AI Rate CardLlama-3.2-90B-Vision-Instruct vs Kimi K2.6: preço de API e especificações
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct é 10% mais barato que Kimi K2.6 em preço de entrada.
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct é 78% mais barato que Kimi K2.6 em preço de saída.
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct é 43% mais barato que Kimi K2.6 em uma carga de 1M de entrada / 200k de saída.
Kimi K2.6 tem 100% mais contexto que Llama-3.2-90B-Vision-Instruct.
| Campo | Llama-3.2-90B-Vision-Instruct | Kimi K2.6 |
|---|---|---|
| Menor entrada, por 1M | $0.35 | $0.39 +11.4% |
| Entrada mediana, por 1M | $0.35 | $0.95 +171.4% |
| Menor saída, por 1M | $0.40 | $1.80 +350% |
| Saída mediana, por 1M | $0.40 | $4.00 +900% |
| Menor preço unitário | — | — |
| Custo: 1M de entrada + 200k de saída | $0.43 | $0.75 +74.4% |
| Contexto | 131K +50% | 262K |
| Saída máx. | 8K +96.9% | 262K |
| Provedores | 6 +87.5% | 48 |
| Regiões | — | APAC, CH, EU, GLOBAL, US |
| Aceita | image, text | file, image, image/bmp, image/gif, image/heic, image/heif, image/jpeg, image/png, image/webp, text, video, video/3gpp, video/avi, video/mov, video/mp4, video/mpeg, video/mpg, video/webm, video/wmv, video/x-flv |
| Retorna | text | text |
| Tipo | Modelos de texto | Modelos de texto |
| Opção gratuita | sim | sim |
| Provedor mais barato | deepinfra | chutes |
O seu próprio volume: quantos tokens o modelo recebe (entrada) e devolve (saída) – por exemplo, num mês. A linha «Custo» da tabela acima é recalculada para estes números, para cada modelo.
Calculado a partir das ofertas atuais a cada abertura da página; o melhor valor de uma linha está em negrito, o percentual mostra a distância do melhor.
Provedores que vendem ambos
aihubmix, deepinfra, io-net, nvidia, requesty, trustedrouter
Perguntas frequentes
Qual é mais barato, Llama-3.2-90B-Vision-Instruct ou Kimi K2.6?
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct é 10% mais barato que Kimi K2.6 em preço de entrada. Llama-3.2-90B-Vision-Instruct é 78% mais barato que Kimi K2.6 em preço de saída. Llama-3.2-90B-Vision-Instruct é 43% mais barato que Kimi K2.6 em uma carga de 1M de entrada / 200k de saída.
Qual tem o maior contexto, Llama-3.2-90B-Vision-Instruct ou Kimi K2.6?
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct: 131K tokens; Kimi K2.6: 262K tokens.
Onde posso usar tanto Llama-3.2-90B-Vision-Instruct quanto Kimi K2.6?
aihubmix, deepinfra, io-net, nvidia, requesty, trustedrouter