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लीडरबोर्ड

डेटा Artificial Analysis से · Intelligence Index v? · डेटा वाले 0 मॉडल

वैल्यू फ्रंटियर →

Artificial Analysis Intelligence Index. स्कोर “प्रतिनिधि टियर” (प्रति मॉडल सबसे अधिक स्कोर वाला रीज़निंग टियर) का उपयोग करता है।

हर तालिका के अग्रणी

प्रत्येक तालिका के शीर्ष 8 और उन्हें क्रम देने वाला मापदंड। किसी भी मॉडल को खोलकर सभी प्रदाताओं पर उसका पूरा मूल्य देखें।

इंटेलिजेंस

  • Claude Fable 5.1AA 65.7
  • Claude Opus 5AA 63.1
  • Claude Fable 5AA 62.1
  • GPT-5.6 SolAA 60.9
  • Grok 4.6AA 60.9
  • Kimi K3AA 59.7
  • GLM-5.3AA 59.5
  • Qwen3.8 MaxAA 58.1

कोडिंग

  • Claude Fable 5.181.6
  • Claude Opus 578
  • GPT-5.6 Sol77.4
  • Grok 4.676.8
  • GPT-5.6 Terra76.7
  • Claude Fable 576.5
  • Kimi K376.2
  • Gemini 3.7 Flash76.1

एजेंटिक

  • Claude Fable 5.161.3
  • Claude Opus 559.2
  • GLM-5.359.1
  • Grok 4.658.7
  • Qwen3.8 Max58.4
  • GLM-5.3-Flash58.2
  • GPT-5.6 Sol57.8
  • Qwen3.8 2.4T A95B57.1

वैल्यू

  • DeepSeek V4 Flash 0731576
  • GLM-5.3-Flash484
  • DeepSeek V4 Flash453
  • Ling 3.0 Flash420
  • GPT OSS 120B371
  • Hy3 preview300
  • Qwen3.8 Flash Next294
  • MiMo-V2.5217

प्रति कार्य लागत

  • Gemma 3 27B IT$0
  • Command A$0
  • North Mini Code$0
  • LFM2.5 2.6B$0
  • ling-3.0-tiny$0
  • MiMo-V2.5$0.0104
  • Llama 4 Scout$0.0106
  • Granite 4.2 8B$0.0158

गति

  • Celeris 11520 tok/s
  • Mercury 2684 tok/s
  • Gemini 2.5 Flash-Lite374 tok/s
  • Ling 3.0 Flash374 tok/s
  • Gemini 3.5 Flash Lite347 tok/s
  • Gemini 3.1 Flash Lite319 tok/s
  • Trinity Large Thinking309 tok/s
  • Nemotron 3.5 Lightning309 tok/s

उपयोग

  • DeepSeek V4 Flash50949269.57M
  • GPT-5.6 Luna39785504.32M
  • Hy4 preview30052912.71M
  • MiMo-V2.528514920.56M
  • Hy327718824.14M
  • GLM-5.3-Flash25954362M
  • DeepSeek V4 Flash 042321862674.04M
  • Nemotron 3 Ultra (free)17407323.68M

लीडरबोर्ड कैसे पढ़ें

हर बोर्ड एक ही कैटलॉग को अलग-अलग आधार पर क्रमबद्ध करता है: कच्ची इंटेलिजेंस, Artificial Analysis के कोडिंग और एजेंटिक स्कोर, आउटपुट गति, प्रति-कार्य लागत, वास्तविक 30-दिन उपयोग, और मूल्य। वैल्यू बोर्ड इंटेलिजेंस को मिश्रित मूल्य से भाग देता है, और एक इंटेलिजेंस न्यूनतम सीमा रखता है ताकि सस्ता पर कमज़ोर मॉडल केवल कीमत के दम पर शीर्ष पर न आ जाए।

मूल्य आधार बदला जा सकता है क्योंकि सबसे सस्ता चैनल लगभग हमेशा तीसरे-पक्ष का गेटवे होता है, जबकि आधिकारिक सूची मूल्य पहले-पक्ष की दर दर्शाता है। प्रति-कार्य लागत क्रम को तेज़ी से बदल सकती है: कम इकाई मूल्य वाला रीज़निंग मॉडल भी, यदि हर उत्तर में बहुत सारे थिंकिंग टोकन निकाले, तो ऊँचा बिल बना देता है।