Fable 5.1, Qwen3.8-Max и DeepSeek V4: что брать в API за август и почём

С 5 августа по 2 сентября разработчики Anthropic, Alibaba, OpenAI, DeepSeek и Google обновили облачные ИИ-модели и их тарифы. Claude Fable 5.1 получила три уровня усилия, Qwen3.8-Max-0902 усилила агентный кодинг, GPT-5.6 Sol временно подешевела, а Qwen3.8-Flash-Next опустила нижнюю границу цены до $0,16 за 1 млн входных токенов.

Для программиста итог месяца простой: единого победителя по всем сценариям снова нет. Выбор теперь удобнее начинать с формы нагрузки: сколько контекста нужно передать, сколько выходных токенов создаёт агент, нужны ли картинки и видео, можно ли отправлять данные на обучение провайдера и сколько стоит ошибка на длинной задаче. Рейтинг без этих условий отвечает только на часть вопроса.

Ценовые уровни разошлись сильнее, чем названия моделей

Самый дорогой массово доступный вариант в этой выборке — Claude Fable 5.1 по $10/$50 за 1 млн токенов. Ниже идут GPT-5.6 Sol по временному прайсу $4/$20, Qwen3.8-Max и Grok 4.6 по $2/$6. Средний сегмент начинается с Muse Spark 1.2 по $1,25/$4,25 и Seed 2.1 Turbo по $0,50/$2,50. Внизу находятся DeepSeek V4 Pro по внепиковому тарифу, Gemini 3.7 Flash через Flex-маршрут OpenRouter и Qwen3.8-Flash-Next.

У такой шкалы есть ограничение: цена токена не равна цене решённой задачи. Рассуждающая модель может создать в несколько раз больше скрытых и видимых токенов, агент может сделать десятки ходов, а кэш снижает стоимость повторяющегося префикса. Поэтому на графике ниже сравниваются только базовые тарифы. Реальный бюджет надо считать на журнале собственных запросов: вход, выход, попадания в кэш и среднее число шагов до принятого результата.

Цена 1 млн входных и выходных токенов; для Gemini показаны Flex-маршрут и стандартный тариф, для DeepSeek — внепиковый и пиковый тарифы. Скидки на кэш не учтены. График: Tproger по данным Anthropic, OpenAI, Qwen, xAI, ByteDance, OpenRouter и DeepSeek.

Fable 5.1 продаёт качество вместе с управляемым усилием

Anthropic 1 сентября выпустила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1. По описанию «Нейроканала» это одна модель с разными ограничителями: Fable доступна всем, Mythos выдаётся через программы проверенного доступа для задач кибербезопасности и биологии. Модель уже работает в API как claude-fable-5-1, а также в AWS, Google Cloud и Azure.

Практическое изменение — уровни усилия. В Claude Code по умолчанию стоит High, в Cowork и на claude.ai — Medium. По заявлению Anthropic, низкий и средний уровни дают результат прежней Fable 5 при меньших расходах. Точных абсолютных оценок по каждому уровню в анонсах нет, поэтому превращать эту формулировку в универсальную экономию нельзя. Для длинного агента разумный старт — Medium, а High стоит включать после повторяемой ошибки или на задаче, где стоимость неверного патча выше разницы в токенах.

Базовый прайс остался $10/$50, зато чтение кэша подешевело в 4 раза до $0,25. Anthropic оценивает снижение счёта примерно в 25% для обычных задач и до 45% для агентных. Это замер вендора; эффект зависит от того, какая доля системного промпта, репозитория и истории действительно попадает в кэш. Для проекта с большим неизменным контекстом кэш может быть важнее скидки на выходные токены у конкурента.

Qwen и DeepSeek дают миллион контекста по средней цене

Alibaba 2 сентября обновила Qwen3.8-Max-0902. У модели 2,4 трлн параметров, контекст 1 млн токенов, режим рассуждений и доступ только через API. Тариф в QwenCloud — $2 за вход и $6 за выход; попадание в кэш стоит $0,17 и $0,25. По таблице Qwen основной прирост пришёлся на код: терминальные задачи и воспроизведение программы по чёрному ящику выросли почти втрое, агентные правки в репозиториях прибавили около 13 пунктов. Абсолютных значений этих строк в анонсах нет.

DeepSeek V4 Pro 0813 занимает другую точку. Модель выложена с весами под MIT, но одновременно доступна в API: 1 млн токенов контекста и рекомендуемый максимальный вывод 384 тыс. токенов для режимов high/max при локальном запуске. Внепиковый тариф составляет $0,66/$1,98, пиковый — $1,32/$3,96. На Terminal-Bench 2.1 компания приводит 87,9 против 82,7 у V4 Flash-0731. В московском времени пиковые окна приходятся на 09:00–13:00 и 04:00–07:00. Для пакетной обработки это редкий случай, когда расписание очереди прямо меняет себестоимость.

Как отмечал «Нейроканал», к цифрам сразу придрались: пятикратный скачок на DeepSWE выглядит странно, а наборы бенчмарков у каждой компании свои, поэтому раскладку придётся ждать от независимых замеров.

Google 13 августа выпустила Gemini 3.7 Flash. Это наиболее универсальный вход в выборке по типам данных: текст, картинки, аудио, видео и файлы, контекст 1 млн токенов. В OpenRouter модель стоила $0,375/$1,875 через Flex-маршрут; стандартный тариф составлял $0,75/$3,75. Для мультимодального сервиса различие маршрутов уже сопоставимо с разницей между моделями.

Результаты Gemini 3.6 Flash и 3.7 Flash на DeepSWE, FrontierCode и автоматизации корпоративных процессов; замер вендора. График: Tproger по данным Google.

Как отмечал «Нейроканал», По данным поста «Нейроканала» от 13 августа, замеры Artificial Analysis давали 340 токенов в секунду и $0,4 за задачу на максимальном режиме размышлений.

Таблица вендора описывает конкретный прогон, а не вечный рейтинг

Августовские анонсы хорошо показывают, почему одну таблицу нельзя читать как общий рейтинг. Google сравнила две версии Gemini на одинаковых задачах, и это полезная проверка направления релиза. Z.ai сопоставила GLM-5.3-Flash с Opus 4.8: 84,3 против 85,0 на Terminal-Bench, 48,8 против 41,0 на AutomationBench и 63,4 против 58,0 на DeepSWE. Все три числа получены вендором GLM. Они показывают профиль модели: почти равный терминал и преимущество на двух автоматизационных наборах.

GLM-5.3-Flash почти сравнялась с Opus 4.8 в терминале и вышла вперёд на AutomationBench и DeepSWE; замер вендора. График: Tproger по данным Z.ai.

В таблице Qwen для Max-0902 часть наборов внутренние, кодовые прогоны выполнялись в Claude Code, а у Fable 5 есть оговорка про фолбэки. Фолбэк означает запасной маршрут для запуска, который не удалось завершить основным способом. Такая строка уже измеряет связку модели и обвязки. В посты «Нейроканала»е не указано, какой запасной маршрут использовали и сколько прогонов он затронул, поэтому разницу в несколько пунктов нельзя приписать только весам модели.

Ещё одна ловушка — набор соперников. В таблице Muse Spark 1.2 стояли GPT-5.6 Terra и Claude Opus 5, но отсутствовали более сильные Sol и Fable 5; в отдельном кейсе с GPU-ядрами Sol оказался впереди. Поэтому vendor-таблицу стоит использовать для ответа «что изменилось относительно прошлой версии на том же стенде». Для выбора между компаниями нужны одинаковый режим рассуждений, один агентный harness, одинаковый бюджет токенов и свежие модели-конкуренты.

Независимые замеры меняют лидера после учёта цены

Artificial Analysis 26 августа обновила Intelligence Index: GLM-5.3-Flash получила 57 баллов, DeepSeek V4 Pro — 53, DeepSeek V4 Flash — 52, большая GLM-5.3 — 60, GPT-5.6 Sol — 61, Claude Opus 5 — 63. Эти оценки полезнее смешанных vendor-таблиц для общего ориентира, потому что режим и набор задач едины. Они всё равно остаются усреднением: терминал, офисная работа, физика и длинный контекст дают разный порядок моделей.

Цена одной задачи переставляет точки ещё сильнее. По тем же замерам GLM-5.3-Flash стоит $0,09 за задачу, DeepSeek V4 Flash — $0,11, Gemini 3.7 Flash — $0,40, GLM-5.3 — $0,68, Grok 4.6 — $0,84, Sol — $0,96, Opus 5 — $2,34. По срезу Artificial Analysis на 26 августа Flash потратила 150 млн токенов на весь индекс при медиане 64 млн: модель многословная, но показатель цены за задачу уже включает эту многословность.

Чем выше и левее точка, тем больше баллов даёт модель за меньшую цену задачи; выделены точки на границе Парето. График: Tproger по данным Artificial Analysis.

Парето-фронт помогает отсеять заведомо слабые сделки. Если другая модель одновременно дешевле и набирает больше, переплата требует отдельной причины: совместимость API, региональная доступность, стабильность, особая модальность или качество на вашем закрытом наборе. Например, одинаковые 61 балл у Grok 4.6 и Sol в августовском срезе стоили $0,84 и $0,96 за задачу. Это ещё не доказывает равенство в коде, зато задаёт вопрос, который надо проверить своим тестом.

OpenAI снизила цену Sol, а Astra оставила за пределами плана

OpenAI 21 августа снизила цену GPT-5.6 Sol до 21 ноября: было $5/$30, стало $4/$20. По данным поста «Нейроканала» от 21 августа, в OpenRouter отображались скидка 50% и тариф $2,50/$15. Подписок изменение не касается. Для интерактивных сценариев компания также показала Ultrafast на Cerebras: до 750 выходных токенов в секунду и до 14 раз быстрее обычной обработки. Это ограниченное превью, цена не названа.

Astra находится ещё раньше в жизненном цикле. OpenAI 1 сентября описала подготовку модели, которую относит к уровню Critical по кибербезопасности. На внутреннем наборе из 20 свежих уязвимостей V8 Astra довела долю рабочих эксплойтов до 39% примерно за 75 тыс. токенов; GPT-5.6 Sol дошла до 12% за 135 тыс. На публичном ExploitBench компания заявляет 100%. Это замеры OpenAI, а доступ к продвинутым возможностям сначала получат тестировщики и защитники через Daybreak Blue.

Как отмечал «Нейроканал», дата релиза и цены не названы.

Из этого следует практический стоп-сигнал: Astra пока отсутствует в закупочном сравнении. Её можно учитывать как будущий риск для архитектуры доступа к инструментам и секретам, но нельзя ставить в оценку стоимости, срок миграции или план производительности. Для текущего API у OpenAI сравнивать можно Sol и доступные режимы, отдельно фиксируя окончание промо 21 ноября.

Модель стоит выбирать по форме нагрузки

• Длинный контекст. Qwen3.8-Max, DeepSeek V4 Pro и Gemini 3.7 Flash дают 1 млн токенов. Для DeepSeek рекомендован максимальный вывод 384 тыс. токенов в режимах high/max при локальном запуске; у Gemini на вход идут текст, картинки, аудио, видео и файлы. Начните с самой дешёвой модели, которая принимает нужный тип данных, затем проверьте извлечение фактов из начала, середины и конца реального документа.
• Длинные агентные задачи. Fable 5.1 имеет смысл там, где High исправляет дорогие ошибки и кэшируется большой репозиторий. Qwen3.8-Max дешевле и усилена именно под код и совместную агентную работу, но её сравнительные числа в постах «Нейроканала» в основном vendor-зависимые. DeepSeek V4 Pro даёт сильный Terminal-Bench по цене среднего сегмента.
• Дешёвые массовые запросы. Qwen3.8-Flash-Next стоит $0,16/$0,47, DeepSeek V4 Pro — $0,66/$1,98 вне пиковых часов и $1,32/$3,96 в пиковые. Ling-3.0-flash доступна бесплатно в OpenRouter, имеет 124 млрд параметров при 5,1 млрд активных и контекст 256 тыс. токенов; лимиты бесплатного маршрута в анонсах не указаны.
• Мультимодальность. Gemini 3.7 Flash покрывает пять типов входа; по данным поста «Нейроканала» от 13 августа, для неё были доступны замеры скорости и цены задачи. Qwen3.8-Max добавляет зрение к старшей базе, DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp сочетает картинки с вызовами инструментов, но прямо помечена как экспериментальная.
• Чувствительные данные. Muse Spark 1.2 предлагает contributor-тариф $0,10/$0,20, если разрешить обучать модель на запросах и ответах. Для исходного кода, персональных данных и внутренних документов такая скидка меняет boundary данных; обычный тариф составляет $1,25/$4,25.

Минимальный выборочный прогон: 20-50 настоящих задач, одинаковый системный промпт и лимит шагов, фиксированные версии модели и harness, учёт всех входных, выходных и кэшированных токенов. Сравнивайте долю принятых результатов, медианную стоимость принятой задачи и число ручных исправлений.

Qwen3.8-Flash-Next показывает, почему дешёвую модель стоит проверять первой. У неё 125 млрд параметров, 6 млрд активных и ещё 51 млрд N-gram-эмбеддингов. В техотчёте Qwen заявляет, что обучение стоило примерно одну девятую от Qwen3.7-Plus при трети токенов, а префилл на 1 млн токенов был в 7,6 раза быстрее плотного внимания. С попаданием в кэш 90% — в 8,6 раза быстрее 3.7-Plus. На SWE-bench Pro компания получила 62,5 против 53,4 у Opus 4.6 Max. Все эти числа относятся к замеру вендора.

Нативный контекст Flash-Next составляет 262 тыс. токенов, расширение до 1 млн работает через YaRN. Это важная оговорка для длинных документов: заявленный максимум и режим, на котором модель обучалась работать постоянно, могут давать разное качество. В API низкий тариф делает такой эксперимент дешёвым, поэтому решение можно принять по своим документам, не перенося vendor-оценку в прод вслепую.

Срез месяца оставляет три проверки на стороне команды

Первая — стабильность цены после промо. У Sol скидка действует как минимум до 21 ноября, у Gemini тариф Google указан до конца 2026 года, в OpenRouter действуют собственные скидки. Вторая — реальный расход рассуждений: базовый прайс не показывает, сколько токенов модель потратит на ваш агентный цикл. Третья — доступность конкретной версии: Astra ещё не выпущена, Mythos выдаётся проверенным организациям, Ultrafast остаётся ограниченным превью.

Если собственного набора пока нет, разумная стартовая тройка выглядит так: Qwen3.8-Flash-Next для дешёвого нижнего порога, DeepSeek V4 Pro или Gemini 3.7 Flash для среднего сегмента и Fable 5.1 либо Sol для дорогого контрольного прогона. Такой тест отвечает на главный вопрос августа: сколько качества покупает следующий доллар именно в вашей задаче.

Источники: Anthropic: Claude Fable 5.1 and Mythos 5.1, Qwen: анонс Qwen3.8-Max-0902, QwenCloud: Qwen3.8-Max-0902, OpenAI: Path to Astra, OpenAI: снижение цены GPT-5.6 Sol, OpenAI: Ultrafast preview, Qwen3.8-Flash-Next на Hugging Face, Qwen3.8-Flash-Next Technical Report, Qwen: API Qwen3.8-Flash-Next, DeepSeek API pricing, DeepSeek V4 Pro 0813 на Hugging Face, Google DeepMind: Gemini 3.7 Flash, OpenRouter: Gemini 3.7 Flash, Artificial Analysis: GLM-5.3-Flash, Artificial Analysis: Models Leaderboard, Artificial Analysis: Grok 4.6, Muse Spark 1.2 and Muse Code, анонс разработчика, Muse API: pricing and rate limits, Ling-3.0-flash на Hugging Face, OpenRouter: Ling-3.0-flash free, OpenRouter: Seed 2.1 Turbo, ByteDance: Seed 2.1, «Нейроканал»: Gemini 3.7 Flash, «Нейроканал»: тариф GPT-5.6 Sol в OpenRouter, «Нейроканал»: релиз Claude Fable 5.1

Изображение на обложке: Tproger