Vibecoding.cz Patrick Zandl o AI vývoji
Starší model — u modelů vydaných před rokem 2026 již neevidujeme nová benchmark data. Tato stránka zůstává jako referenční archiv. Pro aktuální modely viz přehled LLM.
S
Sao10K 8. 1. 2025

Sao10K: Llama 3.1 70B Hanami x1

sao10k/l3.1-70b-hanami-x1
$3 / 1M vstup
$3 / 1M výstup
16k kontext
text text
Reklama

📐 Co plyne z ceníku a parametrů

Strojový rozbor · needitováno · medián ročníku 2025: vstup 0,3 $/M, výstup 1,68 $/M, kontext 200 000 tokenů

  • Vstup 3 $/M je 10× nad mediánem, výstup 3 $/M 1,79× nad mediánem.
  • Výstup je 1× dražší než vstup, tedy méně než obvyklých 5,58× — náklad se ale posouvá do vstupu: 3 $/M na výstupu zůstává nad mediánem ročníku (1,68 $/M).
  • Při 2 M vstupních a 500 k výstupních tokenů měsíčně vyjde na 7,5 $.
  • Kontextové okno 16 000 tokenů je mezi menšími v ročníku (spodní čtvrtina, medián 200 000).
  • Pracuje jen s textem; obrázek na vstup nepřijme.

Odvozeno výpočtem z ceníku a limitů, bez jazykového modelu. Neříká nic o kvalitě modelu — tu zatím neměříme.

📝 Detailní popis

Zdroj popisu neevidujeme; text prošel strojovým zpracováním. Není redakčně ověřený a není doporučením.

Toto je experiment Sao10K nad Euryale v2.2.