DeepSeek V4 Flash is an efficiency-optimized Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 284B total parameters and 13B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for fast inference and...
Beste goedkope LLM API-modellen voor kostengevoelige producten
Vergelijk goedkope LLM API-modellen op inputprijs, outputprijs, context, capabilities, bron en productiegeschiktheid.
Waar is deze shortlist voor?
De keuze voor een goedkope LLM API moet beginnen bij de vorm van de workload en niet alleen bij het laagste tarief. Voor classificatie, samenvattingen, routing, supportconcepten en batchtransformaties kan een goedkoper model de maandkosten verlagen zonder de applicatie-interface te veranderen. Voor definitieve antwoorden, complex redeneren of code-agents moeten teams een goedkoop model afzetten tegen een sterkere fallback. NextModel bundelt prijs, context, capabilities, providerbron en codevoorbeelden op een plek zodat teams die afweging voor productie kunnen maken.
Bronbasis: Gecureerde NextModel-catalogus, publieke providerprijzen en OpenRouter-metadata waar beschikbaar.
Blended price
Aanbevolen kandidaten goedkope llm api
Begin met de shortlist, test daarna echte prompts en vergelijk de maandelijkse kosten voor productie-routing.
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 is an updated 24B parameter model from Mistral optimized for instruction following, repetition reduction, and improved function calling. Compared to the 3.1 release, version 3.2 significantly improves accuracy on...
GPT-4o mini is OpenAI's newest model after [GPT-4 Omni](/models/openai/gpt-4o), supporting both text and image inputs with text outputs. As their most advanced small model, it is many multiples more affordable...
Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) is a high-capacity multimodal language model from Meta, built on a mixture-of-experts (MoE) architecture with 128 experts and 17 billion active parameters per forward...
Vergelijkingstabel
Vergelijk de shortlist op prijs, provider, context, capaciteiten en bron.
Gebruik dit overzicht om een productieshortlist te verkleinen, een fallbackbeleid op te bouwen of modeleconomie te vergelijken.
| Model | Provider | Input | Output | Context | Capabilities | Best for | Latency | Status | Source |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek: DeepSeek V4 Flashdeepseek/deepseek-v4-flash | DeepSeek | $0.112 / 1M tokens | $0.224 / 1M tokens | 1M | Tool callingJSON modeLong contextReasoning | low-cost Chinese tasks, long-context summary | 800-2600ms | Catalog | OpenRouter if available |
| Mistral: Mistral Small 3.2 24Bmistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct | Mistral AI | $0.1 / 1M tokens | $0.3 / 1M tokens | 128k | Tool callingJSON modeStreamingLow cost | translation, classification | 700-2300ms | Catalog | OpenRouter if available |
| OpenAI: GPT-4o-miniopenai/gpt-4o-mini | OpenRouter | $0.15 / 1M tokens | $0.6 / 1M tokens | 128k | Tool callingVisionJSON modeLong context | low-cost chat, image understanding | 800-2400ms | Catalog | OpenRouter if available |
| Meta: Llama 4 Maverickmeta-llama/llama-4-maverick | Meta | $0.15 / 1M tokens | $0.6 / 1M tokens | 1M | JSON modeLong contextStreamingLow cost | open-model workflows, cost-sensitive long context | 950-2800ms | Catalog | OpenRouter if available |
| Google: Gemini 2.5 Flashgoogle/gemini-2.5-flash | $0.3 / 1M tokens | $2.50 / 1M tokens | 1M | Tool callingVisionJSON modeLong context | long-document summarization, image Q&A | 900-2800ms | Catalog | OpenRouter if available | |
| MoonshotAI: Kimi K2.6moonshotai/kimi-k2.6 | Moonshot AI | $0.73 / 1M tokens | $3.49 / 1M tokens | 262.1k | JSON modeLong contextStreamingTool calling | long Chinese documents, contract review | 1400-4400ms | Catalog | OpenRouter if available |
FAQ
Goedkope LLM API FAQ
Welk model is het goedkoopst in deze catalogus?
Dat hangt af van wisselkoers en outputlengte. Doubao Seed 2.0 Mini blijft de goedkoopste CNY-productieoptie in deze catalogus.
Moeten teams altijd de goedkoopste LLM API kiezen?
Nee. Goedkope modellen passen goed bij herhaalbaar werk met laag risico; voor definitieve antwoorden, complex redeneren en code-agents moeten ze worden vergeleken met sterkere modellen.