Insgesamt 1 Mio. US-Dollar für alle getrackten Versionen dieser Linie.
Typischer 3:1-Output-to-Input-Mix pro 1 Mio. Token
Preis ab 2026-04-28 · Quelle: legacy_model_catalog
Gemischte Text-, Bild-, Audio- und Dokument-Workloads, die modalitätsübergreifend von einem Modell profitieren.
Qwen2.5-VL-32B is a multimodal vision-language model fine-tuned through reinforcement learning for enhanced mathematical reasoning, structured outputs, and visual problem-solving capabilities. It excels at visual anal...
qwen2.5-vl-32b-instruct ist ein Multimodal-Modell von Alibaba Cloud · Qwen (CN). HotON.ai verfolgt es bei $0.20 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $0.60 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens mit einem 128K-Token-Kontextfenster. Sein zusammengesetzter Effizienzwert beträgt 89/100 bei einem geschätzten $0.001 pro erfolgreicher Aufgabe.
qwen2.5-vl-32b-instruct 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.
qwen2.5-vl-32b-instruct unterstützt bis zu einem 128K-Token-Kontextfenster – groß genug für lange Dokumente und längere Konversationen in einer einzigen Anfrage.
Innerhalb des von HotON.ai erfassten Bestands ist qwen2.5-vl-32b-instruct beim Eingabepreis günstiger als 62% der Modelle und liegt nach Gesamteffizienz auf Platz 199 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.