Täglicher gemischter Preis ($/1 Mio.) – wird jeden Tag aufgezeichnet und bildet im Laufe der Zeit einen Trend.
Typischer 3:1-Output-to-Input-Mix pro 1 Mio. Token
Preis ab 2026-05-11 · Quelle: nvidia_reference_catalog
Gemischte Text-, Bild-, Audio- und Dokument-Workloads, die modalitätsübergreifend von einem Modell profitieren.
NVIDIA Nemotron Nano 2 VL is a 12-billion-parameter open multimodal reasoning model designed for video understanding and document intelligence. It introduces a hybrid Transformer-Mamba architecture, combining transfor...
nemotron-nano-12b-v2-vl ist ein Multimodal-Modell von NVIDIA (US). HotON.ai verfolgt es bei $0.20 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $0.60 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens mit einem 131K-Token-Kontextfenster. Sein zusammengesetzter Effizienzwert beträgt 89/100 bei einem geschätzten $0.001 pro erfolgreicher Aufgabe.
nemotron-nano-12b-v2-vl wird bei $0.20 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $0.60 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens verfolgt. Eine typische 3:1-Ausgabe-zu-Eingabe-Arbeitslast ergibt ungefähr $0.50 pro 1 Mio. Token. Bei den Zahlen handelt es sich um illustrative Demodaten.
Gemischte Text-, Bild-, Audio- und Dokument-Workloads, die modalitätsübergreifend von einem Modell profitieren.
nemotron-nano-12b-v2-vl unterstützt bis zu einem 131K-Token-Kontextfenster – groß genug für lange Dokumente und längere Konversationen in einer einzigen Anfrage.
Innerhalb des von HotON.ai erfassten Bestands ist nemotron-nano-12b-v2-vl beim Eingabepreis günstiger als 62% der Modelle und liegt nach Gesamteffizienz auf Platz 238 von 521.
Ja – gpt-4.1-nano ist eine kostengünstigere Option bei $0.40 pro 1 Million Ausgabe-Tokens, deckt aber dennoch ähnliche Multimodal-Anwendungsfälle ab. Vergleichen Sie sie nebeneinander auf HotON.ai.
Die Preise sind real (über den TestKey-Katalog, täglich aktualisiert). Qualität (Arena Elo) ist real, wenn das Modell auf der LMArena-Rangliste steht. Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und Effizienz sind modellierte Schätzungen.