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...
Naikrashchi deshevi LLM API modeli dlia produktiv, chutlyvykh do vartosti
Porivniaite nedorohi LLM API modeli za tsinoiu input, tsinoiu output, kontekstom, capability, dzherelom i hotovnistiu do produktsii.
Для чого потрібен цей короткий список?
Vybir deshevoho LLM API maie pochynatysia z realnoho typu navantazhennia, a ne lyshe z naimenshoi zaiavlenoi tsiny. Dlia klasyfikatsii, uzahalnen, marshrutyzatsii, chornovykiv dlia supportu ta batch-peretvoren deshevsha model mozhe znyzyty shchomisiachni vytraty bez zminy interfeysu zastosunku. Dlia finalnykh vidpovidei, skladnoho mirkuvannia abo coding ahentiv komandam varto porivniaty deshevu model iz sylnishym rezervnym variantom. NextModel zbyraie tsinu, kontekst, capability, dzherelo providera ta pryklady kodu v odnomu misti.
Основа джерела: Kuruvanyi kataloh NextModel, publichni tsiny provideriv ta OpenRouter metadata za naiavnosti.
Blended price
Рекомендовані кандидати deshevi llm api
Почніть із короткого списку, перевірте реальні промпти та порівняйте місячну вартість перед маршрутизацією в продакшені.
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...
Таблиця порівняння
Порівняйте короткий список за ціною, провайдером, контекстом, можливостями та джерелом.
Використовуйте цей вигляд, коли звужуєте список для продакшену, будуєте резервну політику або порівнюєте економіку моделей.
| 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
Deshevi LLM API FAQ
Yaka model naideshevsha v tsomu katalozi?
Tse zalezhyt vid valiutnoho kursu ta dovzhyny outputu. Doubao Seed 2.0 Mini zalyshaetsia naideshevshym CNY-variantom dlia produktsii v tsomu katalozi.
Chy komandy zavzhdy maiut obyraty naideshevshe LLM API?
Ni. Deshevi modeli pidkhodiat dlia povtoriuvanoi roboty z nyzkym ryzykom; dlia finalnykh vidpovidei, skladnoho mirkuvannia ta coding ahentiv yikh slid porivniuvaty iz sylnishymy modeliami.