Prix mixte quotidien (1 million de dollars) — enregistré chaque jour, se transforme en tendance au fil du temps.
Mélange sortie-entrée typique 3:1, par million de jetons
Prix à partir du 2026-05-11 · Source: arcee_ai_reference_catalog
Raisonnement complexe, analyse, planification et résolution de problèmes en plusieurs étapes où la qualité des réponses compte plus que le coût brut.
Trinity Large Thinking is a powerful open source reasoning model from the team at Arcee AI. It shows strong performance in PinchBench, agentic workloads, and reasoning tasks. Launch video: https://youtu.be/Gc82AXLa0Rg...
trinity-large-thinking est un modèle Raisonnement de Arcee Ai (US). HotON.ai le suit à $0.22 par 1 million de jetons d'entrée et $0.85 par 1 million de jetons de sortie, avec une fenêtre contextuelle de jeton 262K. Son score d'efficacité composite est de 90/100 avec une estimation de $0.001 par tâche réussie.
trinity-large-thinking est suivi à $0.22 par 1 million de jetons d'entrée et à $0.85 par 1 million de jetons de sortie. Une charge de travail typique de 3:1 sortie-entrée se mélange à environ $0.69 pour 1 million de jetons. Les chiffres sont des données de démonstration illustratives.
Raisonnement complexe, analyse, planification et résolution de problèmes en plusieurs étapes où la qualité des réponses compte plus que le coût brut.
trinity-large-thinking prend en charge jusqu'à une fenêtre contextuelle de jeton 262K — suffisamment grande pour des documents longs et des conversations étendues en une seule requête.
Dans l'ensemble suivi HotON.ai, trinity-large-thinking est moins cher que 61% des modèles en termes de prix d'entrée et se classe #76 de 521 en termes d'efficacité globale.
Oui — qwen-plus-2025-07-28:thinking est une option moins coûteuse à $0.78 par 1 million de jetons de sortie, tout en couvrant des cas d'utilisation similaires de Raisonnement. Comparez-les côte à côte sur HotON.ai.
Le prix est réel (via le catalogue TestKey, mis à jour quotidiennement). La qualité (Arena Elo) est réelle là où le modèle est classé sur LMArena. La vitesse, la disponibilité et l'efficacité sont des estimations modélisées.