ジェネレイティブ 大型モデル公式API
価格体系
オープンと共有の時代において、OpenAIは人工知能の革命をリードしています。この度、GPT-4-ALL、GPT-4-multimodal、GPT-4-gizmo-*など、OpenAIの全モデルを完全にサポートし、さらに様々な自家製ビッグモデルもサポートしたことを世界に発表します。最もエキサイティングなのは、より強力で影響力のあるGPT-4oを世に送り出したことです!




オープンAI
オープンAIプラス
旅の途中
スノー
ルマ
クロード
ムーンショット
グーグル インターネット企業
百度のオンラインショップzhidao.baidu.com
アリトゥニ
オープンAI
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
gpt-4o-ミニ | ビジュアルモデル | 出来高払い |
入力トークン:$0.00045/Kトークン 出力トークン:$0.0018/Kトークン |
入力倍率:0.225 補完倍率:4 |
gpt-4o-miniは主に安くて良い。128Kのコンテキストを持ち、最大16Kのトークンと2023年10月の知識カットオフをリクエストごとに出力します。1106シリーズ以上のモデルでは、tool_callsとfunction_callsがサポートされています。 |
gpt-4o-mini-2024-07-18 | ビジュアルモデル | 出来高払い |
入力トークン:$0.00045/Kトークン 出力トークン:$0.0018/Kトークン |
入力倍率:0.225 補完倍率:4 |
gpt-4o-miniは主に安くて良い。128Kのコンテキストを持ち、最大16Kのトークンと2023年10月の知識カットオフをリクエストごとに出力します。1106シリーズ以上のモデルでは、tool_callsとfunction_callsがサポートされています。 |
gpt-4o | ビジュアルモデル | 出来高払い |
入力トークン:$0.015/Kトークン 出力トークン:$0.045/Kトークン |
入力倍率:7.5 補完倍率:3 |
GPT-4oはOpenAIの最も先進的なマルチモーダルモデルで、GPT-4 Turboよりも高速かつ安価で、ビジュアル機能が強化されています。1106シリーズ以上のモデルは、ツールコールとファンクションコールをサポートしています。 |
gpt-4o-2024-05-13 | ビジュアルモデル | 出来高払い |
入力トークン:$0.015/Kトークン 出力トークン:$0.045/Kトークン |
入力倍率:7.5 補完倍率:3 |
GPT-4oはOpenAIの最も先進的なマルチモーダルモデルで、GPT-4 Turboよりも高速かつ安価で、ビジュアル機能が強化されています。1106シリーズ以上のモデルは、ツールコールとファンクションコールをサポートしています。 |
gpt-4-turbo🔥。 | ビジュアルモデル | 出来高払い |
入力トークン:$0.03/Kトークン 出力トークン:$0.09/Kトークン |
入力倍率:15 補完倍率:3 |
GPT-4 Turbo with Visionは最新世代のモデルです。よりパワフルになり、2023年4月の知識期限でアップデートされ、128Kのコンテキストウィンドウを導入し、テキストまたはイメージの入力を受け付け、テキストを出力し、以前のどのモデルよりも正確にパズルを解きます。1106シリーズ以上のモデルは、tool_callsとfunction_callsをサポートしています。 |
gpt-4-turbo-2024-04-09 🔥 🔥 🔥 🔥 | ビジュアルモデル | 出来高払い |
入力トークン:$0.03/Kトークン 出力トークン:$0.09/Kトークン |
入力倍率:15 補完倍率:3 |
GPT-4 Turbo with Visionは最新世代モデルです。よりパワフルになり、知識の期限は2023年4月に更新され、128Kのコンテキストウィンドウが導入され、テキストまたはイメージの入力を受け付け、テキストを出力し、従来のどのモデルよりも正確にパズルを解きます。 |
ダールe-3 🔥 ↪So_1F525 | ドローイング、対話 | 出来高払い |
スタンダード。 - 1024 x 1024: $0.16 - 1024×1792 / 1792×1024: $0.32 HDだ。 - 1024 x 1024: $0.32 - 1024×1792 / 1792×1024: $0.48 |
入力倍率:64 相補乗数:1 |
DALL-E-3は品質とサイズのパラメータ設定をサポートし、チャット形式の通話と互換性があります。斬新な画像やアートワークを直接生成。 |
gpt-4-vision互換 | ビジュアルモデル | 出来高払い |
入力トークン:$0.03/Kトークン 出力トークン:$0.06/Kトークン |
入力倍率:15 補完倍率:2 |
このサイト独自のものです!画像を読み込むためのURLパラメータを持つ互換性のあるチャットプロンプト、互換性のあるプロンプト形式(画像URL +スペース+プロンプトサポート複数の画像):img_urlプロンプト。公式オリジナルビジョンは、公式ドキュメントに従ってコードを変更する必要があります。 |
gpt-4-ヴィジョン・プレビュー | ビジュアルモデル | 出来高払い |
入力トークン:$0.03/Kトークン 出力トークン:$0.09/Kトークン |
入力倍率:15 補完倍率:3 |
ビジョン・プレビューでは、公式文書に従ったコード変更が必要です。 |
gpt-4-1106-プレビュー | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.03/Kトークン 出力トークン:$0.09/Kトークン |
入力倍率:15 補完倍率:3 |
最新のgpt-4-1106-preview(gpt-4-turboとしても知られている)は、gpt-4より67%安く、128kコンテキストをサポートし、TOOLSをサポートし、知識期限は2023年4月である。 |
プレビュー | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.03/Kトークン 出力トークン:$0.09/Kトークン |
入力倍率:15 補完倍率:3 |
最新のgpt-4-0125-preview、gpt-4-1106-previewのアップグレード版、コード生成機能の強化、モデルの "lazy "現象の軽減、非英語UTF-8生成問題の修正。 |
gpt-4-turbo-プレビュー | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.03/Kトークン 出力トークン:$0.09/Kトークン |
入力倍率:15 補完倍率:3 |
gpt-4-turbo-previewのバージョンアップ、コード生成機能の強化、モデルの'laziness'現象の軽減、非英語UTF-8生成問題の修正。 |
グプトフォー | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.09/Kトークン 出力トークン:$0.18/Kトークン |
入力倍率:45 補完倍率:2 |
純粋な公式GPT4シリーズ、シリーズモデルサポートfunction_call。 |
gpt-4-0613 | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.09/Kトークン 出力トークン:$0.18/Kトークン |
入力倍率:45 補完倍率:2 |
純粋な公式GPT4シリーズ、0613シリーズはfunction_callをサポートしています。 |
GTPT-4-0314 (廃止予定) | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.09/Kトークン 出力トークン:$0.18/Kトークン |
入力倍率:45 補完倍率:2 |
ピュアオフィシャルGPT4シリーズ。 |
gpt-4-32k | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.06/Kトークン 出力トークン:$0.12/Kトークン |
入力倍率:30 補完倍率:2 |
純粋な公式GPT4 32Kシリーズ。 |
GTPT-4-32K-0613 | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.06/Kトークン 出力トークン:$0.12/Kトークン |
入力倍率:30 補完倍率:2 |
純粋な公式GPT4 1.5Bシリーズ、0613シリーズはfunction_callをサポートしています。 |
GTPT-4-32K-0314 | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.06/Kトークン 出力トークン:$0.12/Kトークン |
入力倍率:30 補完倍率:2 |
純粋な公式GPT4 1.5Bシリーズ。 |
gpt-3.5-ターボ | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.0015/Kトークン 出力トークン:$0.0045/Kトークン |
入力倍率:0.75 補完倍率:3 |
純粋な公式高速GPT3.5シリーズ、サポートfunction_call。 |
GPT-3.5-ターボ-0613 | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.0045/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:2.25 相補乗数:1.33333333333333333333333333333333333333333333333333 |
純粋な公式高速GPT3.5シリーズ、サポートfunction_call。 |
gpt-3.5-turbo-0301 | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.0045/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:2.25 相補乗数:1.33333333333333333333333333333333333333333333333333 |
tools_callに対応した純粋な公式高速GPT3.5シリーズ。 |
GPT-3.5-ターボ-1106 | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.003/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:1.5 補完倍率:2 |
tools_callに対応した純粋な公式高速GPT3.5シリーズ。 |
gpt-3.5-turbo-0125 | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.0015/Kトークン 出力トークン:$0.0045/Kトークン |
入力倍率:0.75 補完倍率:3 |
tools_callに対応した純粋な公式高速GPT3.5シリーズ。 |
gpt-3.5-turbo-instruct | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.0045/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:2.25 相補乗数:1.33333333333333333333333333333333333333333333333333 |
純粋な公式高速GPT3.5シリーズ、サポートfunction_call。 |
GMPT-3.5-ターボ-16K | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.009/Kトークン 出力トークン:$0.012/Kトークン |
入力倍率:4.5 相補乗数:1.33333333333333333333333333333333333333333333333333 |
純粋な公式高速GPT3.5 16Kシリーズ、サポートfunction_call。 |
gpt-3.5-turbo-16k-0613 | 対話 | 出来高払い |
入力トークン:$0.009/Kトークン 出力トークン:$0.012/Kトークン |
入力倍率:4.5 相補乗数:1.33333333333333333333333333333333333333333333333333 |
純粋な公式高速GPT3.5 16Kシリーズ、サポートfunction_call。 |
ドールE、ドールE-2 | ドローイング、対話 | 出来高払い |
1024×1024: $0.045 512 x 512: $0.0405 256×256: $0.036 |
入力倍率:18 相補乗数:1 |
DALL-E描画、品質とサイズのパラメータを設定するためのサポート、チャット形式の呼び出しと互換性があります。 |
ts-1 | 音声合成 | 出来高払い |
入力トークン: $0.06/K文字 出力トークン:$0.06/K文字 |
入力倍率:30 相補乗数:1 |
音声合成モデル トーン設定に対応したTTSで、標準的なtts-1モデルは最も低遅延ですが、tts-1-hdモデルより品質が劣ります。 |
TTS-1-1106 | 音声合成 | 出来高払い |
入力トークン: $0.06/K文字 出力トークン:$0.06/K文字 |
入力倍率:30 相補乗数:1 |
音声合成モデル トーン設定に対応したTTSで、標準的なtts-1モデルは最も低遅延ですが、tts-1-hdモデルより品質が劣ります。 |
TTS-1-HD | 音声合成 | 出来高払い |
入力トークン: $0.06/K文字 出力トークン:$0.06/K文字 |
入力倍率:30 相補乗数:1 |
音声合成モデル TTS、トーン設定に対応。 |
TTS-1-HD-1106 | 音声合成 | 出来高払い |
入力トークン: $0.06/K文字 出力トークン:$0.06/K文字 |
入力倍率:30 相補乗数:1 |
音声合成モデル TTS、トーン設定に対応。 |
ウィスパー1 | 音声テキスト化 | 出来高払い |
入力トークン:$0.06/Kトークン 出力トークン:$0.06/Kトークン |
入力倍率:30 相補乗数:1 |
ウィスパーは音声をテキストに書き起こし、多言語を英語に翻訳することができる。 |
埋め込み | ベクトル埋め込み | 出来高払い |
投入トークン:公式倍率×3 トークンを出力する。 |
入力倍率: - 補完的乗数: - |
すべての公式エンベデッドモデルに対応している。 |
その他のOpenAIベースモデル | – | 出来高払い |
入力トークン:公式文書に合わせる トークンを出力する。 |
入力倍率: - 補完的乗数: - |
すべての公式戦モデル(ファインチューニング、アシストを除く)に対応。 |
オープンAIプラス
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | 明確化 |
---|---|---|---|---|
gpt-4-ギズモ | 対話 | 容量課金 | 入力倍率:15 補完倍率:2 |
gptsのidを取得する必要があります。モデル:gpt-4-gizmo-(gizmo_id)。gizmo_idの取得方法:gizmo_idはgptsを作成した後、共有リンクでg-xxxxを見ることができます。または、GPTsショップでお好きなgptsを検索し、gizmo_idをコピーしてください。 |
gpt-4-all | 対話 | 容量課金 | 入力倍率:15 補完倍率:2 |
GPTオールモデル、公式GPT-4のコレクション、ネットワーク、地図読み取り、描画機能、コードインタプリタのすべてが1つで、ファイルリンクは任意の場所にプロンプトを置くことができます。 |
gpt-4o-all | 対話 | 容量課金 | 入力倍率:15 補完倍率:2 |
GPTオールモデル、公式GPT-4のコレクション、ネットワーク、地図読み取り、描画機能、コードインタプリタのすべてが1つで、ファイルリンクは任意の場所にプロンプトを置くことができます。 |
検索-gpts | 探索 | 容量課金 | 入力倍率:15 補完倍率:2 |
gpts インターフェースを検索し、生の json データを返します。 |
検索-gpts-チャット | 対話 | 容量課金 | 入力倍率:15 補完倍率:2 |
チャット検索gptsはopenaiフォーマットと互換性があり、Markdownタイプセットデータを返します。 |
旅の途中
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | 明確化 |
---|---|---|---|---|
mjチャット | 対話 | 通過課金 | $0.25/セッション | エージェント・ベースの実装は、例えばチャット・スタイルで直接呼び出すことができる: プロンプトフォーマット(画像URL+スペース+プロンプト+カスタムパラメータ):img_url prompt -niji 5 ローカルでの再塗装はサポートされていない。 |
旅の途中 | 彫刻 | 通過課金 | – | すべてのMidjourney操作Mj V6、ローカルリペイント、フェイスチェンジをサポート。あなたのプロジェクトが上記の方法をサポートしていない場合は、Midjourneyプロキシプラスだけでなく、Midjourneyプロキシインタフェースプロトコルをサポートし、自分でアクセスすることができます。国内アンチ世代+ Discord国内アンチ世代+中国語翻訳インターフェイスの画像を統合している、スーパー120米ドルの公式アカウントの使用は、同時性を高めるために。 |
スノー
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | 明確化 |
---|---|---|---|---|
スノV3 | 対話 | 通過課金 | $0.3/セッション | SunoAIは、インスピレーションモード、歌詞モードをサポートし、純粋な音楽も生成するブンゼンバーナーモデルを導入しています。1回のリクエストで、同じ歌詞で異なるスタイルの2曲を生成し、MVやカバー曲も生成する。この作品は市販されている。OpenAIのチャットフォーマットは、gptを使うのと同じように、通話用に統合されています。質問例:愛についてのロックソングを生成してください。 |
スノ-v3.5 | 対話 | 通過課金 | $0.3/セッション | SunoAIは、インスピレーションモード、歌詞モードをサポートし、純粋な音楽も生成するブンゼンバーナーモデルを導入しています。1回のリクエストで、同じ歌詞で異なるスタイルの2曲を生成し、MVやカバー曲も生成する。この作品は市販されている。OpenAIのチャットフォーマットは、gptを使うのと同じように、通話用に統合されています。質問例:愛についてのロックソングを生成してください。 |
スノー・ミュージック | API非同期タスク | 通過課金 | $0.1/セッション | Suno APIは、同じプラットフォームでSuno公式ウェブサイトを作成することができ、公式ウェブサイトのすべての操作をサポートしています。GoAmzと互換性のある、カスタムモード、インスピレーションモード、コンティニューをサポートしています。 |
suno_lyrics | API非同期タスク | 通過課金 | $0.01/セッション | Suno APIは、同じプラットフォームでSuno公式ウェブサイトを作成することができ、公式ウェブサイトのすべての操作をサポートします。このモデルは歌詞生成用で、GoAmzと互換性があります。 |
ルマ
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | 明確化 |
---|---|---|---|---|
ルーマビデオ | 対話 | 通過課金 | $0.2/セッション | Luma AIリテラシービデオ、チャット形式、参照画像のアップロードをサポート、GPT3.5と同じ方法で使用、例題:踊る猫。 |
luma_video_api | API非同期タスク | 通過課金 | $0.54/セッション | Luma AI APIリテラシービデオ、2枚の参考写真のアップロードをサポートします。Luma公式ウェブサイトと同じプラットフォームを構築することができ、公式ウェブサイトのすべての操作をサポートします。 |
クロード
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
claude-3-opus-20240229 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.045/Kトークン 出力トークン:$0.225/Kトークン |
入力倍率:22.5 補完倍率:5 |
クロード・モデルの最新バージョンは、最先端の言語処理、200Kのコンテクストのサポート、画像の読み取りを特徴としている。 |
claude-3-sonnet-20240229 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.009/Kトークン 出力トークン:$0.045/Kトークン |
入力倍率:4.5 補完倍率:5 |
クロード・モデルの最新バージョンは、最先端の言語処理、200Kのコンテクストのサポート、画像の読み取りを特徴としている。 |
claude-3-5-sonnet-20240620 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.009/Kトークン 出力トークン:$0.045/Kトークン |
入力倍率:4.5 補完倍率:5 |
クロード・モデルの最新バージョンであるクロード3-5は、最先端の言語処理を特徴とし、200Kのコンテクストをサポートし、画像を読み取ることができる。 |
claude-3-haiku-20240307 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.002/Kトークン 出力トークン:$0.01/Kトークン |
入力倍率:1 補完倍率:5 |
クロード・モデルの最新バージョンは、最先端の言語処理、200Kのコンテクストのサポート、画像の読み取りを特徴としている。 |
ムーンショット
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
ムーンショット-V1-128K | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.12/Kトークン 出力トークン:$0.12/Kトークン |
入力倍率:60 相補乗数:1 |
は、Moonshot AIが開発した1000億パラメータ言語モデルで、優れた意味理解、コマンド追従、テキスト生成を備えている。128Kのコンテキスト・ウィンドウをサポートしています。 |
ムーンショット-V1-32K | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.048/Kトークン 出力トークン:$0.048/Kトークン |
入力倍率:24 相補乗数:1 |
は、Moonshot AIが提供する1000億パラメータ言語モデルで、優れた意味理解、コマンド追従、テキスト生成を備えている。32Kのコンテキストウィンドウをサポートしています。 |
ムーンショット-V1-8K | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.024/Kトークン 出力トークン:$0.024/Kトークン |
入力倍率:12 相補乗数:1 |
Moonshot AIは、優れた意味理解、コマンド追従、テキスト生成機能を備えた、数千億のパラメーターを持つ言語モデルをリリースした。8Kのコンテキストウィンドウをサポートし、短いテキストのリアルタイム対話シナリオに適している。 |
グーグル インターネット企業
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
ジェミニ-1.0-pro-001 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.002/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:1 補完倍率:3 |
グーグルは、マルチモーダルAIの能力という点で、最先端の(SoTA)モデルを凌駕するGemini 1.0モデルファミリーを発表。 |
gemini-1.0-pro-vision-001 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.002/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:1 補完倍率:3 |
グーグルはGemini 1.0ファミリーを発表した。このモデルはマルチモーダルAI能力において最先端(SoTA)モデルを凌駕し、画像の読み取りをサポートする。 |
ジェミニプロ | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.002/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:1 補完倍率:3 |
グーグルのLLMモデルの中で最も汎用性が高く、最も広く使われるであろうこのモデルは、OpenAIのGPT-3.5レベルのモデルに対応することができる。 |
ジェミニプロビジョン | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.002/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:1 補完倍率:3 |
最も一般的で、グーグルのLLMモデルの中で最も広く使われるであろうこのモデルは、画像の読み取りをサポートするOpenAI GPT-3.5レベルのモデルに相当する。 |
gemini-1.0-pro-002 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.002/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:1 補完倍率:3 |
– |
ジェミニ-1.5-プロ | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.008/Kトークン 出力トークン:$0.024/Kトークン |
入力倍率:4 補完倍率:3 |
– |
gemini-1.5-flash-preview-0514 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.008/Kトークン 出力トークン:$0.024/Kトークン |
入力倍率:4 補完倍率:3 |
– |
ジェミニ-1.5-フラッシュ | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.008/Kトークン 出力トークン:$0.024/Kトークン |
入力倍率:4 補完倍率:3 |
– |
gemini-1.5-pro-preview-0514 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.008/Kトークン 出力トークン:$0.024/Kトークン |
入力倍率:4 補完倍率:3 |
– |
ジェミニ・エクスペリメンタル | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.002/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:1 補完倍率:3 |
– |
グーグルパーム | 対話 | 通過課金 | $0.006/セッション | – | – |
百度のオンラインショップzhidao.baidu.com
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
ERNIE-Bot-4 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.258/K トークン 出力トークン:$0.258/Kトークン | 入力倍率: 129 完成倍率:1 | バイドゥが自社開発したWenxin産業グレード知識強化大規模言語モデルのバージョン4.0は、ERNIE 3.5に比べ、理解力、生成力、論理力、記憶力が大幅に向上し、5K入力+2K出力をサポートするなど、基本モデルの包括的なアップグレードを実現した。 |
ERNIE-4.0-8K | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.03408/K トークン 出力トークン:$0.03408/Kトークン | 入力倍率: 17.04 完成倍率: 1 | バイドゥが自社開発したWenxin産業グレード知識強化大規模言語モデルのバージョン4.0は、ERNIE 3.5に比べ、理解力、生成力、論理力、記憶力が大幅に向上し、5K入力+2K出力をサポートするなど、基本モデルの包括的なアップグレードを実現した。 |
ERNIE-Lite-8K-0308 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.001/K トークン 出力トークン:$0.002/Kトークン | 入力倍率: 0.5 完成倍率:2 | ERNIE-Bot-8Kは百度の代表的な大規模言語モデルで、膨大な中国語と英語のコーパスをカバーし、ほとんどの対話Q&A、オーサリング、プラグインアプリケーションのシナリオの要件を満たす強力な普遍的能力を備えています。 |
ERNIE-ライト-8K-0922 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.0022/K トークン 出力トークン:$0.0044/Kトークン | 入力倍率: 1.1 完了倍率:2 | バイドゥが独自に開発した軽量大型言語モデルは、優れたモデル効果と推論性能を考慮し、低コンピューティングパワーのAIアクセラレーションカード推論の使用に適しています。 |
ERNIE-スピード-128K | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.0012/K トークン 出力トークン:$0.0024/Kトークン | 入力倍率:0.6 完成倍率:2 | バイドゥが独自に開発した軽量大型言語モデルは、優れたモデル効果と推論性能を考慮し、低コンピューティングパワーのAIアクセラレーションカード推論の使用に適しています。 |
ERNIE-スピード-8K | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.0012/K トークン 出力トークン:$0.0024/Kトークン | 入力倍率:0.6 完成倍率:2 | バイドゥが独自に開発した軽量大型言語モデルは、優れたモデル効果と推論性能を考慮し、低コンピューティングパワーのAIアクセラレーションカード推論の使用に適しています。 |
アリトゥニ
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
クウェンプラス | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン |
入力倍率:20 相補乗数:1 |
同義千問超大規模言語モデル、中国語、英語など異なる言語入力をサポート。テキスト作成、テキスト処理、プログラミング支援、翻訳サービス、対話シミュレーションに適しています。 |
クウェン・ターボ | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.016/K トークン 出力トークン:$0.016/Kトークン |
入力倍率:8 相補乗数:1 |
同義千問超大規模言語モデル、中国語、英語など異なる言語入力をサポート。テキスト作成、テキスト処理、プログラミング支援、翻訳サービス、対話シミュレーションに適しています。 |
クウェンマックス | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.24/Kトークン 出力トークン:$0.24/Kトークン |
入力倍率:120 相補乗数:1 |
同義銭奇1000億レベル超大規模言語モデル、中国語、英語、その他の異なる言語入力をサポート。テキスト作成、テキスト処理、プログラミング支援、翻訳サービス、対話シミュレーションに適しています。 |
クウェンマックス-1201 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.24/Kトークン 出力トークン:$0.24/Kトークン |
入力倍率:120 相補乗数:1 |
同義銭奇1000億レベル超大規模言語モデル、中国語、英語、その他の異なる言語入力をサポート。テキスト作成、テキスト処理、プログラミング支援、翻訳サービス、対話シミュレーションに適しています。 |
qwen-max-longcontext | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.24/Kトークン 出力トークン:$0.24/Kトークン |
入力倍率:120 相補乗数:1 |
同義銭奇1000億レベル超大規模言語モデル、中国語、英語、その他の異なる言語入力をサポート。テキスト作成、テキスト処理、プログラミング支援、翻訳サービス、対話シミュレーションに適しています。 |
知的好奇心を刺激するスピーチ
ディープシーク
白川インテリジェンス
ゼロイチミリオン
迅速な対応
ビンビン
360 AI
テンセント・ハイブリッド
その他のモデル
知的好奇心を刺激するスピーチ
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
GLM-3-ターボ | 対話 | 通過課金 | $0.002/セッション | – | Wisdom Spectrum AI General Large 広告コピーライティング、小説執筆、知識ベースのライティング、コード生成など、高度な知識、推論能力、創造性を必要とするシナリオ向けのモデル。 |
グリム4 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.06/Kトークン 出力トークン:$0.06/Kトークン |
入力倍率:30 相補乗数:1 |
Smart Spectrum AI Universal Big Modelは、より強力なQ&Aおよびテキスト生成機能を提供します。複雑な対話対話や深いコンテンツ作成の設計シナリオに適しています。 |
Glm-4v | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.06/Kトークン 出力トークン:$0.06/Kトークン |
入力倍率:30 相補乗数:1 |
Smart Spectrum AIユニバーサル・ビッグ・モデルは、視覚的特徴と言語的特徴の深い融合を実現し、視覚的質問と回答、画像キャプション、視覚的位置特定、複雑なターゲット検出など、あらゆる種類の画像理解タスクをサポートする。 |
ディープシーク
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
ディープシーク・チャット | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.001/Kトークン 出力トークン:$0.002/Kトークン |
入力倍率:0.5 補完倍率:2 |
最強のオープンソースMoEモデルDeepSeek-V2、コードと数学的能力でGPT-4-Turboに対抗する世界初のモデル、コードと数学のいくつかのリストで世界第2位、DeepSeekは文系学生、32Kコンテクストをサポート。 |
ディープシーク・コーダー | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.001/Kトークン 出力トークン:$0.002/Kトークン |
入力倍率:0.5 補完倍率:2 |
DeepSeek-Coder-V2は、世界をリードするコードと数学の能力を持つ一方で、一般的な性能も高く、中国語と英語の一般的な能力という点で、中国の第一線にランクされています;DeepSeek-Coderは理系の学生で、32Kコンテキストをサポートしています。 |
白川インテリジェンス
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
白川2-53B | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.022/Kトークン 出力トークン:$0.022/Kトークン |
入力倍率:11 相補乗数:1 |
Baichuan1-53Bの機能を全面的にアップグレードしたBaichuan2-53Bは、数学的・論理的推論を大幅に向上させるだけでなく、高品質なデータシステムと検索の強化により、モデルの錯覚を大幅に軽減する。 |
白川2-ターボ | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.012/Kトークン 出力トークン:$0.012/Kトークン |
入力倍率:6 相補乗数:1 |
百全知能は百全2大モデルを核心とし、検索強化技術を大モデルと深く統合している。 |
EBaichuan2-Turbo-192k | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.022/Kトークン 出力トークン:$0.022/Kトークン |
入力倍率:11 相補乗数:1 |
192kの超ロングコンテキストウィンドウを持つBaichuan Intelligenceは、Baichuan2ビッグモデルを中核とし、検索強化技術をビッグモデルに深く統合しています。 |
ゼロイチミリオン
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
YI-34B-チャット-0205 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.006/Kトークン 出力トークン:$0.006/Kトークン |
入力倍率:3 相補乗数:1 |
バージョンの深い最適化のオープンソース版に基づいて、コマンドのコンプライアンス能力は、ほぼ30%を改善するために、モデルの応答待ち時間が大幅に削減されます。チャット、Q&A、対話、コラボレーション、翻訳やその他のシナリオに適用されます。 |
YI-34B-チャット-200K | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.024/Kトークン 出力トークン:$0.024/Kトークン |
入力倍率:12 相補乗数:1 |
200Kの長い文脈、約20w〜30wの漢字(ハリー・ポッター1冊分)または英単語の処理をサポート。マルチドキュメントのコンテンツ理解、膨大なデータ分析とマイニング、クロスドメインの知識融合アプリケーションに適しています。 |
イー・ヴイ・エル・プラス | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.012/Kトークン 出力トークン:$0.012/Kトークン |
入力倍率:6 相補乗数:1 |
1024*1024の高解像度画像入力をサポートし、画像Q&A、チャート理解、OCR、視覚推論機能を搭載。情報認識、抽出、理解、推論など、複雑な図表やスクリーンショットの内容分析に適しています。 |
迅速な対応
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
スパークデスク | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン |
入力倍率:20 相補乗数:1 |
これはKU Xunfeiが発表した新世代の認知知能ビッグモデルで、領域横断的な知識と言語理解力を持ち、自然な対話に基づいてタスクを理解し実行することができ、言語理解、知識クイズ、論理的推論、数学的問題解決、コード理解を提供する。 |
SparkDesk-v1.1 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン |
入力倍率:20 相補乗数:1 |
これはKU Xunfeiが発表した新世代の認知知能ビッグモデルで、領域横断的な知識と言語理解力を持ち、自然な対話に基づいてタスクを理解し実行することができ、言語理解、知識クイズ、論理的推論、数学的問題解決、コード理解を提供する。 |
SparkDesk-v2.1 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン |
入力倍率:20 相補乗数:1 |
これはKU Xunfeiが発表した新世代の認知知能ビッグモデルで、領域横断的な知識と言語理解力を持ち、自然な対話に基づいてタスクを理解し実行することができ、言語理解、知識クイズ、論理的推論、数学的問題解決、コード理解を提供する。 |
SparkDesk-v3.1 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン |
入力倍率:20 相補乗数:1 |
これはKU Xunfeiが発表した新世代の認知知能ビッグモデルで、領域横断的な知識と言語理解力を持ち、自然な対話に基づいてタスクを理解し実行することができ、言語理解、知識クイズ、論理的推論、数学的問題解決、コード理解を提供する。 |
SparkDesk-v3.5 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン |
入力倍率:20 相補乗数:1 |
これはKU Xunfeiが発表した新世代の認知知能ビッグモデルで、領域横断的な知識と言語理解力を持ち、自然な対話に基づいてタスクを理解し実行することができ、言語理解、知識クイズ、論理的推論、数学的問題解決、コード理解を提供する。 |
ビンビン
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
正確 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.01/Kトークン 出力トークン:$0.01/Kトークン |
入力倍率:5 相補乗数:1 |
NewBingプレシジョンモード、ネットワーク機能付き、ドローイングなし。 |
バランス | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.01/Kトークン 出力トークン:$0.01/Kトークン |
入力倍率:5 相補乗数:1 |
ネットワーク機能を備えたNewBingバランスモード、ペイントなし。 |
クリエイティブ | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.01/Kトークン 出力トークン:$0.01/Kトークン |
入力倍率:5 相補乗数:1 |
ネットワーク機能を備えたNewBingクリエイション・モードでは描画できません。 |
360 AI
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
360GPT_S2_V9 | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.024/Kトークン 出力トークン:$0.024/Kトークン |
入力倍率:12 相補乗数:1 |
360 Smart Brainは、360が独自に開発・訓練した認知汎用大型モデルです。360の人工知能分野における技術蓄積と大型モデル訓練における先行者としての優位性により、360 Smart Brainは現在、1000億パラメータ規模を有し、生成創造、多ラウンド対話、論理推論、数百のセグメンテーション機能など10のコア機能を備え、大型モデルの応用シナリオをすべてカバーすることができます。 |
テンセント・ハイブリッド
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
フンユアン | 対話 | 出来高払い | 入力トークン:$0.2/Kトークン 出力トークン:$0.2/Kトークン |
入力倍率:100 相補乗数:1 |
テンセントが開発したビッグ・ランゲージ・モデルは、強力な中国語オーサリング機能、複雑な文脈での論理的推論、信頼性の高いタスク実行を特徴としている。 |
その他のモデル
モデル名 | 類型論 | 請求タイプ | 最終価格 | モデル価格計算乗数 | 明確化 |
---|---|---|---|---|---|
安定拡散 | 対話 | 通過課金 | $0.01/セッション | – | フォトリアリスティックな視覚効果の作成に特化した、高度な画像生成・処理モデル。 |
ラマ3-70b | 対話 | 通過課金 | $0.01/セッション | – | 70億のパラメーターを持つ最新のメタラマ3モデル。 |
ラマ3-8b | 対話 | 通過課金 | $0.01/セッション | – | 7億のパラメーターを持つ最新のメタラマ3モデル。 |
ラマ2-70b(13b、7b) | 対話 | 通過課金 | $0.006/セッション | – | 複雑な分析と予測タスクのための大容量ラマモデル。 |
コードラマ-34B(13B、7B) | 対話 | 通過課金 | $0.006/セッション | – | Llamaは、高度なコード理解を伴うプログラミングとコード分析のために設計されたモデルです。 |
ミクストラル-8x7B | 対話 | 通過課金 | $0.01/セッション | – | GPT 3.5とほぼ同じ。 |
ミストラル・ミディアム | 対話 | 通過課金 | $0.01/セッション | – | gpt-4の性能に近く、より高速で、32kコンテキスト。 |
ミックストラル-8x22b | 対話 | 通過課金 | $0.01/セッション | – | 大規模データ分析と機械学習タスクのための8×22億パラメータMixtralモデル。 |
チャープ-V2-XXL-アルファ | – | 通過課金 | $0.3/セッション | – | – |
チャープV3-0 | – | 通過課金 | $0.3/セッション | – | – |
クロード-1-100k | – | 通過課金 | $0.01/セッション | – | – |
クロード-1.3-100k | – | 通過課金 | $0.01/セッション | – | – |
クロード2 | – | 通過課金 | $0.02/セッション | – | – |
クロード-2-100k | – | 通過課金 | $0.02/セッション | – | – |
コードラマ13b | – | 通過課金 | $0.006/セッション | – | – |
コードラマ7b | – | 通過課金 | $0.006/セッション | – | – |
ドーモ動画 | – | 通過課金 | $0.6/セッション | – | – |
ドーモ・ビデオ・ツー・ビデオ | – | 通過課金 | $0.6/セッション | – | – |
gpt-4-ダル | – | 通過課金 | $0.1/セッション | – | – |
gpt-4-v | – | 通過課金 | $0.1/セッション | – | – |
ラマ2-13b | – | 通過課金 | $0.006/セッション | – | – |
ラマ2-7b | – | 通過課金 | $0.006/セッション | – | – |
luma_video_download_api | – | 通過課金 | $0.001/セッション | – | – |
luma_video_extend_api | – | 通過課金 | $0.54/セッション | – | – |
net-gpt-4-0125-preview | – | 通過課金 | $0.1/セッション | – | – |
ネットGPT-4-0314 | – | 通過課金 | $0.1/セッション | – | – |
ネットグリット-4-0613</td> | – | 通過課金 | $0.1/セッション | – | – |
net-gpt-4-1106-preview | – | 通過課金 | $0.1/セッション | – | – |
ネットGTPT-4-32K | – | 通過課金 | $0.1/セッション | – | – |
ネットGPT-4ターボ | – | 通過課金 | $0.1/セッション | – | – |
net-gpt-4-turbo-プレビュー | – | 通過課金 | $0.1/セッション | – | – |
net-gpt-4o | – | 通過課金 | $0.6/セッション | – | – |
ピカテキストからビデオへ | – | 通過課金 | $0.5/セッション | – | – |
BLOOMZ-7B | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0012/Kトークン 出力トークン:$0.0012/Kトークン | 入力倍率:0.6 相補乗数:1 | – |
ビング | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.01/Kトークン 出力トークン:$0.01/Kトークン | 入力倍率:5 相補乗数:1 | – |
チャットプロ | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.028/Kトークン 出力トークン:$0.028/Kトークン | 入力倍率:14 相補乗数:1 | – |
チャット | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0028/Kトークン 出力トークン:$0.0028/Kトークン | 入力倍率:1.4 相補乗数:1 | – |
アーニー-3.5-4K-0205 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.00341/Kトークン 出力トークン:$0.00341/Kトークン | 入力倍率:1.704 相補乗数:1 | – |
ERNIE-3.5-8K | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.00341/Kトークン 出力トークン:$0.00341/Kトークン | 入力倍率:1.704 相補乗数:1 | – |
アーニー-3.5-8K-0205 | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.00682/K トークン 出力トークン:$0.00682/Kトークン | 入力倍率:3.408 相補乗数:1 | – |
エルニー-3.5-8K-1222 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.00341/Kトークン 出力トークン:$0.00341/Kトークン | 入力倍率:1.704 相補乗数:1 | – |
エルニーボット | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.024/Kトークン 出力トークン:$0.024/Kトークン | 入力倍率:12 相補乗数:1 | – |
ERNIE-Bot-8K | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.048/Kトークン 出力トークン:$0.048/Kトークン | 入力倍率:24 相補乗数:1 | – |
アーニー・ボット・ターボ | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.016/K トークン 出力トークン:$0.016/Kトークン | 入力倍率:8 相補乗数:1 | – |
ERNIE-タイニー-8K | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0003/Kトークン 出力トークン:$0.0003/Kトークン | 入力倍率:0.15 相補乗数:1 | – |
埋め込み-V1 | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.00029/K トークン 出力トークン:$0.00029/Kトークン | 入力倍率:0.1429 相補乗数:1 | – |
パーム2 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.002/Kトークン 出力トークン:$0.002/Kトークン | 入力倍率:1 相補乗数:1 | – |
abab5.5 | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.02/K トークン 出力トークン:$0.02/Kトークン | 入力倍率:10 相補乗数:1 | – |
abab5.5-チャット | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.032/Kトークン 出力トークン:$0.032/Kトークン | 入力倍率:16 相補乗数:1 | – |
abab5.5s | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0066/Kトークン 出力トークン:$0.0066/Kトークン | 入力倍率:3.3 1 | – |
abab5.5s-チャット | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.01/Kトークン 出力トークン:$0.01/Kトークン | 入力倍率:5 相補乗数:1 | – |
abab6 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.134/Kトークン 出力トークン:$0.134/Kトークン | 入力倍率:67 相補乗数:1 | – |
abab6チャット | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.204/Kトークン 出力トークン:$0.204/Kトークン | 入力倍率:102 相補乗数:1 | – |
アダ | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン | 入力倍率:20 相補乗数:1 | – |
アリ安定拡散-v1.5 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.032/Kトークン 出力トークン:$0.032/Kトークン | 入力倍率:16 相補乗数:1 | – |
アリ安定拡散-XL | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.032/Kトークン 出力トークン:$0.032/Kトークン | 入力倍率:16 相補乗数:1 | – |
バベッジ | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.02/K トークン 出力トークン:$0.02/Kトークン | 入力倍率:10 相補乗数:1 | – |
バージ・ラージ-8K | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0006/Kトークン 出力トークン:$0.0006/Kトークン | 入力倍率:0.3 相補乗数:1 | – |
ラージ | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0006/Kトークン 出力トークン:$0.0006/Kトークン | 入力倍率:0.3 相補乗数:1 | – |
ラージ | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0006/Kトークン 出力トークン:$0.0006/Kトークン | 入力倍率:0.3 相補乗数:1 | – |
chatglm_lite | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.004/Kトークン 出力トークン:$0.004/Kトークン | 入力倍率:2 相補乗数:1 | – |
チャットグラム・プロ | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.02/K トークン 出力トークン:$0.02/Kトークン | 入力倍率:10 相補乗数:1 | – |
chatglm_std | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.01/Kトークン 出力トークン:$0.01/Kトークン | 入力倍率:5 相補乗数:1 | – |
chatglm_turbo | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.01/Kトークン 出力トークン:$0.01/Kトークン | 入力倍率:5 相補乗数:1 | – |
クロード・インスタント-1 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.00163/Kトークン 出力トークン:$0.00489/Kトークン | 入力倍率:0.815 補完倍率:3 | – |
コード・ダヴィンチ・エディット-001 | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.02/K トークン 出力トークン:$0.02/Kトークン | 入力倍率:10 相補乗数:1 | – |
キュリー | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.02/K トークン 出力トークン:$0.02/Kトークン | 入力倍率:10 相補乗数:1 | – |
ダルイー2 | – | 出来高払い | 解決価格 1024 x 1024 $0.045 512 x 512 $0.0405 256 x 256 $0.036 | 入力倍率:18 相補乗数:1 | – |
ダヴィンチ | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.02/K トークン 出力トークン:$0.02/Kトークン | 入力倍率:10 相補乗数:1 | – |
embedding-bert-512-v1 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.00014/Kトークン 出力トークン:$0.00014/Kトークン | 入力倍率:0.0715 相補乗数:1 | – |
エンベッディング_s1_v1 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.00014/Kトークン 出力トークン:$0.00014/Kトークン | 入力倍率:0.0715 相補乗数:1 | – |
gemini-1.5-flash-latest | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.008/Kトークン 出力トークン:$0.024/Kトークン | 入力倍率:4
| – |
gemini-1.5-pro-最新版 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.008/Kトークン 出力トークン:$0.024/Kトークン | 入力倍率:4 補完倍率:3 | – |
gpt-4-1106-vision-preview | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.03/Kトークン トークンを出力する。 | 入力倍率:15 補完的乗数: - | – |
net-gpt-3.5-turbo-0301 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0007/Kトークン 出力トークン:$0.0007/Kトークン | 入力倍率:0.35 相補乗数:1 | – |
net-gpt-3.5-turbo-0613 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0007/Kトークン 出力トークン:$0.0007/Kトークン | 入力倍率:0.35 相補乗数:1 | – |
net-gpt-3.5-turbo-16k | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0007/Kトークン 出力トークン:$0.0007/Kトークン | 入力倍率:0.35 相補乗数:1 | – |
net-gpt-3.5-turbo-16k-0613 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0007/Kトークン 出力トークン:$0.0007/Kトークン | 入力倍率:0.35 相補乗数:1 | – |
net-gpt-3.5-turbo-instruct | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0015/Kトークン 出力トークン:$0.0015/Kトークン | 入力倍率:0.75 相補乗数:1 | – |
意味的類似性_s1_v1 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.00014/Kトークン 出力トークン:$0.00014/Kトークン | 入力倍率:0.0715 相補乗数:1 | – |
テキスト-ada-001 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0008/Kトークン 出力トークン:$0.0008/Kトークン | 入力倍率:0.4 相補乗数:1 | – |
テキストババッジ-001 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.001/Kトークン 出力トークン:$0.001/Kトークン | 入力倍率:0.5 相補乗数:1 | – |
テキストキュリー001 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.004/Kトークン 出力トークン:$0.004/Kトークン | 入力倍率:2 相補乗数:1 | – |
テキスト-ダヴィンチ-002 | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン | 入力倍率:20 相補乗数:1 | – |
テキスト-ダヴィンチ-003 | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン | 入力倍率:20 相補乗数:1 | – |
テキストダヴィンチ編集-001 | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン | 入力倍率:20 相補乗数:1 | – |
テキスト埋め込み-3-大 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.00054/Kトークン 出力トークン:$0.00054/Kトークン | 入力倍率:0.27 相補乗数:1 | – |
テキスト埋め込み-3-小 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0002/Kトークン 出力トークン:$0.0002/Kトークン | 入力倍率:0.1 相補乗数:1 | – |
テキスト埋め込み-ada-002 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0004/Kトークン 出力トークン:$0.0004/Kトークン | 入力倍率:0.2 相補乗数:1 | – |
テキスト埋め込み-v1 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0004/Kトークン 出力トークン:$0.0004/Kトークン | 入力倍率:0.2 相補乗数:1 | – |
テキストモデレーション-最新 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0004/Kトークン 出力トークン:$0.0004/Kトークン | 入力倍率:0.2 相補乗数:1 | – |
テキスト節度-安定 | – | 出来高払い | 入力トークン:$0.0004/Kトークン 出力トークン:$0.0004/Kトークン | 入力倍率:0.2 相補乗数:1 | – |
text-search-ada-doc-001 | – | 出来高払い | 入力トークン: $0.04/K トークン 出力トークン:$0.04/Kトークン | 入力倍率:20 | – |
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