Migliore API LLM economica per alto volume
Quando chiami l'API milioni di volte al mese, la tariffa per token È il budget. Ecco i nostri modelli della fascia economica, dalla tariffa di input più bassa.
I carichi di lavoro ad alto volume — classificazione, etichettatura, moderazione, estrazione di massa — sono generalmente limitati dall'economia unitaria, non dalla capacità grezza. Con milioni di chiamate al mese, una frazione di centesimo per chiamata si accumula in fretta, e poiché questi task restituiscono di solito una risposta breve (un'etichetta, una categoria, un booleano) per un prompt molto più lungo, il prezzo in input conta di solito più di quello in output. I modelli qui sotto sono le nostre scelte della fascia economica, ordinati per prezzo di input più basso.
| Modello | Provider | Input /1M | Output /1M | Contesto |
|---|---|---|---|---|
| Mistral | $0.15 | $0.60 | Non pubblicato | |
| Meta (via Together AI) | $0.18 | $0.59 | 1M token | |
| OpenAI | $0.20 | $1.20 | ~1,05M token | |
| $0.25 | $1.50 | Non pubblicato | ||
| Meta (via Together AI) | $0.27 | $0.85 | ~1,05M token | |
| DeepSeek | $0.30 | $1.20 | 1M token | |
| Amazon | $0.30 | $2.50 | 1M token | |
| Alibaba | $0.40 | $1.60 | 1M token | |
| Mistral | $0.50 | $1.50 | Non pubblicato | |
| Anthropic | $1.00 | $5.00 | 200K token | |
| xAI | $1.00 | $2.00 | 256K token |
Non facciamo il benchmark della qualità per compito specifico — questa selezione è costruita solo a partire dal prezzo verificato e dalla finestra di contesto pubblicata. Usala per restringere i candidati in base al costo, poi valuta tu stesso la qualità dell'output.
Domande frequenti
La maggior parte dei task ad alto volume invia un prompt lungo ma restituisce una risposta breve — un'etichetta o pochi campi. Poiché i token di input dominano il conto in questo schema, il prezzo di input è di solito ciò che determina il costo reale per chiamata.
Non necessariamente. Tracciamo solo prezzo verificato e finestra di contesto, non l'accuratezza del task. Se un modello più economico produce abbastanza errori da richiedere revisione manuale, quel costo nascosto può superare il risparmio — testate prima su un campione dei vostri dati reali.
Non sempre — i modelli della fascia economica a volte hanno una finestra di contesto più piccola rispetto al modello di punta dello stesso fornitore. Controllate la colonna contesto sopra se il vostro task coinvolge documenti lunghi, non solo stringhe brevi.