jamba-1-5-large vs. DeepSeek V4.1 Flash: API-Preis und Daten
DeepSeek V4.1 Flash ist 98% günstiger als jamba-1-5-large beim Eingabepreis.
DeepSeek V4.1 Flash ist 98% günstiger als jamba-1-5-large beim Ausgabepreis.
DeepSeek V4.1 Flash ist 98% günstiger als jamba-1-5-large beim Volumen 1M Eingabe / 200k Ausgabe.
DeepSeek V4.1 Flash hat 309.6% mehr Kontext als jamba-1-5-large.
| Feld | jamba-1-5-large | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| Niedrigste Eingabe, pro 1M | $2.00 +4344.4% | $0.045 |
| Median Eingabe, pro 1M | $2.10 +600% | $0.30 |
| Niedrigste Ausgabe, pro 1M | $8.00 +5233.3% | $0.15 |
| Median Ausgabe, pro 1M | $8.40 +600% | $1.20 |
| Niedrigster Stückpreis | — | — |
| Kosten: 1M Eingabe + 200k Ausgabe | $3.60 +4700% | $0.075 |
| Kontext | 256K +75.6% | 1M |
| Max. Ausgabe | — | 1M |
| Anbieter | 3 +95% | 60 |
| Regionen | US | APAC, EU, GLOBAL, US |
| Akzeptiert | text | application/pdf, file, image, image/gif, image/jpeg, image/png, image/webp, pdf, text |
| Liefert | text | text |
| Typ | Textmodelle | Textmodelle |
| Kostenlose Option | ja | ja |
| Günstigster Anbieter | edenai | openrouter |
Ihr eigenes Volumen: wie viele Tokens das Modell bekommt (Eingabe) und zurückgibt (Ausgabe) – zum Beispiel im Monat. Die Zeile „Kosten“ der Tabelle oben wird für diese Zahlen und jedes Modell neu berechnet.
Bei jedem Öffnen der Seite aus den aktuellen Angeboten berechnet; der beste Wert einer Zeile ist fett, der Prozentwert zeigt den Abstand zum besten.
Anbieter mit beiden
Häufige Fragen
Was ist günstiger, jamba-1-5-large oder DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash ist 98% günstiger als jamba-1-5-large beim Eingabepreis. DeepSeek V4.1 Flash ist 98% günstiger als jamba-1-5-large beim Ausgabepreis. DeepSeek V4.1 Flash ist 98% günstiger als jamba-1-5-large beim Volumen 1M Eingabe / 200k Ausgabe.
Welches hat den größeren Kontext, jamba-1-5-large oder DeepSeek V4.1 Flash?
jamba-1-5-large: 256K Tokens; DeepSeek V4.1 Flash: 1M Tokens.
Wo kann ich sowohl jamba-1-5-large als auch DeepSeek V4.1 Flash nutzen?
aihubmix, edenai, nvidia