens | $50 | $3.96 | 13× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.25 | $0.132 | 1.9× |
| Escrita de cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | sem cobrança separada | - |
Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.
Onde eles se posicionam - preço de entrada por 1M tokens entre todos os 67 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Claude Fable 5.1 | DeepSeek V4 Pro (0813) | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | sempre ativo | sempre ativo |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompt | 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 Pro (0813) | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem | texto |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-09-01 | 2026-08-13 |
| 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) | reasoning_effort |
| Valores aceitos | effort
| reasoning_effort
|
| Padrão | thinking always on (adaptive) effort
| - |
As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: Claude Fable 5.1 · DeepSeek V4 Pro (0813)
Alterne entre eles com uma linha
Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo - o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.
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", # descomente esta linha, comente a linha acima
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", // descomente esta linha, comente a linha acima
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", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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", // descomente esta linha, comente a linha acima
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") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual é mais barato, Claude Fable 5.1 ou DeepSeek V4 Pro (0813)?
DeepSeek V4 Pro (0813) é mais barato em entrada / 1m tokens ($1.32 vs $10, com 7.6× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado - a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.
Posso fazer um teste A/B de Claude Fable 5.1 contra DeepSeek V4 Pro (0813) sem duas integrações?
Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API - a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.
Claude Fable 5.1 e DeepSeek V4 Pro (0813) suportam prompt caching?
Sim - ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.