일일 혼합 가격($/1M) — 매일 기록되며 시간이 지남에 따라 추세가 형성됩니다.
1M 토큰당 일반적인 3:1 출력-입력 혼합
2026-04-28 기준 가격 · 원천: legacy_model_catalog
대규모 컨텍스트를 갖춘 코드 생성, 리팩토링 및 검토, 개발자 도구 작업 부하.
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct is a 7B parameter instruction-tuned language model optimized for code-related tasks such as code generation, reasoning, and bug fixing. Based on the Qwen2.5 architecture, it incorporates enha...
qwen2.5-coder-7b-instruct는 Alibaba Cloud · Qwen(CN)의 암호 모델입니다. HotON.ai는 33K 토큰 컨텍스트 창을 사용하여 1M 입력 토큰당 $0.03 및 1M 출력 토큰당 $0.09로 이를 추적합니다. 복합 효율성 점수는 성공적인 작업당 추정된 $0.000에서 89/100입니다.
qwen2.5-coder-7b-instruct는 1M 입력 토큰당 $0.03, 1M 출력 토큰당 $0.09로 추적됩니다. 일반적인 3:1 출력-입력 워크로드는 대략 1M 토큰당 $0.08로 혼합됩니다. 수치는 예시적인 데모 데이터입니다.
대규모 컨텍스트를 갖춘 코드 생성, 리팩토링 및 검토, 개발자 도구 작업 부하.
qwen2.5-coder-7b-instruct는 최대 33K 토큰 컨텍스트 창을 지원합니다. 이는 단일 요청으로 긴 문서와 확장된 대화를 처리할 수 있을 만큼 충분히 큽니다.
HotON.ai 추적 세트 내에서 qwen2.5-coder-7b-instruct는 입력 가격에서 모델의 95%보다 저렴하고 전체 효율성 기준으로 521의 #196 순위를 매깁니다.
가격은 실제입니다(매일 업데이트되는 TestKey 카탈로그를 통해). 품질(Arena Elo)은 모델이 LMArena에서 순위가 매겨진 곳에서 실제입니다. 속도, 가용성 및 효율성은 모델링된 추정치입니다.