ابحث وقم بتصفية جميع نماذج الذكاء الاصطناعي حسب المزود، سعر API، نافذة السياق، السرعة، متطلبات VRAM، واختبارات الأداء.
330 available
نموذج Claude Haiku 5.5 من Anthropic مصمم خصيصاً لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 200K وسرعة 160 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 62/100 (بتكلفة $1/$5 لكل مليون رمز).
نموذج Gemini 4 Argon من Google مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 115 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 97/100 (بتكلفة $2/$10 لكل مليون رمز).
نموذج GPT-6 Astra من OpenAI مصمم خصيصاً لـتوليد الكلام البشري الطبيعي ومعالجة الصوت الفورية والنسخ الصوتي الدقيق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 272K وسرعة 100 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 96/100 (بتكلفة $10/$50 لكل مليون رمز).
نموذج Claude Opus 5.5 من Anthropic مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 78 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 94/100 (بتكلفة $4/$20 لكل مليون رمز).
نموذج GPT-6.1 Sol من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 120 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 94/100 (بتكلفة $2/$10 لكل مليون رمز).
نموذج GPT-6 Sol من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 116 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 93/100 (بتكلفة $2/$10 لكل مليون رمز).
نموذج Claude Mythos 5.1 من Anthropic مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 60 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 88/100 (بتكلفة $15/$75 لكل مليون رمز).
نموذج Gemini 3.8 Flash من Google مصمم خصيصاً لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.0M وسرعة 175 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 87/100 (بتكلفة $0.75/$3.75 لكل مليون رمز).
نموذج Claude Fable 5.1 من Anthropic مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 65 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 82/100 (بتكلفة $10/$50 لكل مليون رمز).
نموذج Claude Sonnet 5.5 من Anthropic مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 105 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 78/100 (بتكلفة $2/$10 لكل مليون رمز).
نموذج GPT-6 Luna من OpenAI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 272K وسرعة 245 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 67/100 (بتكلفة $0.1/$0.5 لكل مليون رمز).
نموذج DeepSeek V4.1-Flash من DeepSeek مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 110 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 58/100 (بتكلفة $0.3/$1.2 لكل مليون رمز).
Break-even occurs when Monthly GPU Infrastructure Cost (rental/depreciation + power + ops) equals Total Monthly Tokens multiplied by your Blended API Token Price; below 50M tokens/month, managed APIs are almost always cheaper.
At $0.14 per 1M input tokens, DeepSeek V3 managed API is vastly cheaper than renting dedicated 8x H100 GPU clusters ($15-$25/hour) unless your organization sustains over 500 million tokens per day with 70%+ GPU utilization.
Dedicated GPUs incur fixed costs 24/7; at 10% utilization during idle hours, your effective cost per processed token becomes 10 times higher than nominal capacity, erasing any theoretical hardware cost advantage.
Anthropic charges a 1.25x (5-min TTL) or 2x (1-hour TTL) write premium on the initial request to compute the KV cache, then provides a 90% discount ($0.30/1M tokens) on all subsequent cache hit reads.
Reasoning tokens in o3-mini are billed at the standard output rate ($4.40/1M tokens); because complex reasoning steps can generate thousands of hidden scratchpad tokens, configuring reasoning_effort: low or medium is vital to prevent unexpected invoice inflation.
SWE-bench Verified features 500 human-filtered GitHub issues where top models have reached 70-85%+ saturation, whereas SWE-bench Pro introduces harder multi-repo architectural tasks with strict contamination-proofing to evaluate autonomous engineering.
The full 671B DeepSeek R1 requires multi-GPU clusters, but distilled versions (such as DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B or 32B with 4-bit quantization) run smoothly on a single 24GB RTX 4090.
Gemini 2.0 Flash leads with native multimodal audio-to-audio streaming and sub-200ms time-to-first-token (TTFT), making it faster than text-pipelined GPT-4o-mini setups.