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...
Cele mai bune modele API LLM ieftine pentru produse sensibile la cost
Compara modele API LLM low-cost dupa pretul de input, pretul de output, context, capability, sursa si potrivire pentru productie.
La ce folosește această listă scurtă?
Selectia unui API LLM ieftin ar trebui sa inceapa de la forma workloadului, nu doar de la cel mai mic pret afisat. Pentru clasificare, rezumate, routing, drafturi de suport si transformari batch, un model mai ieftin poate reduce cheltuiala lunara fara sa schimbe interfata aplicatiei. Pentru raspunsuri finale, rationament complex sau agenti de cod, echipele ar trebui sa compare un model ieftin cu un fallback mai puternic. NextModel tine la un loc pretul, contextul, capability-urile, sursa providerului si exemplele de cod inainte de productie.
Baza sursei: Catalogul curatat NextModel, preturi publice ale providerilor si metadate OpenRouter cand sunt disponibile.
Blended price
Candidați recomandați api llm ieftin
Pornește de la lista scurtă, testează prompturi reale și compară costul lunar înainte de routingul de producție.
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...
Tabel comparativ
Compară lista scurtă după preț, furnizor, context, capacități și sursă.
Folosește această vedere când restrângi o shortlist de producție, construiești o politică de fallback sau compari economia modelelor.
| 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
API LLM ieftin FAQ
Care este cel mai ieftin model din acest catalog?
Depinde de cursul valutar si de lungimea outputului. Doubao Seed 2.0 Mini ramane cea mai ieftina optiune de productie in CNY din acest catalog.
Ar trebui echipele sa aleaga mereu cel mai ieftin API LLM?
Nu. Modelele ieftine merg bine pentru munca repetitiva si cu risc redus; pentru raspunsuri finale, rationament complex si agenti de cod trebuie comparate cu modele mai puternice.