Melhor API de LLM para matemática e raciocínio multi-passo
As tarefas de matemática e raciocínio produzem longas cadeias de passos intermédios, pelo que o preço de saída costuma importar mais do que o de entrada. Aqui estão os nossos modelos topo de gama monitorizados, ordenados pela taxa de saída mais baixa primeiro.
As tarefas de matemática e raciocínio multi-passo tendem a produzir longas cadeias de passos intermédios antes de chegar a uma resposta final — a saída é muitas vezes bem maior do que o prompt que a desencadeou. Isso desloca o fator de custo para o preço de saída em vez do de entrada. Esta lista filtra modelos topo de gama, ordenados por preço de saída crescente, já que o topo de gama é onde os fornecedores posicionam a sua melhor capacidade de raciocínio.
Não avaliamos por benchmark a qualidade por tarefa — esta seleção é construída apenas a partir do preço verificado e da janela de contexto publicada. Use-a para reduzir candidatos por custo, e depois avalie você mesmo a qualidade do resultado.
Perguntas frequentes
Não medimos diretamente a precisão matemática, mas os fornecedores geralmente posicionam os seus modelos topo de gama — não os económicos ou equilibrados — como os construídos para raciocínio complexo. Esta lista reflete esse posicionamento do fornecedor, não um teste independente que tenhamos realizado.
As tarefas intensivas em raciocínio costumam gerar um longo trabalho intermédio antes da resposta final, pelo que a resposta pode ser muitas vezes mais longa do que o prompt. Como os tokens de saída são faturados separadamente, isso desloca mais peso da fatura para a taxa de saída.
Frequentemente sim — alguns fornecedores permitem limitar o orçamento de raciocínio ('thinking') por chamada, o que reduz diretamente os tokens de saída e o custo, por vezes à custa da precisão em problemas mais difíceis. Consultem a documentação do modelo específico.