Precio registrado diariamente desde 2026-06-07. El gráfico de tendencias se completa a medida que se acumula el historial.
Mezcla típica de salida a entrada 3:1, por 1 millón de tokens
Fuente: openrouter
Cargas de trabajo de generación de texto, chat, resúmenes y contenido de uso general donde la amplia capacidad y el bajo costo son lo más importante.
Poolside Laguna XS.2 es un modelo de codificación agente de peso abierto activo de 3B y parámetros totales de 33B.
Laguna-XS.2 es un modelo Texto de Poolside (US). HotON.ai lo rastrea en $0.10 por 1 millón de tokens de entrada y $0.20 por 1 millón de tokens de salida, con una ventana contextual de token 131K. Su puntuación de eficiencia compuesta es 89/100 con un $0.000 estimado por tarea exitosa.
Laguna-XS.2 se rastrea en $0.10 por 1 millón de tokens de entrada y $0.20 por 1 millón de tokens de salida. Una carga de trabajo típica de salida a entrada de 3:1 se combina aproximadamente con $0.18 por 1 millón de tokens. Las cifras son datos de demostración ilustrativos.
Cargas de trabajo de generación de texto, chat, resúmenes y contenido de uso general donde la amplia capacidad y el bajo costo son lo más importante.
Laguna-XS.2 admite hasta una ventana contextual de token 131K, lo suficientemente grande para documentos largos y conversaciones extensas en una sola solicitud.
Dentro del conjunto de seguimiento HotON.ai, Laguna-XS.2 es más barato que el % 78 de los modelos en cuanto al precio de entrada y ocupa el puesto #120 de 522 por eficiencia general.
Sí, nemotron-3-nano-30b-a3b es una opción de menor costo en $0.20 por 1 millón de tokens de salida, y al mismo tiempo cubre casos de uso similares de Texto. Compárelos uno al lado del otro en HotON.ai.
Listo para pegar en artículos, artículos o indicaciones de IA: los precios y la fecha se actualizan con los datos en vivo.
HotON.ai — Laguna-XS.2 (Poolside): $0.10/1M input, $0.20/1M output. https://hoton.ai/es/models/poolside-laguna-xs-2El 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.