Claude Haiku 5.5
نموذج Claude Haiku 5.5 المقدم من Anthropic يوفر نافذة سياق تصل إلى 200K رمز، بتكلفة $1 لكل مليون رمز إدخال و$5 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
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 المقدم من Anthropic يوفر نافذة سياق تصل إلى 200K رمز، بتكلفة $1 لكل مليون رمز إدخال و$5 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج Gemini 4 Argon المقدم من Google يوفر نافذة سياق تصل إلى 1M رمز، بتكلفة $2 لكل مليون رمز إدخال و$10 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج GPT-6 Astra المقدم من OpenAI يوفر نافذة سياق تصل إلى 1M رمز، بتكلفة $10.0 لكل مليون رمز إدخال و$50.0 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج Claude Opus 5.5 المقدم من Anthropic يوفر نافذة سياق تصل إلى 1M رمز، بتكلفة $4.0 لكل مليون رمز إدخال و$20.0 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج GPT-6.1 Sol المقدم من OpenAI يوفر نافذة سياق تصل إلى 1M رمز، بتكلفة $2.0 لكل مليون رمز إدخال و$10.0 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج GPT-6 Sol المقدم من OpenAI يوفر نافذة سياق تصل إلى 1M رمز، بتكلفة $2.0 لكل مليون رمز إدخال و$10.0 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج Claude Mythos 5.1 المقدم من Anthropic يوفر نافذة سياق تصل إلى 1M رمز، بتكلفة $15 لكل مليون رمز إدخال و$75 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج Gemini 3.8 Flash المقدم من Google يوفر نافذة سياق تصل إلى 1.0M رمز، بتكلفة $0.75 لكل مليون رمز إدخال و$3.75 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج Claude Fable 5.1 المقدم من Anthropic يوفر نافذة سياق تصل إلى 1M رمز، بتكلفة $10 لكل مليون رمز إدخال و$50 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج Claude Sonnet 5.5 المقدم من Anthropic يوفر نافذة سياق تصل إلى 1M رمز، بتكلفة $2.0 لكل مليون رمز إدخال و$10.0 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج GPT-6 Luna المقدم من OpenAI يوفر نافذة سياق تصل إلى 272K رمز، بتكلفة $0.1 لكل مليون رمز إدخال و$0.5 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
نموذج DeepSeek V4.1-Flash المقدم من DeepSeek يوفر نافذة سياق تصل إلى 1M رمز، بتكلفة $0.3 لكل مليون رمز إدخال و$1.2 لكل مليون رمز إخراج، ومصمم للبرمجة والاستدلال وتطبيقات الأعمال.
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.