TOKENPICO / METODOLOGI

Hvordan TokenPico sammenligner AI-kostnader og ytelse

Utviklingsversjon · 24. oktober 2026

Sammenlign like med like

En modell, et leverandørendepunkt og et tilbud er separate fakta. Den første offentlige katalogen er en 2026-10-24 katalogobservasjon. Den sertifiserer ikke livssyklus, endepunktkonfigurasjon, kvantisering, distribusjonsregion eller nåværende tilgjengelighet.

Kostnadsligningen

Månedlig token-kostnad = forespørsler × (ubufret input × input rate + cache read × read rate + cache skrive × skrivehastighet + output × output rate). Priser lagres som desimal USD per token; visningshastigheter er normalisert til én million tokens. Desimalregning deles mellom Sammenlign og Kalkulator.

Betinget og manglende priser

Ukjente priser er ikke null. En manglende hurtigbufferhastighet forhindrer et estimat når den hurtigbufferkategorien brukes. Betingede katalogpriser er ekskludert fra estimater inntil eksakte terskler per forespørsel og UTC-perioder er implementert og gjennomgått. Det finnes ikke noe bekreftet leverandørtilbud i dette første datasettet, så det er ingen anbefaling for laveste pris.

Tellernøyaktighet

Nettleseren kjører gpt-tokenizer med o200k_base i en Web Worker. Dette er eksakt teksttokenisering kun for den kodingen; det er et proxy-estimat for modeller hvis matchende tokenizer ikke er verifisert. Det ekskluderer API-innpakninger og multimodale overhead. Claude blir alltid stemplet som et anslag. Inndata er begrenset til 1 MiB totalt; dette er et innledende rekkverk, ikke en validert grense for hver enhet.

Kontekst er et budsjett

Kontekstplanleggeren legger til separat kodede tekstfelt og filer, og reserverer deretter utdataplass. Kapasiteten er brukervalgt og må kontrolleres mot det eksakte endepunktet. Token-ID-er tilsvarer kodingen som faktisk kjører.

Velg kapasitet før pris

Hver modell i API Compare viser katalograpporterte innganger, verktøykalling og strukturerte utdatafunksjoner ved siden av prisen. Dette er grensesnittkrav, ikke uavhengig testede kvalitetsvurderinger. Et fraværende katalogflagg er ukjent, ikke en målt feil. Bildeinndata betyr å forstå bilder, ikke å generere bilder.

Evalueringsstandarder og originalkilder

Velg en evaluering som samsvarer med oppgaven din. Kildene nedenfor er uavhengige evalueringsprosjekter, ikke påtegninger av TokenPico. Disse lenkene forklarer standardene; de hevder ikke at hver modell i katalogen vår vises på hver ledertavle.

Artificial Analysis Intelligence Index

Generell resonnement og kunnskap

Sammensatt av flere evalueringer. Sammenlign den samme indeksversjonen og resonneringsinnstillingene. Primært engelsk og tekst; det etablerer ikke bilde, lyd eller flerspråklig kvalitet.

Opprinnelig metodikk ↗ · Opprinnelige resultater ↗

LiveBench

Resonnement, matematikk og instruksjonsfølge

Bruker objektive sannhetssvar på tvers av flere oppgaver. Sjekk referanseutgivelsen, kategorien, modellversjonen og slutningsinnstillingene; utgivelser er ikke utskiftbare.

Opprinnelig metodikk ↗ · Opprinnelige resultater ↗

LiveCodeBench

Kodegenerering og problemløsning

Evaluerer kode med utførelsestester og daterte problemsett. Match oppgaven, problemdatoområdet, samplingsinnstillinger og pass@k; konkurransekoding er ikke det samme som å vedlikeholde en applikasjon.

Opprinnelig metodikk ↗ · Opprinnelige resultater ↗

SWE-benk Verifisert

Programvareingeniører

Rapporterer prosentandelen av depotproblemer som er løst. Modellen, agentselen, verktøy og budsjett bestemmer sammen resultatet. Sammenlign samme verifiserte delsett og sele.

Opprinnelig metodikk ↗ · Opprinnelige resultater ↗

Hvordan en poengsum kan legges inn i denne sammenligningen

Krev en nøyaktig modell/versjonsmatch, benchmarkversjon eller problemdatoperiode, resonnementinnstillinger, agentutstyr og verktøy der det er relevant, slutnings-/tokenbudsjett, poengskala, resultatdato, originalkilde og tillatelse til å publisere på nytt. Leverandørrapporterte resultater og uavhengige kjøringer må merkes separat. Aldri arv en familiescore eller bland forskjellige benchmark-skalaer til en oppfunnet totalscore.

Kvalitetspoeng: ikke importert betyr at ingen autorisert, konfigurasjonsmatchende resultat er vedlagt her. Det betyr ikke null, dårlig kvalitet eller fraværende testing andre steder. Ingen kvalitetssortering, pris-per-score eller beste modellanbefalinger er aktivert uten sammenlignbare bevis.

Artificial Analysis gir en versjonert metodikk og et data-API med attribusjons- og lisensbetingelser. Offentlig synlighet alene er ikke republiseringstillatelse. API-attribusjon og lisensiering ↗

Kildereferanser sjekket 25. oktober 2026. Testutgivelser og dekning kan endres; se det originale resultatet før du velger en modell. Validere utvalgte modeller på representative oppgaver for dine egne.

Ytelse er ikke én poengsum

Koding, resonnement og menneskelig preferanse er forskjellige målinger. Vi publiserer ikke en oppfunnet intelligensscore. Ingen tredjeparts referanseverdier, hastighetsmålinger eller popularitetstall har blitt importert. OpenRouter-bruk vil beskrive den plattformen og en oppgitt UTC-periode, ikke global popularitet.

Abonnementer og media

Et abonnement er ikke et API-tilbud. Land, kanal, skatter og faktisk årlig forhåndsbetaling krever separat betalingsbevis. Bilde- og videopriser krever samsvarende generasjonsspesifikasjoner og originale enheter. Ventende kandidater er ikke rangert.

Tilbake til sammenligning ↗