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
Prezzo a partire da 2026-05-11 · Fonte: inception_reference_catalog
Generazione di codice, refactoring e revisione e carichi di lavoro di strumenti per sviluppatori con un ampio contesto.
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 è un modello Codice di Inception (US). HotON.ai lo tiene traccia di $0.25 per 1 milione di token di input e $0.75 per 1 milione di token di output, con una finestra di contesto del token 128K. Il suo punteggio di efficienza composito è 89/100 con un $0.001 stimato per attività riuscita.
mercury-coder viene tracciato su $0.25 per 1 milione di token di input e $0.75 per 1 milione di token di output. Un tipico carico di lavoro output-to-input 3:1 si riduce a circa $0.63 per 1 milione di token. Le cifre sono dati dimostrativi illustrativi.
Generazione di codice, refactoring e revisione e carichi di lavoro di strumenti per sviluppatori con un ampio contesto.
mercury-coder supporta fino a una finestra di contesto del token 128K, abbastanza grande per documenti lunghi e conversazioni estese in un'unica richiesta.
All'interno dell'insieme tracciato HotON.ai, mercury-coder è più economico della 58% dei modelli sul prezzo di input e si classifica #137 di 521 in base all'efficienza complessiva.
Sì: qwen3-coder-next è un'opzione a costo inferiore a $0.75 per 1 milione di token di output, pur coprendo casi d'uso Codice simili. Confrontali fianco a fianco su HotON.ai.
Il prezzo è reale (tramite il catalogo TestKey, aggiornato quotidianamente). La qualità (Arena Elo) è reale quando il modello è classificato su LMArena. Velocità, disponibilità ed efficienza sono stime modellate.