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 2026-04-28 · Quelle: legacy_model_catalog
Codegenerierung, Refactoring und Überprüfung sowie Entwickler-Tooling-Workloads mit großem Kontext.
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct is a 7B parameter instruction-tuned language model optimized for code-related tasks such as code generation, reasoning, and bug fixing. Based on the Qwen2.5 architecture, it incorporates enha...
qwen2.5-coder-7b-instruct ist ein Code-Modell von Alibaba Cloud · Qwen (CN). HotON.ai verfolgt es bei $0.03 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $0.09 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens mit einem 33K-Token-Kontextfenster. Sein zusammengesetzter Effizienzwert beträgt 89/100 bei einem geschätzten $0.000 pro erfolgreicher Aufgabe.
qwen2.5-coder-7b-instruct wird bei $0.03 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $0.09 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens verfolgt. Eine typische 3:1-Ausgabe-zu-Eingabe-Arbeitslast ergibt ungefähr $0.08 pro 1 Mio. Token. Bei den Zahlen handelt es sich um illustrative Demodaten.
Codegenerierung, Refactoring und Überprüfung sowie Entwickler-Tooling-Workloads mit großem Kontext.
qwen2.5-coder-7b-instruct unterstützt bis zu einem 33K-Token-Kontextfenster – groß genug für lange Dokumente und längere Konversationen in einer einzigen Anfrage.
Innerhalb des von HotON.ai erfassten Bestands ist qwen2.5-coder-7b-instruct beim Eingabepreis günstiger als 95% der Modelle und liegt nach Gesamteffizienz auf Platz 196 von 521.
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.