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이 라인의 추적 버전 전체에 $/1M을 혼합했습니다.
1M 토큰당 일반적인 3:1 출력-입력 혼합
원천: litellm
여러 양식에 걸쳐 하나의 모델을 활용하는 혼합 텍스트, 이미지, 오디오 및 문서 워크로드입니다.
GLM-4.6V는 고정밀 시각 이해와 장기 컨텍스트 추론을 위해 설계된 대규모 다중 모드 모델입니다. 이미지, 문서, 혼합 미디어에서 최대 128K 토큰을 지원하며, 복잡한 페이지 레이아웃을 처리합니다...
glm-4.6v는 Zhipu AI (GLM)(CN)의 다중 모드 모델입니다. HotON.ai는 131K 토큰 컨텍스트 창을 사용하여 1M 입력 토큰당 $0.30 및 1M 출력 토큰당 $0.90로 이를 추적합니다. 복합 효율성 점수는 성공적인 작업당 추정된 $0.001에서 89/100입니다.
glm-4.6v는 1M 입력 토큰당 $0.30, 1M 출력 토큰당 $0.90로 추적됩니다. 일반적인 3:1 출력-입력 워크로드는 대략 1M 토큰당 $0.75로 혼합됩니다. 수치는 예시적인 데모 데이터입니다.
여러 양식에 걸쳐 하나의 모델을 활용하는 혼합 텍스트, 이미지, 오디오 및 문서 워크로드입니다.
glm-4.6v는 최대 131K 토큰 컨텍스트 창을 지원합니다. 이는 단일 요청으로 긴 문서와 확장된 대화를 처리할 수 있을 만큼 충분히 큽니다.
HotON.ai 추적 세트 내에서 glm-4.6v는 입력 가격에서 모델의 51%보다 저렴하고 전체 효율성 기준으로 535의 #202 순위를 매깁니다.
예 — gemini-2.0-flash-001는 1M 출력 토큰당 $0.40의 저렴한 옵션이면서도 유사한 다중 모드 사용 사례를 계속 다루고 있습니다. HotON.ai에서 나란히 비교해 보세요.
기사, 신문 또는 AI 프롬프트에 붙여넣을 준비가 되어 있습니다. 가격과 날짜는 실시간 데이터로 새로 고쳐집니다.
HotON.ai — glm-4.6v (Zhipu AI (GLM)): $0.30/1M input, $0.90/1M output. https://hoton.ai/ko/models/z-ai-glm-4-6v가격은 실제입니다(매일 업데이트되는 TestKey 카탈로그를 통해). 품질(Arena Elo)은 모델이 LMArena에서 순위가 매겨진 곳에서 실제입니다. 효율성은 실제 가격과 상황을 모델로 조합한 것입니다.