Inception: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Inception para tu caso de uso.
Más inteligente
Mercury 2.5Mercury 2Intelligence Index
2 modelos en total
Más rápido
Mercury 2.5Mercury 2Velocidad de salida
2 modelos en total
Menor precio
Mercury 2.5Mercury 2Precio combinado (por 1M de tokens)
2 modelos en total
Inception ofrece 2 modelos, cada uno con distintas características de inteligencia, rendimiento y precio. A continuación se comparan las métricas clave entre modelos.
- En inteligencia, los mejores modelos en Inception son Mercury 2.5 (12) y Mercury 2 (11).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son Mercury 2.5 (738 t/s) y Mercury 2 (487 t/s).
- En latencia, Mercury 2.5 (3.53s) y Mercury 2 (10.16s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, Mercury 2.5 ($0.14) y Mercury 2 ($0.14) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, Mercury 2.5 (256k) y Mercury 2 (128k) admiten las ventanas de contexto más grandes en Inception.
- Mercury 2.5 destaca como el líder general en Inception, al ubicarse primero en inteligencia, velocidad y precios.
Evaluaciones de inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Intelligence Index vs. precio
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Precios
Intelligence Index vs. precio
Resumen de rendimiento
Velocidad de salida vs. precio
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Velocidad de salida
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latencia: Tiempo hasta el primer token de respuesta
Comportamiento de caché
Tasa de aciertos de caché
Costo por tarea vs. Tasa de aciertos de caché
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tiempo de respuesta de extremo a extremo vs. precio
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Inception
Inception ofrece 2 modelos que monitoreamos: Mercury 2.5 y Mercury 2.
El modelo más inteligente disponible en Inception es Mercury 2.5, con una puntuación de 12 en el Intelligence Index.
El modelo más rápido en Inception por velocidad de salida es Mercury 2.5, con 737.9 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Inception es Mercury 2.5, con 3.53s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Inception por precio combinado es Mercury 2.5, a $0.14 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Sí, Inception ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 2 modelos en Inception admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 2 modelos en Inception admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Inception ofrece 2 modelos de razonamiento: Mercury 2.5 y Mercury 2. Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, el rendimiento de un proveedor puede variar con el tiempo debido a cambios de infraestructura, balanceo de carga y actualizaciones. Medimos continuamente a todos los proveedores y mostramos las tendencias históricas de rendimiento en los gráficos "a lo largo del tiempo".
Al elegir un modelo en Inception, considera: inteligencia (para tareas sensibles a la calidad), velocidad de salida (para tareas intensivas en rendimiento), latencia (para aplicaciones interactivas que requieren primeras respuestas rápidas), precios (para cargas de trabajo sensibles al costo) y funcionalidades como el tamaño de la ventana de contexto, el modo JSON o las llamadas a funciones.