Miscelato $/1 milione tra le versioni tracciate di questa linea.
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 misti di testo, immagini, audio e documenti che beneficiano di un unico modello in tutte le modalità.
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 is an updated 24B parameter model from Mistral optimized for instruction following, repetition reduction, and improved function calling. Compared to the 3.1 release, version 3.2 sig...
mistral-small-3.2-24b-instruct è un modello Multimodale di Mistral AI (US). HotON.ai lo tiene traccia di $0.08 per 1 milione di token di input e $0.20 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 $0.000 stimato per attività riuscita.
mistral-small-3.2-24b-instruct viene tracciato su $0.08 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 $0.17 per 1 milione di token. Le cifre sono dati dimostrativi illustrativi.
Carichi di lavoro misti di testo, immagini, audio e documenti che beneficiano di un unico modello in tutte le modalità.
mistral-small-3.2-24b-instruct 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, mistral-small-3.2-24b-instruct è più economico della 85% dei modelli sul prezzo di input e si classifica #120 di 521 in base all'efficienza complessiva.
Sì: qwen3.5-9b è un'opzione a costo inferiore a $0.15 per 1 milione di token di output, pur coprendo casi d'uso Multimodale 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.