Precio combinado diario ($/1 millón): registrado cada día, genera una tendencia con el tiempo.
Mezcla típica de salida a entrada 3:1, por 1 millón de tokens
Precio a partir de 2026-05-11 · Fuente: inception_reference_catalog
Generación, refactorización y revisión de código, y cargas de trabajo de herramientas para desarrolladores con gran contexto.
Mercury Coder is the first diffusion large language model (dLLM). Applying a breakthrough discrete diffusion approach, the model runs 5-10x faster than even speed optimized models like Claude 3.5 Haiku...
mercury-coder es un modelo Código de Inception (US). HotON.ai lo rastrea en $0.25 por 1 millón de tokens de entrada y $0.75 por 1 millón de tokens de salida, con una ventana contextual de token 128K. Su puntuación de eficiencia compuesta es 89/100 con un $0.001 estimado por tarea exitosa.
mercury-coder se rastrea en $0.25 por 1 millón de tokens de entrada y $0.75 por 1 millón de tokens de salida. Una carga de trabajo típica de salida a entrada de 3:1 se combina aproximadamente con $0.63 por 1 millón de tokens. Las cifras son datos de demostración ilustrativos.
Generación, refactorización y revisión de código, y cargas de trabajo de herramientas para desarrolladores con gran contexto.
mercury-coder admite hasta una ventana contextual de token 128K, lo suficientemente grande para documentos largos y conversaciones extensas en una sola solicitud.
Dentro del conjunto de seguimiento HotON.ai, mercury-coder es más barato que el % 58 de los modelos en cuanto al precio de entrada y ocupa el puesto #137 de 521 por eficiencia general.
Sí, qwen3-coder-next es una opción de menor costo en $0.75 por 1 millón de tokens de salida, y al mismo tiempo cubre casos de uso similares de Código. Compárelos uno al lado del otro en HotON.ai.
El precio es real (a través del catálogo TestKey, actualizado diariamente). La calidad (Arena Elo) es real donde el modelo se clasifica en LMArena. La velocidad, la disponibilidad y la eficiencia son estimaciones modeladas.