Question 1

DeepInfraはどのモデルを提供していますか？

Accepted Answer

DeepInfraが提供し、当社が追跡しているモデルは107モデルです：MiMo-V2.6-Pro、GLM-5.3 (max)、GLM-5.3-Flash、Qwen3.8 2.4T A95B、DeepSeek V4.1 Flash (max)、MiMo-V2.6-Flash、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP4)、Qwen3.8 27B (xhigh)、DeepSeek V4 Pro (max) (FP4)、DeepSeek V4 Pro (high) (FP4)、MiniMax-M3、GLM-5 (FP4)、Kimi K2.6 (FP4)、GLM-5.1 (FP4)、MiMo-V2.5-Pro、Kimi K2.7 Code、Inkling Small、Hy3 (FP8)、MiMo-V2.5、Inkling (xhigh) (FP8)、DeepSeek V4 Flash (high) (FP4)、GLM-5.1 (non-reasoning) (FP4)、DeepSeek V4 Flash (max) (FP4)、Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP4)、Kimi K2.5、Nemotron 3 Ultra、Nemotron 3 Ultra BF16、Qwen3.5 27B (FP8)、MiniMax-M2.5 (FP8)、GLM-4.7 (FP4)、GLM-5 (non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V3.2 (FP4)、Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) (FP8)、Qwen3.6 27B FP8、Ling 3.0 Flash、Qwen3.6 27B (non-reasoning) FP8、Step 3.7 Flash、Qwen3.5 27B (non-reasoning) FP8、Qwen3.5 35B A3B (FP8)、GLM-4.6 (FP4)、Qwen3.5 397B A17B (FP8)、MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning)、Qwen3.6 35B A3B (FP8)、Qwen3.5 122B A10B (non-reasoning) (FP4)、Muse Glimmer (high)、GLM-4.7 (non-reasoning) (FP4)、Gemma 4 26B A4B (FP8)、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)、Qwen3.5 122B A10B (FP4)、Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8)、Qwen3.5 35B A3B (non-reasoning) FP8、GLM-4.7-Flash、Granite 4.2 30B、Gemma 4 31B、DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) (FP4)、Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V3.1 (non-reasoning) (FP4)、Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8)、Qwen3.5 4B (FP8)、DeepSeek R1 0528、Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4)、Nemotron 3 Super、Qwen3 235B A22B 2507 (FP8)、Qwen3 235B 2507 (FP8)、Qwen3 Coder 480B (Turbo, FP4)、gpt-oss-120b (high) (Turbo)、gpt-oss-120b (high)、Granite 4.2 8B、Qwen3.5 4B (non-reasoning) FP8、gpt-oss-120b (low)、Llama 4 Maverick (FP8)、DeepSeek V3 0324 (FP4)、Qwen3 Next 80B A3B、Granite 4.2 3B、gpt-oss-20b (high)、Gemma 4 E4B、Nemotron 3 Nano、Qwen3 32B (FP8)、DeepSeek V3 (Dec)、Mistral Small 3.2 (FP8)、Qwen3 14B (FP8)、Llama 4 Scout、Qwen2.5 72B、Llama 3.3 70B (Turbo, FP8)、Qwen3 30B (FP8)、Gemma 4 E4B (non-reasoning)、NVIDIA Nemotron Nano 9B V2、Qwen3 32B (non-reasoning) (FP8)、Mistral Small 3.1、Llama 3.1 8B (Turbo, FP8)、Llama 3.1 8B、Nemotron 3 Nano (non-reasoning)、NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning)、Qwen3 14B (non-reasoning) (FP8)、Mistral Small 3、Qwen3 30B (non-reasoning) (FP8)、Llama 3.1 70B、Llama 3.1 70B (Turbo, FP8)、Hermes 3 - Llama-3.1 70B、Phi-4、Llama 3.2 11B (Vision)、Gemma 3 27B、Gemma 3 4B、Gemma 3 12B。

Question 2

DeepInfraで最も知能が高いモデルはどれですか？

Accepted Answer

DeepInfra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MiMo-V2.6-Proです。

Question 3

DeepInfraで最速のモデルはどれですか？

Accepted Answer

DeepInfraで出力速度が最も速いモデルは、毎秒294.6トークンのNemotron 3.5 Lightning (NVFP4)です。

Question 4

DeepInfraで遅延が最も短いモデルはどれですか？

Accepted Answer

DeepInfraで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.57秒のQwen3 30B (non-reasoning) (FP8)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。

Question 5

DeepInfraで最も安価なモデルはどれですか？

Accepted Answer

DeepInfra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$0.02のLlama 3.1 8B (Turbo, FP8)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。

Question 6

DeepInfraのモデル間で料金はどの程度異なりますか？

Accepted Answer

DeepInfraのモデル間では料金に最大52倍の差があり、Llama 3.1 8B (Turbo, FP8)の100万トークンあたり$0.02から、Qwen3.8 2.4T A95Bの$1.14までとなっています。

Question 7

DeepInfraはOpenAI互換ですか？

Accepted Answer

はい。DeepInfra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。

Question 8

DeepInfraはJSONモードに対応していますか？

Accepted Answer

はい。DeepInfraの全107モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。

Question 9

DeepInfraは関数呼び出しに対応していますか？

Accepted Answer

DeepInfraの107モデル中104モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。

Question 10

DeepInfraは推論モデルを提供していますか？

Accepted Answer

はい。DeepInfraは62推論モデルを提供しています：MiMo-V2.6-Pro、GLM-5.3 (max)、GLM-5.3-Flash、Qwen3.8 2.4T A95B、DeepSeek V4.1 Flash (max)、MiMo-V2.6-Flash、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP4)、Qwen3.8 27B (xhigh)、DeepSeek V4 Pro (max) (FP4)、DeepSeek V4 Pro (high) (FP4)、MiniMax-M3、GLM-5 (FP4)、Kimi K2.6 (FP4)、GLM-5.1 (FP4)、MiMo-V2.5-Pro、Kimi K2.7 Code、Inkling Small、Hy3 (FP8)、MiMo-V2.5、Inkling (xhigh) (FP8)、DeepSeek V4 Flash (high) (FP4)、DeepSeek V4 Flash (max) (FP4)、Kimi K2.5、Nemotron 3 Ultra、Nemotron 3 Ultra BF16、Qwen3.5 27B (FP8)、MiniMax-M2.5 (FP8)、GLM-4.7 (FP4)、DeepSeek V3.2 (FP4)、Qwen3.6 27B FP8、Ling 3.0 Flash、Step 3.7 Flash、Qwen3.5 35B A3B (FP8)、GLM-4.6 (FP4)、Qwen3.5 397B A17B (FP8)、Qwen3.6 35B A3B (FP8)、Muse Glimmer (high)、Gemma 4 26B A4B (FP8)、Qwen3.5 122B A10B (FP4)、GLM-4.7-Flash、Granite 4.2 30B、Gemma 4 31B、Qwen3.5 4B (FP8)、DeepSeek R1 0528、Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4)、Nemotron 3 Super、Qwen3 235B A22B 2507 (FP8)、gpt-oss-120b (high) (Turbo)、gpt-oss-120b (high)、Granite 4.2 8B、gpt-oss-120b (low)、Granite 4.2 3B、gpt-oss-20b (high)、Gemma 4 E4B、Nemotron 3 Nano、Qwen3 32B (FP8)、Qwen3 14B (FP8)、Qwen3 30B (FP8)、NVIDIA Nemotron Nano 9B V2。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。

Question 11

DeepInfraはオープンウェイトモデルを提供していますか？

Accepted Answer

はい。DeepInfraの107モデル中106モデルがオープンウェイトです：MiMo-V2.6-Pro、GLM-5.3 (max)、GLM-5.3-Flash、Qwen3.8 2.4T A95B、DeepSeek V4.1 Flash (max)、MiMo-V2.6-Flash、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP4)、Qwen3.8 27B (xhigh)、DeepSeek V4 Pro (max) (FP4)、DeepSeek V4 Pro (high) (FP4)、MiniMax-M3、GLM-5 (FP4)、Kimi K2.6 (FP4)、GLM-5.1 (FP4)、MiMo-V2.5-Pro、Kimi K2.7 Code、Inkling Small、Hy3 (FP8)、MiMo-V2.5、Inkling (xhigh) (FP8)、DeepSeek V4 Flash (high) (FP4)、GLM-5.1 (non-reasoning) (FP4)、DeepSeek V4 Flash (max) (FP4)、Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP4)、Kimi K2.5、Nemotron 3 Ultra、Nemotron 3 Ultra BF16、Qwen3.5 27B (FP8)、MiniMax-M2.5 (FP8)、GLM-4.7 (FP4)、GLM-5 (non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V3.2 (FP4)、Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) (FP8)、Qwen3.6 27B FP8、Ling 3.0 Flash、Qwen3.6 27B (non-reasoning) FP8、Step 3.7 Flash、Qwen3.5 27B (non-reasoning) FP8、Qwen3.5 35B A3B (FP8)、GLM-4.6 (FP4)、Qwen3.5 397B A17B (FP8)、MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning)、Qwen3.6 35B A3B (FP8)、Qwen3.5 122B A10B (non-reasoning) (FP4)、Muse Glimmer (high)、GLM-4.7 (non-reasoning) (FP4)、Gemma 4 26B A4B (FP8)、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)、Qwen3.5 122B A10B (FP4)、Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8)、Qwen3.5 35B A3B (non-reasoning) FP8、GLM-4.7-Flash、Granite 4.2 30B、Gemma 4 31B、DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) (FP4)、Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V3.1 (non-reasoning) (FP4)、Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8)、Qwen3.5 4B (FP8)、DeepSeek R1 0528、Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4)、Nemotron 3 Super、Qwen3 235B A22B 2507 (FP8)、Qwen3 235B 2507 (FP8)、Qwen3 Coder 480B (Turbo, FP4)、gpt-oss-120b (high) (Turbo)、gpt-oss-120b (high)、Granite 4.2 8B、Qwen3.5 4B (non-reasoning) FP8、gpt-oss-120b (low)、Llama 4 Maverick (FP8)、DeepSeek V3 0324 (FP4)、Qwen3 Next 80B A3B、Granite 4.2 3B、gpt-oss-20b (high)、Gemma 4 E4B、Nemotron 3 Nano、Qwen3 32B (FP8)、DeepSeek V3 (Dec)、Mistral Small 3.2 (FP8)、Qwen3 14B (FP8)、Llama 4 Scout、Qwen2.5 72B、Llama 3.3 70B (Turbo, FP8)、Qwen3 30B (FP8)、Gemma 4 E4B (non-reasoning)、NVIDIA Nemotron Nano 9B V2、Qwen3 32B (non-reasoning) (FP8)、Mistral Small 3.1、Llama 3.1 8B (Turbo, FP8)、Llama 3.1 8B、Nemotron 3 Nano (non-reasoning)、NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning)、Qwen3 14B (non-reasoning) (FP8)、Mistral Small 3、Qwen3 30B (non-reasoning) (FP8)、Llama 3.1 70B、Llama 3.1 70B (Turbo, FP8)、Hermes 3 - Llama-3.1 70B、Phi-4、Llama 3.2 11B (Vision)、Gemma 3 27B、Gemma 3 4B、Gemma 3 12B。

Question 12

DeepInfraの性能は時間とともに変化しますか？

Accepted Answer

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。

Question 13

DeepInfraのモデルはどう選べばよいですか？

Accepted Answer

DeepInfraのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、出力速度（高スループットが必要なタスク）、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。


									詳細分析
MiMo-V2.6-Pro	1M	オープン	46	$0.12	26	1.72	99.53	78.24	モデルプロバイダー
GLM-5.3 (max)	1.05M	オープン	45	$1.39	137	1.01	19.24	14.58	モデルプロバイダー
GLM-5.3-Flash	1M	オープン	42	$0.34	24	1.46	105.74	83.42	モデルプロバイダー
Qwen3.8 2.4T A95B	262k	オープン	40	$2.89	95	1.47	27.92	21.16	モデルプロバイダー
DeepSeek V4.1 Flash (max)	1M	オープン	39	$0.44	79	0.85	32.54	25.35	モデルプロバイダー
MiMo-V2.6-Flash	1M	オープン	38	$0.42	26	1.67	98.94	77.82	モデルプロバイダー
DeepSeek V4 Pro 0813 (max)	1M	オープン	36	$1.00	56	1.27	45.78	35.61	モデルプロバイダー
DeepSeek V4 Flash Vision (max)	1M	独自	35	$0.51	150	0.92	17.55	13.30	モデルプロバイダー
DeepSeek V4 Flash 0731 (max)	1M	オープン	34	$0.10	42	1.04	59.93	47.11	モデルプロバイダー
GLM-5.2 (max) (FP4)	1.05M	オープン	34	$0.37	90	1.12	28.93	22.25	モデルプロバイダー
Qwen3.8 27B (xhigh)	262k	オープン	34	$0.52	29	1.54	87.35	68.65	モデルプロバイダー
DeepSeek V4 Pro (max) (FP4)	1.05M	オープン	30	$1.19	37	1.37	132.72	117.88	モデルプロバイダー
DeepSeek V4 Pro (high) (FP4)	65.5k	オープン	30*	--	35	1.66	72.15	56.35	モデルプロバイダー
MiniMax-M3	524k	オープン	29	$0.44	25	0.91	102.44	81.22	モデルプロバイダー
GLM-5 (FP4)	203k	オープン	28*	--	78	1.28	47.68	39.96	モデルプロバイダー
Kimi K2.6 (FP4)	262k	オープン	27	$0.51	20	1.67	243.21	217.15	モデルプロバイダー
GLM-5.1 (FP4)	203k	オープン	26	$0.58	41	1.32	106.17	92.64	モデルプロバイダー
MiMo-V2.5-Pro	65.5k	オープン	26	$0.28	26	2.09	97.60	76.40	モデルプロバイダー
Kimi K2.7 Code	262k	オープン	26	$0.39	25	1.08	108.25	87.54	モデルプロバイダー
Inkling Small	524k	オープン	26	--	238	0.60	11.11	8.41	モデルプロバイダー
Hy3 (FP8)	262k	オープン	25	$0.07	33	1.03	76.02	59.99	モデルプロバイダー
MiMo-V2.5	262k	オープン	25*	--	28	1.57	89.64	70.46	モデルプロバイダー
Inkling (xhigh) (FP8)	131k	オープン	25	--	128	0.76	20.23	15.57	モデルプロバイダー
DeepSeek V4 Flash (high) (FP4)	1.05M	オープン	24	$0.08	35	1.54	50.66	35.01	モデルプロバイダー
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP4)	203k	オープン	24*	--	48	1.19	11.54	--	モデルプロバイダー
DeepSeek V4 Flash (max) (FP4)	1.05M	オープン	24	$0.07	36	1.37	173.39	157.95	モデルプロバイダー
Kimi K2.6 (non-reasoning) (FP4)	262k	オープン	24*	--	18	1.54	29.23	--	モデルプロバイダー
Kimi K2.5	262k	オープン	23*	--	25	1.35	140.24	118.86	モデルプロバイダー
Nemotron 3 Ultra	262k	オープン	23	$0.47	66	1.27	43.10	34.30	モデルプロバイダー
Nemotron 3 Ultra BF16	262k	オープン	23	$0.99	85	1.68	34.48	26.89	モデルプロバイダー
Qwen3.5 27B (FP8)	262k	オープン	23*	--	61	1.01	42.00	32.79	モデルプロバイダー
MiniMax-M2.5 (FP8)	197k	オープン	23*	--	27	0.91	94.98	75.26	モデルプロバイダー
GLM-4.7 (FP4)	203k	オープン	22*	--	17	1.33	150.59	119.41	モデルプロバイダー
GLM-5 (non-reasoning) (FP8)	203k	オープン	22*	--	71	1.09	8.12	--	モデルプロバイダー
DeepSeek V3.2 (FP4)	164k	オープン	21*	--	16	1.53	156.57	124.03	モデルプロバイダー
Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) (FP8)	262k	オープン	21*	--	35	1.15	15.44	--	モデルプロバイダー
Qwen3.6 27B FP8	262k	オープン	21	$0.37	63	1.03	98.44	89.52	モデルプロバイダー
Ling 3.0 Flash	131k	オープン	20	$0.02	48	0.75	52.98	41.78	モデルプロバイダー
Qwen3.6 27B (non-reasoning) FP8	262k	オープン	20*	--	61	1.01	9.17	--	モデルプロバイダー
Step 3.7 Flash	256k	オープン	19*	--	169	0.71	15.47	11.81	モデルプロバイダー
Qwen3.5 27B (non-reasoning) FP8	262k	オープン	19*	--	60	1.00	9.27	--	モデルプロバイダー
Qwen3.5 35B A3B (FP8)	262k	オープン	19*	--	120	0.67	21.47	16.64	モデルプロバイダー
GLM-4.6 (FP4)	203k	オープン	19*	--	19	1.71	130.18	102.77	モデルプロバイダー
Qwen3.5 397B A17B (FP8)	262k	オープン	18	--	38	1.22	98.11	83.74	モデルプロバイダー
MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning)	65.5k	オープン	18*	--	29	1.47	18.58	--	モデルプロバイダー
Qwen3.6 35B A3B (FP8)	262k	オープン	18	$0.14	32	0.85	183.26	166.94	モデルプロバイダー
Qwen3.5 122B A10B (non-reasoning) (FP4)	262k	オープン	18*	--	148	0.70	4.07	--	モデルプロバイダー
Muse Glimmer (high)	131k	オープン	17	$0.05	143	0.86	18.33	13.98	モデルプロバイダー
GLM-4.7 (non-reasoning) (FP4)	203k	オープン	17*	--	19	1.49	27.60	--	モデルプロバイダー
Gemma 4 26B A4B (FP8)	262k	オープン	17*	--	35	0.80	73.17	57.89	モデルプロバイダー
DeepSeek V3.2 (non-reasoning)	164k	オープン	16*	--	14	1.62	38.33	--	モデルプロバイダー
Qwen3.5 122B A10B (FP4)	262k	オープン	16	$0.24	163	0.68	15.99	12.25	モデルプロバイダー
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8)	262k	オープン	15*	--	28	1.00	18.87	--	モデルプロバイダー
Qwen3.5 35B A3B (non-reasoning) FP8	262k	オープン	15*	--	139	0.70	4.28	--	モデルプロバイダー
GLM-4.7-Flash	203k	オープン	15*	--	20	1.32	127.66	101.07	モデルプロバイダー
Granite 4.2 30B	131k	オープン	15*	--	77	0.88	33.27	25.92	モデルプロバイダー
Gemma 4 31B	262k	オープン	15	$0.10	15	2.72	148.94	113.52	モデルプロバイダー
DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) (FP4)	164k	オープン	14*	--	40	1.17	13.58	--	モデルプロバイダー
Gemma 4 31B (non-reasoning) (FP8)	262k	オープン	14*	--	15	2.23	35.13	--	モデルプロバイダー
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) (FP4)	164k	オープン	14*	--	9	1.46	59.76	--	モデルプロバイダー
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) (FP8)	262k	オープン	13*	--	31	0.72	16.91	--	モデルプロバイダー
Qwen3.5 4B (FP8)	262k	オープン	13*	--	31	0.87	82.79	65.53	モデルプロバイダー
DeepSeek R1 0528	164k	オープン	13*	--	31	0.89	82.75	65.49	モデルプロバイダー
Nemotron 3.5 Lightning (NVFP4)	262k	オープン	13	$0.12	337	0.52	7.94	5.93	モデルプロバイダー
Nemotron 3 Super	262k	オープン	13	$0.48	69	77.50	113.81	29.04	モデルプロバイダー
Qwen3 235B A22B 2507 (FP8)	262k	オープン	13	--	35	0.82	72.18	57.09	モデルプロバイダー
Qwen3 235B 2507 (FP8)	262k	オープン	12*	--	15	1.37	35.59	--	モデルプロバイダー
Qwen3 Coder 480B (Turbo, FP4)	262k	オープン	12*	--	39	0.94	13.70	--	モデルプロバイダー
gpt-oss-120b (high) (Turbo)	131k	オープン	12	$0.11	322	0.73	8.48	6.20	モデルプロバイダー
gpt-oss-120b (high)	131k	オープン	12	$0.03	52	0.60	48.97	38.70	モデルプロバイダー
Granite 4.2 8B	131k	オープン	11	$0.02	65	0.73	39.01	30.62	モデルプロバイダー
Qwen3.5 4B (non-reasoning) FP8	262k	オープン	11*	--	16	0.94	31.67	--	モデルプロバイダー
gpt-oss-120b (low)	131k	オープン	10*	--	44	0.72	56.96	44.99	モデルプロバイダー
Llama 4 Maverick (FP8)	1.05M	オープン	10*	--	68	0.58	7.99	--	モデルプロバイダー
DeepSeek V3 0324 (FP4)	164k	オープン	10	$0.02	48	1.12	11.52	--	モデルプロバイダー
Qwen3 Next 80B A3B	262k	オープン	10*	--	147	0.67	4.08	--	モデルプロバイダー
Granite 4.2 3B	131k	オープン	9	$0.01	223	0.52	11.71	8.95	モデルプロバイダー
gpt-oss-20b (high)	131k	オープン	9	$0.01	111	0.50	23.09	18.07	モデルプロバイダー
Gemma 4 E4B	262k	オープン	9*	--	70	0.84	36.80	28.77	モデルプロバイダー
Nemotron 3 Nano	262k	オープン	9	$0.02	105	6.23	30.00	19.02	モデルプロバイダー
Qwen3 32B (FP8)	41k	オープン	9*	--	31	1.50	81.16	63.73	モデルプロバイダー
DeepSeek V3 (Dec)	164k	オープン	8	$0.02	19	2.12	27.88	--	モデルプロバイダー
Mistral Small 3.2 (FP8)	128k	オープン	8*	--	37	0.96	14.41	--	モデルプロバイダー
Qwen3 14B (FP8)	32.8k	オープン	8*	--	27	1.56	92.73	72.93	モデルプロバイダー
Llama 4 Scout	328k	オープン	8*	--	33	0.83	15.82	--	モデルプロバイダー
DeepSeek R1 Distill Llama 70B	131k	オープン	8*	--	--	--	--	--	モデルプロバイダー
Qwen2.5 72B	32.8k	オープン	8*	--	26	2.48	21.42	--	モデルプロバイダー
Llama 3.3 70B (Turbo, FP8)	131k	オープン	8*	--	17	2.26	31.79	--	モデルプロバイダー
Qwen3 30B (FP8)	41k	オープン	8*	--	126	0.58	20.36	15.83	モデルプロバイダー
Gemma 4 E4B (non-reasoning)	262k	オープン	7*	--	72	0.79	7.73	--	モデルプロバイダー
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2	131k	オープン	7*	--	104	5.12	29.19	19.26	モデルプロバイダー
Qwen3 32B (non-reasoning) (FP8)	41k	オープン	7*	--	30	1.34	17.90	--	モデルプロバイダー
Mistral Small 3.1	128k	オープン	7	$0.02	39	0.95	13.82	--	モデルプロバイダー
Llama 3.1 8B (Turbo, FP8)	131k	オープン	7*	--	18	1.16	28.67	--	モデルプロバイダー
Llama 3.1 8B	131k	オープン	7*	--	19	1.13	27.39	--	モデルプロバイダー
Nemotron 3 Nano (non-reasoning)	262k	オープン	7*	--	105	0.69	5.44	--	モデルプロバイダー
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning)	131k	オープン	7*	--	99	6.30	11.33	--	モデルプロバイダー
Qwen3 14B (non-reasoning) (FP8)	41k	オープン	7*	--	29	1.21	18.45	--	モデルプロバイダー
Mistral Small 3	32.8k	オープン	7*	--	51	0.96	10.67	--	モデルプロバイダー
Qwen3 30B (non-reasoning) (FP8)	41k	オープン	7*	--	148	0.58	3.95	--	モデルプロバイダー
Llama 3.1 70B	131k	オープン	7*	--	40	1.96	14.39	--	モデルプロバイダー
Llama 3.1 70B (Turbo, FP8)	131k	オープン	7*	--	39	2.02	14.97	--	モデルプロバイダー
Hermes 3 - Llama-3.1 70B	131k	オープン	6*	--	28	2.28	19.88	--	モデルプロバイダー
Phi-4	16.4k	オープン	6*	--	70	0.96	8.06	--	モデルプロバイダー
Llama 3.2 11B (Vision)	131k	オープン	5*	--	15	3.03	35.78	--	モデルプロバイダー
Gemma 3 27B	131k	オープン	5	$0.16	25	1.25	21.45	--	モデルプロバイダー
Gemma 3 4B	131k	オープン	5*	--	21	1.55	25.74	--	モデルプロバイダー
Llama 3 8B	8.19k	オープン	5*	--	--	--	--	--	モデルプロバイダー
Gemma 3 12B	131k	オープン	4	$0.13	43	1.09	12.77	--	モデルプロバイダー

DeepInfra：モデルの知能、性能、料金

最高の知能

最速

最安料金

知能

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コンテキストウィンドウ

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出力速度と料金

速度

出力速度

遅延

遅延: 最初の回答トークンまでの時間

エンドツーエンド応答時間

エンドツーエンド応答時間と料金

主要な定義

よくある質問

DeepInfra：モデルの知能、性能、料金

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Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

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Price-Quality Variance

コンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウ

Context Window for RAG

Context Window

料金

Intelligence Indexと料金

Price-Quality Variance

性能の概要

出力速度と料金

Output Speed

Price

速度

出力速度

Output Speed

Model Performance Representation

遅延

遅延: 最初の回答トークンまでの時間

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エンドツーエンド応答時間

エンドツーエンド応答時間と料金

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主要な定義

Context Window

よくある質問

DeepInfraはどのモデルを提供していますか？

DeepInfraで最も知能が高いモデルはどれですか？

DeepInfraで最速のモデルはどれですか？

DeepInfraで遅延が最も短いモデルはどれですか？

DeepInfraで最も安価なモデルはどれですか？

DeepInfraのモデル間で料金はどの程度異なりますか？

DeepInfraはOpenAI互換ですか？

DeepInfraはJSONモードに対応していますか？

DeepInfraは関数呼び出しに対応していますか？

DeepInfraは推論モデルを提供していますか？

DeepInfraはオープンウェイトモデルを提供していますか？

DeepInfraの性能は時間とともに変化しますか？

DeepInfraのモデルはどう選べばよいですか？