Prezzo registrato quotidianamente dal 2026-06-07. Il grafico delle tendenze si riempie man mano che la cronologia si accumula.
Tipico mix output-input 3:1, per 1 milione di token
Fonte: openrouter
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.
Poolside Laguna XS.2 è un modello di codifica agente aperto attivo di peso libero con 33B parametri totali e 3B parametri attivi.
Laguna-XS.2 è un modello Testo di Poolside (US). HotON.ai lo tiene traccia di $0.10 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.
Laguna-XS.2 viene tracciato su $0.10 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 $0.18 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.
Laguna-XS.2 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, Laguna-XS.2 è più economico della 78% dei modelli sul prezzo di input e si classifica #120 di 522 in base all'efficienza complessiva.
Sì: nemotron-3-nano-30b-a3b è un'opzione a costo inferiore a $0.20 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 — Laguna-XS.2 (Poolside): $0.10/1M input, $0.20/1M output. https://hoton.ai/it/models/poolside-laguna-xs-2Il 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.