LithosAI: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle

LithosAI
LithosAI

Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von LithosAI angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.

Höchste Intelligenz

Updated
#1
Kimi K3 (max)Kimi K3 (max)
44

Intelligence Index

Insgesamt 1 Modell

Am schnellsten

#1
Kimi K3 (max)Kimi K3 (max)
281 t/s

Ausgabegeschwindigkeit

Insgesamt 1 Modell

Niedrigster Preis

#1
Kimi K3 (max)Kimi K3 (max)
$1.85

Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)

Insgesamt 1 Modell

LithosAI bietet derzeit Kimi K3 (max) an.

Wichtigste Ergebnisse

Updated
Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Intelligenzevaluationen

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
See more

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic SaaS workflows

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Professional document reasoning, All-pass

Physics reasoning

Long context reasoning

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Instruction following

No data available

Agentic tool use

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Kontextfenster

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Preise

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Leistungsübersicht

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Geschwindigkeit

Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latenz

Gemessen anhand der Zeit (Sekunden) bis zum ersten Token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time vs. Price

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Weitere Analyse
Logo von Kimi
Kimi K3 (max)
1.05M
Offen
44
$1.69
281
0.73
9.63
7.12

Wichtige Definitionen

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu LithosAI

LithosAI bietet 1 von uns erfasstes Modell an: Kimi K3 (max).

Das intelligenteste bei LithosAI verfügbare Modell ist Kimi K3 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 44.

Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist Kimi K3 (max) mit 280.8 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von LithosAI.

Das Modell von LithosAI mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Kimi K3 (max) mit 7.85 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.

Gemessen am Mischpreis ist Kimi K3 (max) mit $1.85 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von LithosAI.

Ja, LithosAI bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.

Ja, alle 1 Modelle von LithosAI unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.

Ja, alle 1 Modelle von LithosAI unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).

Ja, LithosAI bietet 1 Reasoning-Modell an: Kimi K3 (max). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.

Ja, alle 1 Modelle von LithosAI haben offene Gewichte.

Ja, die Leistung eines Anbieters kann sich aufgrund von Infrastrukturänderungen, Lastverteilung und Aktualisierungen im Laufe der Zeit verändern. Wir benchmarken alle Anbieter fortlaufend und zeigen historische Leistungstrends in den Diagrammen „Im Zeitverlauf“ an.

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Modells von LithosAI die Intelligenz für qualitätssensible Aufgaben, die Ausgabegeschwindigkeit für durchsatzintensive Aufgaben, die Latenz für interaktive Anwendungen mit schnellen ersten Antworten, die Preise für kostensensible Workloads sowie Funktionen wie die Größe des Kontextfensters, den JSON-Modus und die Unterstützung von Funktionsaufrufen.