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Prezzo combinato giornaliero ($/1 milione): registrato ogni giorno, si sviluppa in una tendenza nel tempo.
Tipico mix output-input 3:1, per 1 milione di token
Fonte: litellm
Carichi di lavoro generici per la generazione di testi, chat, riepiloghi e contenuti in cui contano di più l'ampia capacità e il basso costo.
Alpindale Llama 3.2 1B Instruct è una scheda modello di istruzioni compatta per metadati di riferimento del percorso a basso costo.
Llama-3.2-1B-Instruct è un modello Testo di Alpindale (US). HotON.ai lo tiene traccia di $0.03 per 1 milione di token di input e $0.20 per 1 milione di token di output, con una finestra di contesto del token 131K. Il suo punteggio di efficienza composito è 89/100 con un $0.000 stimato per attività riuscita.
Llama-3.2-1B-Instruct viene tracciato su $0.03 per 1 milione di token di input e $0.20 per 1 milione di token di output. Un tipico carico di lavoro output-to-input 3:1 si riduce a circa $0.16 per 1 milione di token. Le cifre sono dati dimostrativi illustrativi.
Carichi di lavoro generici per la generazione di testi, chat, riepiloghi e contenuti in cui contano di più l'ampia capacità e il basso costo.
Llama-3.2-1B-Instruct supporta fino a una finestra di contesto del token 131K, abbastanza grande per documenti lunghi e conversazioni estese in un'unica richiesta.
All'interno dell'insieme tracciato HotON.ai, Llama-3.2-1B-Instruct è più economico della 95% dei modelli sul prezzo di input e si classifica #246 di 535 in base all'efficienza complessiva.
Sì: hunyuan-lite è un'opzione a costo inferiore a $0.11 per 1 milione di token di output, pur coprendo casi d'uso Testo simili. Confrontali fianco a fianco su HotON.ai.
Pronto per essere incollato in articoli, documenti o richieste di intelligenza artificiale: i prezzi e la data si aggiornano con i dati in tempo reale.
HotON.ai — Llama-3.2-1B-Instruct (Alpindale): $0.03/1M input, $0.20/1M output. https://hoton.ai/it/models/alpindale-llama-3-2-1b-instructIl prezzo è reale (tramite il catalogo TestKey, aggiornato quotidianamente). La qualità (Arena Elo) è reale quando il modello è classificato su LMArena. L’efficienza è un modello composito di prezzo reale e contesto.