Novita：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Novita提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3 (max)
MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)Intelligence Index
モデル合計：61件
最速
Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)Nemotron 3 Nano (FP4)
gpt-oss-120b (high)gpt-oss-120b (low)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)出力速度
モデル合計：61件
最安料金
Llama 3.1 8BGLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash (non-reasoning)Nemotron 3 Nano (FP4)Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：61件
Novitaは61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。
- Novitaで知能が上位のモデルはDeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（45）、GLM-5.3 (max)（45）、MiniMax-M3.1-Flash（43）です。
- 出力速度が最も速いモデルはNemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)（277 t/s）、Nemotron 3 Nano (FP4)（277 t/s）、gpt-oss-120b (high)（239 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で72%の差があります。
- 遅延では、Llama 3.1 8B（0.95秒）、Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)（0.98秒）、Llama 4 Scout（1.00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、Llama 3.1 8B（$0.02）、GLM-4.7-Flash（$0.06）、GLM-4.7-Flash (non-reasoning)（$0.06）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。 モデル間で料金に最大2.8倍の差があります。
- Novitaで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはDeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（1M）、GLM-5.3-Flash（1M）、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)（1M）です。
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
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
Agentic interactive 3D experiences, 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
コンテキストウィンドウ
コンテキストウィンドウ
料金
Intelligence Indexと料金
性能の概要
出力速度と料金
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
出力速度
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
遅延: 最初の回答トークンまでの時間
キャッシュ動作
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
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
エンドツーエンド応答時間と料金
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 1.05M | オープン | 45 | $0.24 | 158 | 1.47 | 17.29 | 12.66 | |||
GLM-5.3 (max) | 1M | オープン | 45 | $2.00 | 92 | 2.15 | 29.42 | 21.81 | |||
MiniMax-M3.1-Flash | 1M | 独自 | 43 | $0.20 | 104 | 1.82 | 25.97 | 19.32 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | オープン | 42 | $0.29 | 78 | 3.14 | 35.34 | 25.76 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 524k | オープン | 39 | $0.24 | 151 | 1.50 | 18.08 | 13.26 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | オープン | 36 | $0.70 | 77 | 2.25 | 34.63 | 25.90 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 34 | $0.26 | 109 | 1.63 | 24.52 | 18.31 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 34 | $0.88 | 70 | 2.37 | 38.14 | 28.62 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | オープン | 30 | $1.09 | 100 | 1.89 | 50.62 | 43.73 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1.05M | オープン | 30* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M3 | 1M | オープン | 29 | $0.46 | 98 | 1.99 | 27.53 | 20.42 | |||
GLM-5 FP8 | 203k | オープン | 28* | -- | 67 | 2.34 | 56.03 | 46.25 | |||
 Kimi K2.6 | 262k | オープン | 27 | $0.67 | 82 | 4.11 | 64.59 | 54.37 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | オープン | 26 | $1.07 | 57 | 3.51 | 79.23 | 66.90 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | オープン | 26 | $0.55 | 62 | 4.35 | 48.55 | 36.10 | |||
 Hy3 | 262k | オープン | 25 | $0.07 | 82 | 2.63 | 33.18 | 24.43 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) | 205k | オープン | 24* | -- | 57 | 3.37 | 12.21 | -- | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) | 262k | オープン | 24* | -- | 71 | 4.16 | 11.25 | -- | |||
Kimi K2.5 | 262k | オープン | 23* | -- | 51 | 2.46 | 70.17 | 57.94 | |||
 Qwen3.5 27B | 262k | オープン | 23* | -- | 56 | 6.38 | 51.33 | 35.96 | |||
MiniMax-M2.5 | 205k | オープン | 23* | -- | 52 | 2.19 | 49.98 | 38.23 | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 205k | オープン | 23 | -- | 58 | 2.22 | 53.45 | 42.58 | |||
GLM-4.7 | 205k | オープン | 22* | -- | 35 | 5.00 | 75.94 | 56.75 | |||
Kimi K2 Thinking | 262k | オープン | 22* | -- | 51 | 2.42 | 51.38 | 39.16 | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | 203k | オープン | 22* | -- | 67 | 2.31 | 9.72 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) | 262k | オープン | 21* | -- | 59 | 2.26 | 10.70 | -- | |||
Qwen3.6 27B | 262k | オープン | 21 | $0.62 | 59 | 3.40 | 108.97 | 97.02 | |||
Qwen3.6 27B (non-reasoning) | 262k | オープン | 20* | -- | 60 | 3.43 | 11.79 | -- | |||
Kimi K2.5 (non-reasoning) | 262k | オープン | 19* | -- | 50 | 1.96 | 11.89 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B | 262k | オープン | 19* | -- | 83 | 2.28 | 32.42 | 24.11 | |||
GLM-4.6 | 205k | オープン | 19* | -- | 36 | 4.89 | 73.74 | 55.08 | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | オープン | 18 | $0.47 | 59 | 2.39 | 65.10 | 54.20 | |||
Qwen3.6 35B A3B | 205k | オープン | 18 | $0.31 | 135 | 1.95 | 45.64 | 39.98 | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) | 205k | オープン | 17* | -- | 36 | 5.38 | 19.42 | -- | |||
 Gemma 4 26B A4B | 262k | オープン | 17* | -- | 90 | 1.37 | 29.29 | 22.33 | |||
Qwen3.5 122B A10B | 262k | オープン | 16 | $0.32 | 123 | 2.38 | 22.74 | 16.28 | |||
Kimi K2 0905 | 262k | オープン | 15* | -- | 50 | 1.67 | 11.75 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) | 205k | オープン | 15* | -- | 151 | 1.91 | 5.22 | -- | |||
GLM-4.6 (non-reasoning) | 205k | オープン | 15* | -- | 35 | 5.38 | 19.81 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | オープン | 15* | -- | 65 | 18.37 | 56.93 | 30.85 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (FP8) | 131k | オープン | 15 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B | 262k | オープン | 15 | $0.10 | 22 | 2.37 | 102.93 | 78.08 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) (FP8) | 131k | オープン | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | 262k | オープン | 14* | -- | 21 | 2.28 | 26.62 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | 164k | オープン | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 131k | オープン | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | 262k | オープン | 13* | -- | 97 | 1.13 | 6.27 | -- | |||
DeepSeek R1 0528 | 164k | オープン | 13* | -- | 33 | 1.31 | 77.88 | 61.26 | |||
Kimi K2 | 131k | オープン | 13* | -- | 49 | 1.92 | 12.05 | -- | |||
MiniMax M1 80k | 1M | オープン | 12* | -- | 100 | 1.78 | 26.81 | 20.02 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | オープン | 12 | $0.04 | 213 | 0.98 | 12.69 | 9.37 | |||
DeepSeek R1 (Jan) Turbo | 64k | オープン | 11 | $0.11 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 64k | オープン | 11 | $0.46 | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.6V | 131k | オープン | 11* | -- | 87 | 3.79 | 32.55 | 23.01 | |||
GLM-4.7-Flash (non-reasoning) | 200k | オープン | 11* | -- | 74 | 2.87 | 9.66 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | オープン | 10* | -- | 255 | 0.91 | 10.69 | 7.83 | |||
Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | オープン | 9 | $0.04 | 41 | 1.05 | 13.28 | -- | |||
Nemotron 3 Nano (FP4) | 262k | オープン | 9 | $0.02 | 241 | 1.01 | 11.38 | 8.30 | |||
DeepSeek V3 (Dec) | 64k | オープン | 8 | $0.05 | 121 | 1.61 | 5.75 | -- | |||
GLM-4.6V (non-reasoning) | 131k | オープン | 8* | -- | 80 | 3.77 | 10.00 | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 131k | オープン | 8* | -- | 29 | 2.77 | 20.21 | -- | |||
Llama 3.3 70B | 131k | オープン | 8* | -- | 46 | 1.67 | 12.47 | -- | |||
GLM-4.5V | 65.5k | オープン | 8* | -- | 64 | 3.36 | 42.52 | 31.32 | |||
Llama 3.1 8B | 16.4k | オープン | 7* | -- | 141 | 0.95 | 4.50 | -- | |||
Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4) | 262k | オープン | 7* | -- | 270 | 1.00 | 2.85 | -- | |||
GLM-4.5V (non-reasoning) | 65.5k | オープン | 7* | -- | 66 | 3.43 | 10.96 | -- | |||
Llama 4 Scout | 131k | オープン | 6 | $0.11 | 23 | 1.03 | 23.15 | -- | |||
Llama 3 70B | 8.19k | オープン | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 27B | 98.3k | オープン | 5 | $0.24 | 31 | 1.62 | 17.97 | -- | |||
Llama 3 8B | 8.19k | オープン | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Novitaに関するよくある質問
Novitaが提供し、当社が追跡しているモデルは61モデルです：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、MiniMax-M3.1-Flash、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Pro (max)、MiniMax-M3、GLM-5 FP8、Kimi K2.6、GLM-5.1 (FP8)、Kimi K2.7 Code、Hy3、GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8)、Kimi K2.6 (non-reasoning)、Kimi K2.5、Qwen3.5 27B、MiniMax-M2.5、MiniMax-M2.7 (FP8)、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking、GLM-5 (non-reasoning) (FP8)、Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning)、Qwen3.6 27B、Qwen3.6 27B (non-reasoning)、Kimi K2.5 (non-reasoning)、Qwen3.5 35B A3B、GLM-4.6、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、GLM-4.7 (non-reasoning)、Gemma 4 26B A4B、Qwen3.5 122B A10B、Kimi K2 0905、Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning)、GLM-4.6 (non-reasoning)、GLM-4.7-Flash、Gemma 4 31B、Gemma 4 31B (non-reasoning)、Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)、DeepSeek R1 0528、Kimi K2、MiniMax M1 80k、gpt-oss-120b (high)、GLM-4.6V、GLM-4.7-Flash (non-reasoning)、gpt-oss-120b (low)、Llama 4 Maverick (FP8)、Nemotron 3 Nano (FP4)、DeepSeek V3 (Dec)、GLM-4.6V (non-reasoning)、Qwen3 VL 30B A3B、Llama 3.3 70B、GLM-4.5V、Llama 3.1 8B、Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)、GLM-4.5V (non-reasoning)、Llama 4 Scout、Gemma 3 27B。
Novita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45のDeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)です。
Novitaで出力速度が最も速いモデルは、毎秒277.2トークンのNemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)です。
Novitaで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.95秒のLlama 3.1 8Bです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Novita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です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Novitaのモデル間では料金に最大39倍の差があり、Llama 3.1 8Bの100万トークンあたり$0.02から、GLM-5.2 (max) (FP8)の$0.90までとなっています。
はい。Novita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。
Novitaの61モデル中60モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
Novitaの61モデル中57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。Novitaは37推論モデルを提供しています：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、MiniMax-M3.1-Flash、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Pro (max)、MiniMax-M3、GLM-5 FP8、Kimi K2.6、GLM-5.1 (FP8)、Kimi K2.7 Code、Hy3、Kimi K2.5、Qwen3.5 27B、MiniMax-M2.5、MiniMax-M2.7 (FP8)、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 35B A3B、GLM-4.6、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、Gemma 4 26B A4B、Qwen3.5 122B A10B、GLM-4.7-Flash、Gemma 4 31B、DeepSeek R1 0528、MiniMax M1 80k、gpt-oss-120b (high)、GLM-4.6V、gpt-oss-120b (low)、Nemotron 3 Nano (FP4)、GLM-4.5V。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。Novitaの61モデル中60モデルがオープンウェイトです：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Pro (max)、MiniMax-M3、GLM-5 FP8、Kimi K2.6、GLM-5.1 (FP8)、Kimi K2.7 Code、Hy3、GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8)、Kimi K2.6 (non-reasoning)、Kimi K2.5、Qwen3.5 27B、MiniMax-M2.5、MiniMax-M2.7 (FP8)、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking、GLM-5 (non-reasoning) (FP8)、Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning)、Qwen3.6 27B、Qwen3.6 27B (non-reasoning)、Kimi K2.5 (non-reasoning)、Qwen3.5 35B A3B、GLM-4.6、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、GLM-4.7 (non-reasoning)、Gemma 4 26B A4B、Qwen3.5 122B A10B、Kimi K2 0905、Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning)、GLM-4.6 (non-reasoning)、GLM-4.7-Flash、Gemma 4 31B、Gemma 4 31B (non-reasoning)、Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)、DeepSeek R1 0528、Kimi K2、MiniMax M1 80k、gpt-oss-120b (high)、GLM-4.6V、GLM-4.7-Flash (non-reasoning)、gpt-oss-120b (low)、Llama 4 Maverick (FP8)、Nemotron 3 Nano (FP4)、DeepSeek V3 (Dec)、GLM-4.6V (non-reasoning)、Qwen3 VL 30B A3B、Llama 3.3 70B、GLM-4.5V、Llama 3.1 8B、Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)、GLM-4.5V (non-reasoning)、Llama 4 Scout、Gemma 3 27B。
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。
Novita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。