Upstage: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos

Upstage
Upstage

Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Upstage para tu caso de uso.

Más inteligente

Updated
#1
Solar Pro 4Solar Pro 4
28
#2
Solar Pro 3Solar Pro 3
8

Índice de inteligencia

2 modelos en total

Más rápido

#1
Solar Pro 3Solar Pro 3
143 t/s
#2
Solar Pro 4Solar Pro 4
80 t/s

Velocidad de salida

2 modelos en total

Menor precio

#1
Solar Pro 3Solar Pro 3
$0.10
#2
Solar Pro 4Solar Pro 4
$0.22

Precio combinado (por 1M de tokens)

2 modelos en total

Upstage 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 Upstage son Solar Pro 4 (28) y Solar Pro 3 (8).
  • En velocidad de salida, los modelos más rápidos son Solar Pro 3 (143 t/s) y Solar Pro 4 (80 t/s).
  • En latencia, Solar Pro 3 (16.47s) y Solar Pro 4 (26.89s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
  • En precios, Solar Pro 3 ($0.10) y Solar Pro 4 ($0.22) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
  • En tamaño de ventana de contexto, Solar Pro 4 (512k) y Solar Pro 3 (131k) admiten las ventanas de contexto más grandes en Upstage.
  • Solar Pro 3 ofrece la salida más rápida y los mejores precios, lo que lo hace atractivo para aplicaciones sensibles al rendimiento y al costo. Solar Pro 4 lidera en inteligencia para tareas que requieren la máxima calidad.

Aspectos destacados

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

Evaluaciones de inteligencia

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
Estimate (independent evaluation forthcoming)

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

No data available

Agentic business operations

No data available

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

No data available

Instruction following

Agentic tool use

Long-horizon agentic tasks

No data available

Kubernetes incident root-cause analysis

No data available

Visual reasoning

No data available

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
Pareto line

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

Ventana de contexto

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).

Precios

Intelligence Index vs. Price

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

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

Resumen de rendimiento

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).

Velocidad

Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)

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).

Latencia

Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer 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.

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

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).

Análisis adicional
Logo de Upstage
Solar Pro 4
512k
Propietario
28*
--
80
1.98
33.12
24.91
Logo de Upstage
Solar Pro 3
131k
Propietario
8
$0.08
143
2.50
19.97
13.97
Logo de Upstage
Solar Mini
4.1k
Abierto
6*
--
--
--
--
--

Definiciones clave

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

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre Upstage

Upstage ofrece 2 modelos que monitoreamos: Solar Pro 4 y Solar Pro 3.

El modelo más inteligente disponible en Upstage es Solar Pro 4, con una puntuación de 28 en el Índice de Inteligencia.

El modelo más rápido en Upstage por velocidad de salida es Solar Pro 3, con 143.1 tokens por segundo.

El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Upstage es Solar Pro 3, con 16.47s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.

El modelo más económico en Upstage por precio combinado es Solar Pro 3, a $0.10 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).

Los precios en Upstage varían hasta 2x entre modelos, desde $0.10 por 1M de tokens para Solar Pro 3 hasta $0.22 por 1M de tokens para Solar Pro 4.

Sí, Upstage 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 Upstage admiten el modo JSON para salida estructurada.

Sí, los 2 modelos en Upstage admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).

Sí, Upstage ofrece 2 modelos de razonamiento: Solar Pro 4 y Solar Pro 3. 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 Upstage, 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.