de pointe scientifique modèle de raisonnement conçu pour biochimique recherche, formel mathématique logique, et multi-étapes theorem proving.
Technical Specifications
- Provider
- AionLabs
- Category
- flagship
- Release Date
- 2026-07
- Batch API Discount
- 50% off async batch
- Consumer Subscription
- API Pay-as-you-go
- Reasoning Effort Control
- Configurable (Low / Med / High)
- Structured Outputs
- Yes
- Output Modalities
- text
- Official Documentation
- Visit Official Docs ↗
Data Privacy, Licensing & Deployment Governance
Official Provider Release Intelligence, API Quotas & Agentic Specs
- Official API Model ID (SDK String)
- aion-3-0
- Supported SDK & API Protocol
- AionLabs REST API (OpenAI-Compatible)
- Lifecycle & Deprecation Status
- Active GA (Guaranteed support through 2028+)
- Production Rate Limits (RPM & TPM)
- 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
- Long-Context Pricing Tier (>128K / >200K)
- Flat rate ($0.5/1M in) across full 131K window
- Prompt Cache Write & TTL Policy
- Cached input at $0.05/1M tokens
- Computer Use & Browser GUI Agent
- API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
- MCP & Parallel Tool Calling
- Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
- Web Search Grounding & Code Sandbox
- Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
- Fine-Tuning & Distillation Support
- API Prompt Engineering & RAG Distillation
- Multimodal Tokenization Billing
- Text BPE (~4 chars/token)
- Weights Precision & Quantization
- Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster)
- Minimum GPU VRAM Requirement
- Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
- Supported Inference Engines
- Managed AionLabs Cloud API
- System Card & Safety Framework
- AionLabs Production Safety & Alignment Verified
- Enterprise Compliance (SOC2 / HIPAA / ZDR)
- SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Aion-3.0 Cost, Context, Hardware & API Integration
For single-user chat, a $20/mo subscription caps your bill below this API volume.
Break-even point: ~215 requests/day equals $20/month.
Same Monthly Workload Cost Across Popular Reference Models
Live Prompt Paste Tokenizer & Cost Counter
Paste real system instructions, JSON schemas, or code to measure BPE token counts across tokenizers.
Hybrid Prompt Routing Cascade Simulator
Route routine queries to a fast lightweight model ($0.15/1M) and escalate only complex reasoning turns to Aion-3.0:
Benchmark Scores & 6-Axis Capability Radar
- GPQA Diamond
- 63.5%
- MMLU-Pro
- 80%
- HumanEval
- 90%
- Chatbot Arena Elo
- 1335pts
Strengths
- solide proficiency dans scientifique littérature scientifique, biomédical terminology, et formel logique
- Robust multi-étapes deductive raisonnement capacités
- Clean structuré JSON outputs pour laboratoire pipeline intégration
Limitations & Trade-offs
- Relatively compact 131K fenêtre de contexte par rapport à millions-token peers
- supérieur latence sur heavy raisonnement requests
Editorial Assessment
un puissant raisonnement moteur spécialement conçu pour scientifique inquiry et recherche labs.
Best for: Biotech recherche, chemical synthèse flux de travail, et formel logical analyse
Compare Aion-3.0
Frequently Asked Questions about Aion-3.0
How much does the Aion-3.0 API cost per 1M tokens?+
Aion-3.0 by AionLabs is priced at $0.5 per 1M input tokens and $2 per 1M output tokens. With prompt caching enabled, cached input tokens cost $0.05 per 1M tokens, and asynchronous Batch API requests receive a 50% discount.
Should I use a $20/month subscription or the Aion-3.0 pay-as-you-go API?+
A flat $20/month consumer subscription is predictable for daily interactive chat and manual coding. However, if you are building software, running automated workflows, or sending low-to-moderate volume with prompt caching enabled, the pay-as-you-go API is typically far more cost-effective and offers higher rate limits without manual UI caps.
How many words and pages fit in Aion-3.0's context window?+
Aion-3.0 features a 131K tokens context window, which equals approximately 98,304 English words or ~262 standard single-spaced pages in a single prompt. Its maximum output generation per turn is 16,384 tokens.
Can I run Aion-3.0 locally on my own GPU (Open Weights)?+
No, Aion-3.0 is a proprietary closed-weights model hosted by AionLabs. It cannot be downloaded for local GPU execution and must be accessed via AionLabs's official API or cloud platform.
Does AionLabs train on data sent to the Aion-3.0 API, and is commercial use allowed?+
API payloads are excluded from model training by default. License tier: Proprietary Commercial API (AionLabs Terms). Full commercial ownership of generated outputs. Supported deployment channels include: AionLabs Cloud API & Enterprise Endpoints.
How does Aion-3.0 perform on coding and reasoning benchmarks?+
Aion-3.0 achieves a composite Intelligence Index of 83/100, scoring N/A% on SWE-bench Verified, 63.5% on GPQA Diamond, 80% on MMLU-Pro, and 1335 pts on Chatbot Arena Elo.
What is Aion-3.0 best used for?+
Aion-3.0 is best suited for: Biotech recherche, chemical synthèse flux de travail, et formel logical analyse. Assessment: un puissant raisonnement moteur spécialement conçu pour scientifique inquiry et recherche labs.
AionLabs Family Lineage, Routing Tiers & Upgrade Path
Step down to a lighter sibling for high-volume routing or step up to AionLabs's flagship reasoning tier:
AI Glossary & Architecture Concepts
View full glossary →Key machine learning concepts and benchmarks relevant to Aion-3.0:
L'unité textuelle de base traitée par un modèle linguistique, représentant généralement 3 à 4 caractères ou environ 0,75 mot. Par exemple, une phrase courante est découpée en plusieurs jetons.
Une suite de tests standardisés permettant d'évaluer et de comparer objectivement les performances des modèles d'IA sur des tâches ciblées (code avec SWE-bench, mathématiques avec AIME, etc.).
Le nombre maximal de jetons qu'un modèle peut traiter simultanément (entrée et sortie comprises). Une fenêtre de 1 000 000 jetons permet d'analyser environ 750 000 mots en une seule requête.
Un modèle d'IA entraîné par apprentissage par renforcement pour allouer du temps de calcul à la réflexion logique avant d'émettre une solution, idéal pour les problèmes scientifiques et le code complexe.
Une méthode de raisonnement pas-à-pas où le modèle décompose le problème en étapes logiques intermédiaires avant de conclure, augmentant drastiquement la précision en mathématiques et programmation.
La capacité d'un LLM à déterminer quand une action externe est requise et à générer des arguments structurés pour invoquer des API, calculatrices ou bases de données avant de poursuivre.
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: AionLabs Technical Whitepaper↗