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 2026-04-28 · Fonte: legacy_model_catalog
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.
A 7.3B parameter model that outperforms Llama 2 13B on all benchmarks, with optimizations for speed and context length.
mistral-7b-instruct-v0.1 è un modello Testo di Mistral AI (US). HotON.ai lo tiene traccia di $0.11 per 1 milione di token di input e $0.19 per 1 milione di token di output, con una finestra di contesto del token 3K. Il suo punteggio di efficienza composito è 88/100 con un $0.000 stimato per attività riuscita.
mistral-7b-instruct-v0.1 viene tracciato su $0.11 per 1 milione di token di input e $0.19 per 1 milione di token di output. Un tipico carico di lavoro output-to-input 3:1 si riduce a circa $0.17 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.
mistral-7b-instruct-v0.1 supporta fino a una finestra di contesto del token 3K, abbastanza grande per documenti lunghi e conversazioni estese in un'unica richiesta.
All'interno dell'insieme tracciato HotON.ai, mistral-7b-instruct-v0.1 è più economico della 78% dei modelli sul prezzo di input e si classifica #346 di 521 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.
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.