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विशिष्ट 3:1 आउटपुट-टू-इनपुट मिश्रण, प्रति 1एम टोकन
स्रोत: litellm
जटिल तर्क, विश्लेषण, योजना और बहु-चरणीय समस्या समाधान जहां उत्तर की गुणवत्ता कच्ची लागत से अधिक मायने रखती है।
Microsoft Phi 4 रीजनिंग गणित, विज्ञान, कोडिंग और निर्देश-पालन कार्यभार के लिए एक 14B ओपन-वेट रीजनिंग मॉडल है।
phi-4-reasoning Microsoft (US) का तर्क मॉडल है। HotON.ai इसे 33K-टोकन संदर्भ विंडो के साथ, $0.13 प्रति 1M इनपुट टोकन और $0.50 प्रति 1M आउटपुट टोकन पर ट्रैक करता है। प्रति सफल कार्य के लिए अनुमानित $0.001 पर इसका समग्र दक्षता स्कोर 88/100 है।
phi-4-reasoning को $0.13 प्रति 1M इनपुट टोकन और $0.50 प्रति 1M आउटपुट टोकन पर ट्रैक किया जाता है। एक सामान्य 3:1 आउटपुट-टू-इनपुट कार्यभार लगभग 1M टोकन पर $0.41 में मिश्रित होता है। आंकड़े उदाहरणात्मक डेमो डेटा हैं।
जटिल तर्क, विश्लेषण, योजना और बहु-चरणीय समस्या समाधान जहां उत्तर की गुणवत्ता कच्ची लागत से अधिक मायने रखती है।
phi-4-reasoning 33K-टोकन संदर्भ विंडो तक का समर्थन करता है - एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़ों और विस्तारित वार्तालापों के लिए पर्याप्त बड़ा।
HotON.ai ट्रैक किए गए सेट के भीतर, phi-4-reasoning इनपुट मूल्य पर 75% मॉडलों से सस्ता है और समग्र दक्षता के आधार पर 535 के #332 रैंक पर है।
हाँ - qwen3-30b-a3b-thinking-2507 $0.40 प्रति 1M आउटपुट टोकन पर एक कम लागत वाला विकल्प है, जबकि अभी भी समान तर्क उपयोग के मामलों को कवर करता है। HotON.ai पर उनकी साथ-साथ तुलना करें।
लेखों, दस्तावेज़ों या एआई संकेतों में चिपकाने के लिए तैयार - कीमतें और तारीख लाइव डेटा के साथ ताज़ा हो जाती हैं।
HotON.ai — phi-4-reasoning (Microsoft): $0.13/1M input, $0.50/1M output. https://hoton.ai/hi/models/microsoft-phi-4-reasoningमूल्य निर्धारण वास्तविक है (TestKey कैटलॉग के माध्यम से, दैनिक अद्यतन)। गुणवत्ता (एरिना एलो) वास्तविक है जहां मॉडल को LMArena पर रैंक किया गया है। दक्षता वास्तविक कीमत और संदर्भ का एक मॉडलीकृत संयोजन है।