যেকোনো এআই মডেল সার্চ করুন — প্রোভাইডার, দাম, কনটেক্সট উইন্ডো, স্পিড, বেঞ্চমার্ক, VRAM ও ক্ষমতা অনুযায়ী ফিল্টার করে সঠিক মডেল খুঁজে নিন এবং তুলনা করুন।
330 টি মডেল প্রদর্শিত হচ্ছে
Anthropic-এর Claude Haiku 5.5 হলো রিয়েল-টাইম চ্যাট, হাই-ভলিউম রাউটিং ও আল্ট্রা-লো ল্যাটেন্সি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 200K কনটেক্সট উইন্ডো, 160 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $1/$5 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 62/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
Google-এর Gemini 4 Argon হলো টেক্সট ও ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ এবং মাল্টিমোডাল ওয়ার্কফ্লো পরিচালনার জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 115 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 97/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
OpenAI-এর GPT-6 Astra হলো ন্যাচারাল ভয়েস সিনথেসিস, রিয়েল-টাইম অডিও প্রসেসিং ও স্পিচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 272K কনটেক্সট উইন্ডো, 100 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $10/$50 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 96/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
Anthropic-এর Claude Opus 5.5 হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 78 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $4/$20 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 94/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
OpenAI-এর GPT-6.1 Sol হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 120 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 94/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
OpenAI-এর GPT-6 Sol হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 116 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 93/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
Anthropic-এর Claude Mythos 5.1 হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 60 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $15/$75 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 88/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
Google-এর Gemini 3.8 Flash হলো রিয়েল-টাইম চ্যাট, হাই-ভলিউম রাউটিং ও আল্ট্রা-লো ল্যাটেন্সি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো, 175 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.75/$3.75 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 87/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
Anthropic-এর Claude Fable 5.1 হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 65 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $10/$50 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 82/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
Anthropic-এর Claude Sonnet 5.5 হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 105 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 78/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
OpenAI-এর GPT-6 Luna হলো সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা এআই মডেল, যা 272K কনটেক্সট উইন্ডো, 245 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.1/$0.5 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 67/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
DeepSeek-এর DeepSeek V4.1-Flash হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 110 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.3/$1.2 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 58/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
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.