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
Intelligence Index
モデル合計：87件
最速
出力速度
モデル合計：87件
最安料金
ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：87件
Novitaは87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 Pro 0813 (max)（53）、GLM-5.2 (max) (FP8)（53）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（52）です。
- 出力速度が最も速いモデルはNemotron 3 Nano (FP4)（260 t/s）、Nemotron 3 Nano (FP4)（243 t/s）、Qwen3 Next 80B A3B（194 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 4 Maverick (FP8)（0.79秒）、Llama 3.1 8B（0.82秒）、Llama 4 Scout（0.85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）、gpt-oss-20b (high)（$0.05）、gpt-oss-20b (low)（$0.05）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 Pro 0813 (max)（1M）、GLM-5.2 (max) (FP8)（1M）、DeepSeek V4 Pro (max)（1M）です。
ハイライト
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
コンテキストウィンドウ
Context Window
料金
Intelligence Index vs. Price
性能の概要
Output Speed vs. Price
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
Latency: Time To First Answer Token
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
End-to-End Response Time vs. Price
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | オープン | 53 | $0.35 | 69 | 2.03 | 38.42 | 29.12 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 53 | $0.42 | 94 | 1.53 | 28.24 | 21.37 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 52 | $0.20 | 119 | 1.38 | 22.32 | 16.75 | |||
MiniMax-M3 | 1M | オープン | 45 | $0.13 | 137 | 1.49 | 19.67 | 14.55 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | オープン | 45 | $0.23 | 71 | 1.86 | 70.31 | 61.44 | |||
 Kimi K2.6 | 262k | オープン | 45 | $0.33 | 70 | 2.06 | 72.46 | 63.29 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1.05M | オープン | 44 | $0.20 | 69 | 1.85 | 37.80 | 28.74 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | オープン | 43 | $0.23 | 51 | 3.71 | 56.84 | 43.39 | |||
 MiMo-V2.5-Pro | 1.05M | オープン | 43 | $0.04 | 53 | 2.61 | 50.17 | 38.05 | |||
 Hy3 | 262k | オープン | 42 | $0.04 | 75 | 2.95 | 36.19 | 26.59 | |||
DeepSeek V4 Flash (max) | 1.05M | オープン | 42 | $0.06 | 117 | 1.74 | 54.20 | 48.17 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | オープン | 41 | $0.30 | 76 | 2.38 | 58.50 | 49.58 | |||
GLM-5 FP8 | 203k | オープン | 41* | -- | 81 | 1.47 | 46.03 | 38.37 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) | 1.05M | オープン | 39 | $0.05 | 121 | 1.51 | 15.95 | 10.29 | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 205k | オープン | 39 | $0.06 | 72 | 1.58 | 42.61 | 34.11 | |||
MiMo-V2.5 | 1.05M | オープン | 38 | $0.01 | 66 | 2.85 | 40.77 | 30.34 | |||
Qwen3.6 27B | 262k | オープン | 38 | $0.29 | 56 | 3.02 | 113.76 | 101.78 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | オープン | 36* | -- | 69 | 2.14 | 9.41 | -- | |||
Kimi K2.5 | 262k | オープン | 36 | $0.10 | 42 | 1.79 | 84.99 | 71.21 | |||
Kimi K2.6 | 262k | オープン | 35* | -- | 53 | 2.64 | 12.04 | -- | |||
Qwen3.5 27B | 262k | オープン | 35* | -- | 62 | 5.69 | 46.10 | 32.32 | |||
MiniMax-M2.5 | 205k | オープン | 34* | -- | 96 | 1.82 | 27.77 | 20.76 | |||
GLM-4.7 | 205k | オープン | 34 | $0.36 | 44 | 3.43 | 59.98 | 45.24 | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | オープン | 34 | $0.36 | 79 | 1.70 | 48.43 | 40.40 | |||
 KAT-Coder-Pro V2 | 256k | 独自 | 34 | -- | 104 | 1.40 | 6.23 | -- | |||
Kimi K2 Thinking | 262k | オープン | 33* | -- | 41 | 1.78 | 62.35 | 48.46 | |||
GLM-5 (FP8) | 203k | オープン | 33* | -- | 76 | 1.48 | 8.02 | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B | 262k | オープン | 33 | $0.25 | 120 | 1.79 | 22.65 | 16.69 | |||
DeepSeek V3.2 | 164k | オープン | 33* | -- | 36 | 3.21 | 72.00 | 55.03 | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | オープン | 33* | -- | 74 | 1.50 | 8.28 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B | 205k | オープン | 32 | $0.19 | 132 | 1.46 | 46.23 | 40.97 | |||
MiniMax-M2.1 | 205k | オープン | 32* | -- | 96 | 2.07 | 28.11 | 20.84 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (FP8) | 131k | オープン | 31 | -- | 36 | 2.89 | 72.83 | 55.95 | |||
Qwen3.6 27B | 262k | オープン | 31 | $0.40 | 61 | 3.03 | 11.20 | -- | |||
Kimi K2.5 | 262k | オープン | 30* | -- | 41 | 1.63 | 13.79 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B | 262k | オープン | 30* | -- | 111 | 1.47 | 24.05 | 18.07 | |||
 Gemma 4 31B | 262k | オープン | 30 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.6 | 205k | オープン | 29 | $0.30 | 68 | 2.50 | 39.46 | 29.57 | |||
MiniMax-M2 | 205k | オープン | 29* | -- | 102 | 1.98 | 26.38 | 19.52 | |||
MiMo-V2.5-Pro | 1.05M | オープン | 28* | -- | 49 | 3.08 | 13.19 | -- | |||
GLM-4.7 | 205k | オープン | 27* | -- | 42 | 3.56 | 15.37 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B | 262k | オープン | 26 | $0.04 | 35 | 1.48 | 72.40 | 56.73 | |||
DeepSeek V3.2 Exp (FP8) | 164k | オープン | 26* | -- | 36 | 2.84 | 71.78 | 55.15 | |||
DeepSeek V3.2 | 164k | オープン | 25* | -- | 37 | 2.95 | 16.28 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B | 205k | オープン | 25 | $0.42 | 139 | 1.23 | 4.82 | -- | |||
 Ling 3.0 Tiny | 262k | オープン | 25 | $0.00 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 Max | 262k | 独自 | 24* | -- | 43 | 3.10 | 14.60 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | オープン | 24 | $0.03 | 105 | 0.89 | 24.72 | 19.06 | |||
Kimi K2 0905 | 262k | オープン | 24* | -- | 41 | 1.14 | 13.30 | -- | |||
GLM-4.6 | 205k | オープン | 23* | -- | 62 | 2.58 | 10.66 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | オープン | 23* | -- | 74 | 26.51 | 60.17 | 26.93 | |||
Gemma 4 31B | 262k | オープン | 22 | $0.04 | 61 | 1.31 | 9.57 | -- | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (FP8) | 131k | オープン | 22* | -- | 36 | 3.06 | 16.91 | -- | |||
DeepSeek V3.2 Exp (FP8) | 164k | オープン | 22* | -- | 36 | 2.63 | 16.59 | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 164k | オープン | 21* | -- | 37 | 3.26 | 16.79 | -- | |||
Qwen3 Coder Next (FP8) | 262k | オープン | 21 | $0.21 | 175 | 2.71 | 5.57 | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 131k | オープン | 21* | -- | 37 | 3.22 | 70.79 | 54.06 | |||
Qwen3 VL 235B A22B | 131k | オープン | 21* | -- | 49 | 2.60 | 53.48 | 40.71 | |||
Gemma 4 26B A4B | 262k | オープン | 20* | -- | 29 | 1.34 | 18.67 | -- | |||
DeepSeek R1 0528 | 164k | オープン | 20* | -- | 27 | 1.21 | 95.25 | 75.24 | |||
Qwen3 235B A22B 2507 | 131k | オープン | 20 | $0.08 | 76 | 2.30 | 35.27 | 26.37 | |||
Kimi K2 | 131k | オープン | 20* | -- | 41 | 1.31 | 13.51 | -- | |||
DeepSeek R1 (Jan) Turbo | 64k | オープン | 19 | $0.13 | 25 | 1.24 | 113.19 | 92.29 | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 64k | オープン | 19 | $0.58 | 23 | 1.50 | 124.38 | 101.30 | |||
Qwen3 235B 2507 | 131k | オープン | 18* | -- | 38 | 1.63 | 14.63 | -- | |||
Qwen3 Coder 480B | 262k | オープン | 18* | -- | 69 | 2.11 | 9.38 | -- | |||
MiniMax M1 80k | 1M | オープン | 18* | -- | 93 | 1.91 | 28.91 | 21.60 | |||
GLM-4.6V | 131k | オープン | 17* | -- | 58 | 3.82 | 47.18 | 34.69 | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | オープン | 16* | -- | 72 | 8.26 | 15.16 | -- | |||
DeepSeek V3 0324 | 164k | オープン | 15 | $0.05 | 41 | 1.67 | 13.79 | -- | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | オープン | 15 | $0.02 | 132 | 1.18 | 20.10 | 15.13 | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | オープン | 15 | $0.01 | 114 | 0.94 | 22.89 | 17.56 | |||
Nemotron 3 Nano (FP4) | 262k | オープン | 15 | $0.02 | 283 | 0.97 | 9.81 | 7.07 | |||
Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | オープン | 14 | $0.04 | 71 | 0.79 | 7.83 | -- | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | オープン | 14* | -- | 134 | 1.10 | 19.81 | 14.96 | |||
Qwen3 VL 235B A22B | 131k | オープン | 14* | -- | 35 | 2.21 | 16.69 | -- | |||
DeepSeek V3 (Dec) | 64k | オープン | 14 | $0.06 | 41 | 1.75 | 13.85 | -- | |||
DeepSeek V3 (Dec) Turbo | 64k | オープン | 14 | $0.03 | 42 | 1.72 | 13.64 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 131k | オープン | 14* | -- | 189 | 1.54 | 4.19 | -- | |||
GLM-4.6V | 131k | オープン | 11* | -- | 59 | 4.17 | 12.66 | -- | |||
Qwen3 235B (FP8) | 41k | オープン | 11* | -- | 30 | 2.46 | 19.18 | -- | |||
Llama 4 Scout | 131k | オープン | 10 | $0.01 | 62 | 0.82 | 8.88 | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 131k | オープン | 10* | -- | 106 | 1.49 | 6.19 | -- | |||
Llama 3.3 70B | 131k | オープン | 9* | -- | 39 | 1.75 | 14.56 | -- | |||
GLM-4.5V | 65.5k | オープン | 9* | -- | 91 | 1.65 | 29.11 | 21.97 | |||
Llama 3.1 8B | 16.4k | オープン | 7* | -- | 165 | 0.81 | 3.84 | -- | |||
Gemma 3 27B | 98.3k | オープン | 7 | $0.11 | 34 | 1.57 | 16.28 | -- | |||
Nemotron 3 Nano (FP4) | 262k | オープン | 7* | -- | 297 | 0.97 | 2.65 | -- | |||
GLM-4.5V | 65.5k | オープン | 7* | -- | 90 | 1.90 | 7.43 | -- | |||
Llama 3 70B | 8.19k | オープン | 3* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3 8B | 8.19k | オープン | 1* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
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87モデルです：DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、MiniMax-M3、DeepSeek V4 Pro (max)、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro (high)、Kimi K2.7 Code、MiMo-V2.5-Pro、Hy3、DeepSeek V4 Flash (max)、GLM-5.1 (FP8)、GLM-5 FP8、DeepSeek V4 Flash (high)、MiniMax-M2.7 (FP8)、MiMo-V2.5、Qwen3.6 27B、GLM-5.1 (FP8)、Kimi K2.5、Kimi K2.6、Qwen3.5 27B、MiniMax-M2.5、GLM-4.7、Qwen3.5 397B A17B、KAT-Coder-Pro V2、Kimi K2 Thinking、GLM-5 (FP8)、Qwen3.5 122B A10B、DeepSeek V3.2、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、MiniMax-M2.1、DeepSeek V3.1 Terminus (FP8)、Qwen3.6 27B、Kimi K2.5、Qwen3.5 35B A3B、GLM-4.6、MiniMax-M2、MiMo-V2.5-Pro、GLM-4.7、Gemma 4 26B A4B、DeepSeek V3.2 Exp (FP8)、DeepSeek V3.2、Qwen3.6 35B A3B、Qwen3 Max、gpt-oss-120b (high)、Kimi K2 0905、GLM-4.6、GLM-4.7-Flash、Gemma 4 31B、DeepSeek V3.1 Terminus (FP8)、DeepSeek V3.2 Exp (FP8)、DeepSeek V3.1、Qwen3 Coder Next (FP8)、DeepSeek V3.1、Qwen3 VL 235B A22B、Gemma 4 26B A4B、DeepSeek R1 0528、Qwen3 235B A22B 2507、Kimi K2、DeepSeek R1 (Jan) Turbo、DeepSeek R1 (Jan)、Qwen3 235B 2507、Qwen3 Coder 480B、MiniMax M1 80k、GLM-4.6V、GLM-4.7-Flash、DeepSeek V3 0324、gpt-oss-20b (high)、gpt-oss-120b (low)、Nemotron 3 Nano (FP4)、Llama 4 Maverick (FP8)、gpt-oss-20b (low)、Qwen3 VL 235B A22B、DeepSeek V3 (Dec)、DeepSeek V3 (Dec) Turbo、Qwen3 Next 80B A3B、GLM-4.6V、Qwen3 235B (FP8)、Llama 4 Scout、Qwen3 VL 30B A3B、Llama 3.3 70B、GLM-4.5V、Llama 3.1 8B、Gemma 3 27B、Nemotron 3 Nano (FP4)、GLM-4.5V。
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53のDeepSeek V4 Pro 0813 (max)です。
Novitaで出力速度が最も速いモデルは、毎秒259.9トークンのNemotron 3 Nano (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、0.79秒のLlama 4 Maverick (FP8)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174倍の差があり、Llama 3.1 8Bの100万トークンあたり$0.02から、DeepSeek R1 (Jan)の$4.00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87モデル中84モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
Novitaの87モデル中82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48推論モデルを提供しています：DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、MiniMax-M3、DeepSeek V4 Pro (max)、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro (high)、Kimi K2.7 Code、MiMo-V2.5-Pro、Hy3、DeepSeek V4 Flash (max)、GLM-5.1 (FP8)、GLM-5 FP8、DeepSeek V4 Flash (high)、MiniMax-M2.7 (FP8)、MiMo-V2.5、Qwen3.6 27B、Kimi K2.5、Qwen3.5 27B、MiniMax-M2.5、GLM-4.7、Qwen3.5 397B A17B、Kimi K2 Thinking、Qwen3.5 122B A10B、DeepSeek V3.2、Qwen3.6 35B A3B、MiniMax-M2.1、DeepSeek V3.1 Terminus (FP8)、Qwen3.5 35B A3B、GLM-4.6、MiniMax-M2、Gemma 4 26B A4B、DeepSeek V3.2 Exp (FP8)、gpt-oss-120b (high)、GLM-4.7-Flash、DeepSeek V3.1、Qwen3 VL 235B A22B、DeepSeek R1 0528、Qwen3 235B A22B 2507、DeepSeek R1 (Jan) Turbo、DeepSeek R1 (Jan)、MiniMax M1 80k、GLM-4.6V、gpt-oss-20b (high)、gpt-oss-120b (low)、Nemotron 3 Nano (FP4)、gpt-oss-20b (low)、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87モデル中85モデルがオープンウェイトです：DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、MiniMax-M3、DeepSeek V4 Pro (max)、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro (high)、Kimi K2.7 Code、MiMo-V2.5-Pro、Hy3、DeepSeek V4 Flash (max)、GLM-5.1 (FP8)、GLM-5 FP8、DeepSeek V4 Flash (high)、MiniMax-M2.7 (FP8)、MiMo-V2.5、Qwen3.6 27B、GLM-5.1 (FP8)、Kimi K2.5、Kimi K2.6、Qwen3.5 27B、MiniMax-M2.5、GLM-4.7、Qwen3.5 397B A17B、Kimi K2 Thinking、GLM-5 (FP8)、Qwen3.5 122B A10B、DeepSeek V3.2、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、MiniMax-M2.1、DeepSeek V3.1 Terminus (FP8)、Qwen3.6 27B、Kimi K2.5、Qwen3.5 35B A3B、GLM-4.6、MiniMax-M2、MiMo-V2.5-Pro、GLM-4.7、Gemma 4 26B A4B、DeepSeek V3.2 Exp (FP8)、DeepSeek V3.2、Qwen3.6 35B A3B、gpt-oss-120b (high)、Kimi K2 0905、GLM-4.6、GLM-4.7-Flash、Gemma 4 31B、DeepSeek V3.1 Terminus (FP8)、DeepSeek V3.2 Exp (FP8)、DeepSeek V3.1、Qwen3 Coder Next (FP8)、DeepSeek V3.1、Qwen3 VL 235B A22B、Gemma 4 26B A4B、DeepSeek R1 0528、Qwen3 235B A22B 2507、Kimi K2、DeepSeek R1 (Jan) Turbo、DeepSeek R1 (Jan)、Qwen3 235B 2507、Qwen3 Coder 480B、MiniMax M1 80k、GLM-4.6V、GLM-4.7-Flash、DeepSeek V3 0324、gpt-oss-20b (high)、gpt-oss-120b (low)、Nemotron 3 Nano (FP4)、Llama 4 Maverick (FP8)、gpt-oss-20b (low)、Qwen3 VL 235B A22B、DeepSeek V3 (Dec)、DeepSeek V3 (Dec) Turbo、Qwen3 Next 80B A3B、GLM-4.6V、Qwen3 235B (FP8)、Llama 4 Scout、Qwen3 VL 30B A3B、Llama 3.3 70B、GLM-4.5V、Llama 3.1 8B、Gemma 3 27B、Nemotron 3 Nano (FP4)、GLM-4.5V。
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。