Baseten：モデルの知能、性能、料金
この分析は、ユースケースに最適なBaseten提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
Kimi K3.1 Pro
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (FAST)
GLM-5.3 (max)GLM-5.3 (max) (FAST)Intelligence Index
モデル合計：22件
最短のタスク時間
Beam 1.0 (NVFP4)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (FAST)
Nemotron 3.5 Super VLKimi K3 (low)
Muse Spark Open (xhigh)Intelligence Index タスクあたりの時間（分）
モデル合計：22件
最安料金
DeepSeek V4 Flash 0731 (max)GLM-5.3-FlashNemotron 3.5 Super VL
gpt-oss-120b (high)gpt-oss-120b (low)ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：22件
Basetenは22モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- Basetenで知能が上位のモデルはKimi K3.1 Pro（46）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（33）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (FAST)（33）です。
- タスクあたりの時間では、Beam 1.0 (NVFP4)（1.4分）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (FAST)（2.8分）、Nemotron 3.5 Super VL（2.9分）がBasetenでIntelligence Indexのタスクを最も速く完了します。 モデル間でタスクあたりの時間の差は大きく、最も遅いモデルは最も速いモデルの3.6倍の時間がかかります。
- 遅延では、DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) (FAST)（0.29秒）、gpt-oss-120b (low)（0.64秒）、GLM-5.2 (non-reasoning)（3.30秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（$0.07）、GLM-5.3-Flash（$0.10）、Nemotron 3.5 Super VL（$0.12）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
- Basetenで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはKimi K3.1 Pro（1M）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (FAST)（1M）、GLM-5.3 (max)（1M）です。
知能
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Physics reasoning
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic real-world work tasks, Elo
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Product and brand videos designed in code, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
Intelligence Indexと料金
料金
Intelligence Index タスクあたりのコスト
Intelligence Indexと料金
速度
測定した単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードの平均
Intelligence Indexのタスクあたりの時間
品質
Endpoint Accuracy Index
遅延
測定した単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードの平均
最初の回答トークンまでの時間
信頼性
測定したすべての単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードで、エンドポイントが失敗したリクエストの割合
エンドポイントのエラー率
キャッシュ
キャッシュヒット率
タスクあたりのコストとキャッシュヒット率
詳細分析 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Kimi K3.1 Pro | 46 | $3.26 | 7.1 | 34.02 | 0.0% | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 33 | $1.98 | 16.1 | 46.66 | 6.5% | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (FAST) | 33 | $2.32 | 2.8 | 9.50 | 0.8% | 1M | オープン | |||
GLM-5.3 (max) | 32 | $3.45 | 19.6 | 43.24 | 5.8% | 1M | オープン | |||
GLM-5.3 (max) (FAST) | 32 | $9.52 | 9.2 | 20.08 | 7.4% | 1M | オープン | |||
GLM-5.3-Flash | 28 | $1.74 | 20.6 | 73.87 | 0.0% | 1M | オープン | |||
Muse Spark Open (xhigh) | 25 | $2.81 | 5.0 | 8.22 | 4.7% | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 23 | $4.95 | 14.9 | 34.74 | 6.7% | 1M | オープン | |||
Beam 1.0 (NVFP4) | 18 | $0.45 | 1.4 | 3.83 | 4.8% | 1M | オープン | |||
Kimi K3 (low) | 17 | $3.44 | 5.0 | 3.70 | 0.0% | 1M | オープン | |||
Nemotron 3.5 Super VL | 14 | $0.31 | 2.9 | 6.80 | 5.6% | 1M | オープン | |||
gpt-oss-120b (high) | 4 | $0.24 | 6.2 | 14.59 | 6.1% | 128k | オープン | |||
Kimi K2.6 | -- | -- | -- | -- | -- | 262k | オープン | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 262k | オープン | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4 Pro (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) (FAST) | -- | -- | -- | 0.29 | 0.0% | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | オープン | |||
gpt-oss-120b (low) | -- | -- | -- | 0.62 | 4.5% | 128k | オープン | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | -- | -- | -- | 44.94 | 0.0% | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) (FAST) | -- | -- | -- | 11.57 | 0.0% | 1M | オープン | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) (FAST) | -- | -- | -- | 8.91 | 0.0% | 524k | オープン | |||
GLM-5.2 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 3.30 | 0.0% | 1M | オープン | |||
GLM-5.2 (max) (FAST) | -- | -- | -- | 13.60 | 0.0% | 524k | オープン | |||
GLM-5.2 (max) | -- | -- | -- | 33.10 | 2.9% | 1M | オープン | |||
Kimi K3 (max) | -- | -- | -- | 30.46 | 2.0% | 1M | オープン | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | -- | -- | -- | 11.62 | 0.0% | 1M | オープン | |||
主要な定義
よくある質問
Basetenに関するよくある質問
Basetenが提供し、当社が追跡しているモデルは22モデルです：Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (FAST)、GLM-5.3 (max)、GLM-5.3 (max) (FAST)、GLM-5.3-Flash、Muse Spark Open (xhigh)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、Beam 1.0 (NVFP4)、Kimi K3 (low)、Nemotron 3.5 Super VL、gpt-oss-120b (high)、DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) (FAST)、gpt-oss-120b (low)、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4.1 Flash (max) (FAST)、GLM-5.2 (non-reasoning) (FAST)、GLM-5.2 (non-reasoning)、GLM-5.2 (max) (FAST)、GLM-5.2 (max)、Kimi K3 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)。
Basetenで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア46のKimi K3.1 Proです。
Basetenでタスクあたりの時間が最短のモデルは、Intelligence Indexのタスクあたり1.4分のBeam 1.0 (NVFP4)です。タスクあたりの時間は、タスクあたりの出力トークン数をエンドツーエンドの出力速度で割った値で、短いほどタスクが早く完了します。
Basetenで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.29秒のDeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning) (FAST)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Basetenでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.0716のDeepSeek V4 Flash 0731 (max)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Basetenのモデル間では料金に最大32.3倍の差があり、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)の100万トークンあたり$0.0716から、Kimi K3 (max)の$2.31までとなっています。
はい。BasetenはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
はい。Basetenの全22モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Basetenの全22モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Basetenは19推論モデルを提供しています：Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) (FAST)、GLM-5.3 (max)、GLM-5.3 (max) (FAST)、GLM-5.3-Flash、Muse Spark Open (xhigh)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、Beam 1.0 (NVFP4)、Kimi K3 (low)、Nemotron 3.5 Super VL、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-120b (low)、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4.1 Flash (max) (FAST)、GLM-5.2 (max) (FAST)、GLM-5.2 (max)、Kimi K3 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。Basetenの全22モデルがオープンウェイトです。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Basetenのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、タスクあたりの時間（Intelligence Indexのタスクを完了する速さ）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。