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
Updated
GLM-5.3 (max)GLM-5.3-Flash
DeepSeek V4 Pro 0813 (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)GLM-5.2 (max) (FP8)Intelligence Index
モデル合計：86件
最速
Nemotron 3 Nano (FP4)Nemotron 3 Nano (Non-reasoning) (FP4)
gpt-oss-20b (low)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)gpt-oss-20b (high)出力速度
モデル合計：86件
最安料金
Llama 3.1 8Bgpt-oss-20b (low)gpt-oss-20b (high)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：86件
Novitaは86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GLM-5.3 (max)（45）、GLM-5.3-Flash（42）、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)（36）です。
- 出力速度が最も速いモデルはNemotron 3 Nano (FP4)（300 t/s）、Nemotron 3 Nano (Non-reasoning) (FP4)（295 t/s）、gpt-oss-20b (low)（219 t/s）です。
- 遅延では、Llama 4 Maverick (FP8)（0.78秒）、Llama 3.1 8B（0.85秒）、Nemotron 3 Nano (Non-reasoning) (FP4)（0.99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 (low)（$0.05）、gpt-oss-20b (high)（$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GLM-5.3-Flash（1M）、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)（1M）、GLM-5.2 (max) (FP8)（1M）です。
ハイライト
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
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
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 1M | オープン | 45 | $8.68 | 79 | 2.26 | 33.91 | 25.33 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | オープン | 42 | $0.29 | 107 | 1.62 | 25.01 | 18.71 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | オープン | 36 | $0.70 | 74 | 1.87 | 35.88 | 27.21 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 35 | $0.26 | 208 | 1.72 | 13.72 | 9.60 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 34 | $0.88 | 77 | 1.78 | 34.16 | 25.90 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | オープン | 31 | $1.09 | 81 | 1.86 | 62.19 | 54.14 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1.05M | オープン | 30* | -- | 84 | 1.75 | 31.28 | 23.60 | |||
 MiniMax-M3 | 1M | オープン | 30 | $0.46 | 157 | 1.06 | 16.99 | 12.74 | |||
GLM-5 FP8 | 203k | オープン | 28* | -- | 71 | 1.58 | 52.33 | 43.72 | |||
 Kimi K2.6 | 262k | オープン | 27 | $0.75 | 87 | 1.85 | 58.55 | 50.97 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | オープン | 26 | $1.07 | 62 | 2.34 | 71.63 | 61.21 | |||
 MiMo-V2.5-Pro | 1.05M | オープン | 26 | $0.07 | 39 | 4.82 | 68.80 | 51.19 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | オープン | 26 | $0.55 | 51 | 3.47 | 57.07 | 43.77 | |||
 Hy3 | 262k | オープン | 26 | $0.07 | 87 | 2.23 | 31.11 | 23.11 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) | 1.05M | オープン | 25 | $0.12 | 118 | 1.66 | 16.46 | 10.55 | |||
DeepSeek V4 Flash (max) | 1.05M | オープン | 25 | $0.10 | 119 | 1.71 | 53.22 | 47.29 | |||
GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8) | 205k | オープン | 24* | -- | 63 | 2.09 | 10.07 | -- | |||
Kimi K2.6 (Non-reasoning) | 262k | オープン | 24* | -- | 62 | 2.27 | 10.28 | -- | |||
Kimi K2.5 | 262k | オープン | 23* | -- | 40 | 1.67 | 87.87 | 73.77 | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 205k | オープン | 23 | $0.08 | 55 | 1.88 | 55.48 | 44.55 | |||
 Qwen3.5 27B | 262k | オープン | 23* | -- | 56 | 5.84 | 50.49 | 35.72 | |||
MiniMax-M2.5 | 205k | オープン | 23* | -- | 91 | 1.87 | 29.40 | 22.02 | |||
MiMo-V2.5 | 1.05M | オープン | 22 | $0.02 | 48 | 4.21 | 55.98 | 41.42 | |||
GLM-4.7 | 205k | オープン | 22* | -- | 41 | 3.84 | 65.38 | 49.23 | |||
Kimi K2 Thinking | 262k | オープン | 22* | -- | 40 | 1.74 | 64.51 | 50.22 | |||
Qwen3.6 27B | 262k | オープン | 22 | $0.62 | 58 | 2.95 | 109.18 | 97.63 | |||
GLM-5 (Non-reasoning) (FP8) | 203k | オープン | 22* | -- | 69 | 1.61 | 8.83 | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 164k | オープン | 21* | -- | 37 | 3.10 | 71.38 | 54.62 | |||
Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning) | 262k | オープン | 21* | -- | 85 | 1.57 | 7.48 | -- | |||
MiniMax-M2.1 | 205k | オープン | 21* | -- | 92 | 1.99 | 29.28 | 21.83 | |||
Qwen3.6 27B (Non-reasoning) | 262k | オープン | 20* | -- | 61 | 3.04 | 11.25 | -- | |||
Kimi K2.5 (Non-reasoning) | 262k | オープン | 19* | -- | 40 | 1.97 | 14.38 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B | 262k | オープン | 19* | -- | 95 | 1.53 | 27.83 | 21.04 | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | オープン | 19 | $0.47 | 84 | 1.73 | 45.43 | 37.77 | |||
Qwen3.6 35B A3B | 205k | オープン | 19 | $0.31 | 124 | 1.33 | 48.69 | 43.34 | |||
MiniMax-M2 | 205k | オープン | 19* | -- | 91 | 2.14 | 29.55 | 21.93 | |||
GLM-4.6 | 205k | オープン | 19* | -- | 39 | 3.98 | 67.76 | 51.03 | |||
MiMo-V2.5-Pro (Non-reasoning) | 1.05M | オープン | 18* | -- | 37 | 5.55 | 18.96 | -- | |||
GLM-4.7 (Non-reasoning) | 205k | オープン | 17* | -- | 39 | 3.94 | 16.70 | -- | |||
 Gemma 4 26B A4B | 262k | オープン | 17* | -- | 96 | 1.68 | 27.74 | 20.85 | |||
DeepSeek V3.2 Exp (FP8) | 164k | オープン | 17* | -- | 37 | 2.70 | 70.48 | 54.22 | |||
Qwen3.5 122B A10B | 262k | オープン | 16 | $0.32 | 113 | 1.91 | 23.97 | 17.64 | |||
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) | 164k | オープン | 16* | -- | 39 | 3.25 | 16.23 | -- | |||
Qwen3 Max | 262k | 独自 | 16* | -- | 32 | 3.30 | 19.05 | -- | |||
Gemma 4 31B | 262k | オープン | 15 | $0.10 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (FP8) | 131k | オープン | 15 | -- | 37 | 2.78 | 70.83 | 54.44 | |||
Kimi K2 0905 | 262k | オープン | 15* | -- | 40 | 1.13 | 13.62 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) | 205k | オープン | 15* | -- | 140 | 1.41 | 4.98 | -- | |||
GLM-4.6 (Non-reasoning) | 205k | オープン | 15* | -- | 38 | 3.95 | 17.22 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | オープン | 15* | -- | 72 | 8.07 | 42.97 | 27.92 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (Non-reasoning) (FP8) | 131k | オープン | 14* | -- | 37 | 2.75 | 16.15 | -- | |||
Gemma 4 31B (Non-reasoning) | 262k | オープン | 14* | -- | 18 | 1.89 | 29.52 | -- | |||
DeepSeek V3.2 Exp (Non-reasoning) (FP8) | 164k | オープン | 14* | -- | 37 | 2.81 | 16.45 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (Non-reasoning) | 164k | オープン | 14* | -- | 38 | 3.28 | 16.53 | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 131k | オープン | 13* | -- | 37 | 3.36 | 70.94 | 54.06 | |||
Qwen3 VL 235B A22B (Reasoning) | 131k | オープン | 13* | -- | 49 | 2.59 | 53.66 | 40.85 | |||
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) | 262k | オープン | 13* | -- | 37 | 1.19 | 14.61 | -- | |||
DeepSeek R1 0528 | 164k | オープン | 13* | -- | 25 | 1.22 | 102.03 | 80.65 | |||
Kimi K2 | 131k | オープン | 13* | -- | 39 | 1.59 | 14.39 | -- | |||
Qwen3 235B A22B 2507 | 131k | オープン | 13 | $0.11 | 71 | 2.21 | 37.23 | 28.01 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | オープン | 12 | $0.04 | 99 | 1.15 | 26.30 | 20.12 | |||
Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning) | 131k | オープン | 12* | -- | 48 | 1.67 | 12.18 | -- | |||
Qwen3 Coder 480B | 262k | オープン | 12* | -- | 52 | 2.14 | 11.71 | -- | |||
MiniMax M1 80k | 1M | オープン | 12* | -- | 92 | 1.78 | 29.05 | 21.82 | |||
DeepSeek R1 (Jan) Turbo | 64k | オープン | 11 | $0.11 | 22 | 1.33 | 129.63 | 105.76 | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 64k | オープン | 11 | $0.46 | 23 | 1.30 | 127.48 | 104.02 | |||
GLM-4.6V | 131k | オープン | 11* | -- | 67 | 3.24 | 40.41 | 29.74 | |||
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) | 200k | オープン | 11* | -- | 70 | 14.13 | 21.32 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | オープン | 10* | -- | 90 | 1.01 | 28.68 | 22.14 | |||
Qwen3 Coder Next (FP8) | 262k | オープン | 10 | $0.33 | 166 | 2.49 | 5.50 | -- | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | オープン | 10* | -- | 208 | 1.16 | 13.21 | 9.64 | |||
Qwen3 VL 235B A22B | 131k | オープン | 10* | -- | 39 | 2.13 | 15.04 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 131k | オープン | 10* | -- | 187 | 1.78 | 4.45 | -- | |||
Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | オープン | 9 | $0.04 | 86 | 0.77 | 6.61 | -- | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | オープン | 9 | $0.01 | 206 | 1.17 | 13.29 | 9.70 | |||
Nemotron 3 Nano (FP4) | 262k | オープン | 9 | $0.02 | 305 | 0.99 | 9.19 | 6.56 | |||
DeepSeek V3 (Dec) | 64k | オープン | 8 | $0.05 | 38 | 1.96 | 15.06 | -- | |||
GLM-4.6V (Non-reasoning) | 131k | オープン | 8* | -- | 54 | 3.21 | 12.51 | -- | |||
Qwen3 235B (Non-reasoning) (FP8) | 41k | オープン | 8* | -- | 36 | 2.61 | 16.38 | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 131k | オープン | 8* | -- | 107 | 1.52 | 6.17 | -- | |||
Llama 3.3 70B | 131k | オープン | 8* | -- | 44 | 1.76 | 13.24 | -- | |||
GLM-4.5V | 65.5k | オープン | 8* | -- | 38 | 2.69 | 69.02 | 53.06 | |||
Llama 3.1 8B | 16.4k | オープン | 7* | -- | 156 | 0.85 | 4.05 | -- | |||
Nemotron 3 Nano (Non-reasoning) (FP4) | 262k | オープン | 7* | -- | 295 | 1.01 | 2.70 | -- | |||
GLM-4.5V (Non-reasoning) | 65.5k | オープン | 7* | -- | 39 | 2.82 | 15.63 | -- | |||
Llama 4 Scout | 131k | オープン | 6 | $0.11 | 24 | 1.63 | 22.28 | -- | |||
Llama 3 70B | 8.19k | オープン | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 27B | 98.3k | オープン | 5 | $0.24 | 33 | 1.70 | 16.90 | -- | |||
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86モデルです：GLM-5.3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Pro (max)、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M3、GLM-5 FP8、Kimi K2.6、GLM-5.1 (FP8)、MiMo-V2.5-Pro、Kimi K2.7 Code、Hy3、DeepSeek V4 Flash (high)、DeepSeek V4 Flash (max)、GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8)、Kimi K2.6 (Non-reasoning)、Kimi K2.5、MiniMax-M2.7 (FP8)、Qwen3.5 27B、MiniMax-M2.5、MiMo-V2.5、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking、Qwen3.6 27B、GLM-5 (Non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V3.2、Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning)、MiniMax-M2.1、Qwen3.6 27B (Non-reasoning)、Kimi K2.5 (Non-reasoning)、Qwen3.5 35B A3B、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、MiniMax-M2、GLM-4.6、MiMo-V2.5-Pro (Non-reasoning)、GLM-4.7 (Non-reasoning)、Gemma 4 26B A4B、DeepSeek V3.2 Exp (FP8)、Qwen3.5 122B A10B、DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)、Qwen3 Max、DeepSeek V3.1 Terminus (FP8)、Kimi K2 0905、Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)、GLM-4.6 (Non-reasoning)、GLM-4.7-Flash、DeepSeek V3.1 Terminus (Non-reasoning) (FP8)、Gemma 4 31B (Non-reasoning)、DeepSeek V3.2 Exp (Non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V3.1 (Non-reasoning)、DeepSeek V3.1、Qwen3 VL 235B A22B (Reasoning)、Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)、DeepSeek R1 0528、Kimi K2、Qwen3 235B A22B 2507、gpt-oss-120b (high)、Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning)、Qwen3 Coder 480B、MiniMax M1 80k、DeepSeek R1 (Jan) Turbo、DeepSeek R1 (Jan)、GLM-4.6V、GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)、gpt-oss-120b (low)、Qwen3 Coder Next (FP8)、gpt-oss-20b (low)、Qwen3 VL 235B A22B、Qwen3 Next 80B A3B、Llama 4 Maverick (FP8)、gpt-oss-20b (high)、Nemotron 3 Nano (FP4)、DeepSeek V3 (Dec)、GLM-4.6V (Non-reasoning)、Qwen3 235B (Non-reasoning) (FP8)、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GLM-5.3 (max)です。
Novitaで出力速度が最も速いモデルは、毎秒300.2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、0.78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86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86モデル中81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50推論モデルを提供しています：GLM-5.3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Pro (max)、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M3、GLM-5 FP8、Kimi K2.6、GLM-5.1 (FP8)、MiMo-V2.5-Pro、Kimi K2.7 Code、Hy3、DeepSeek V4 Flash (high)、DeepSeek V4 Flash (max)、Kimi K2.5、MiniMax-M2.7 (FP8)、Qwen3.5 27B、MiniMax-M2.5、MiMo-V2.5、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking、Qwen3.6 27B、DeepSeek V3.2、MiniMax-M2.1、Qwen3.5 35B A3B、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、MiniMax-M2、GLM-4.6、Gemma 4 26B A4B、DeepSeek V3.2 Exp (FP8)、Qwen3.5 122B A10B、DeepSeek V3.1 Terminus (FP8)、GLM-4.7-Flash、DeepSeek V3.1、Qwen3 VL 235B A22B (Reasoning)、DeepSeek R1 0528、Qwen3 235B A22B 2507、gpt-oss-120b (high)、MiniMax M1 80k、DeepSeek R1 (Jan) Turbo、DeepSeek R1 (Jan)、GLM-4.6V、gpt-oss-120b (low)、gpt-oss-20b (low)、gpt-oss-20b (high)、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86モデル中85モデルがオープンウェイトです：GLM-5.3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (FP8)、DeepSeek V4 Pro (max)、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M3、GLM-5 FP8、Kimi K2.6、GLM-5.1 (FP8)、MiMo-V2.5-Pro、Kimi K2.7 Code、Hy3、DeepSeek V4 Flash (high)、DeepSeek V4 Flash (max)、GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8)、Kimi K2.6 (Non-reasoning)、Kimi K2.5、MiniMax-M2.7 (FP8)、Qwen3.5 27B、MiniMax-M2.5、MiMo-V2.5、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking、Qwen3.6 27B、GLM-5 (Non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V3.2、Qwen3.5 397B A17B (Non-reasoning)、MiniMax-M2.1、Qwen3.6 27B (Non-reasoning)、Kimi K2.5 (Non-reasoning)、Qwen3.5 35B A3B、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、MiniMax-M2、GLM-4.6、MiMo-V2.5-Pro (Non-reasoning)、GLM-4.7 (Non-reasoning)、Gemma 4 26B A4B、DeepSeek V3.2 Exp (FP8)、Qwen3.5 122B A10B、DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)、DeepSeek V3.1 Terminus (FP8)、Kimi K2 0905、Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)、GLM-4.6 (Non-reasoning)、GLM-4.7-Flash、DeepSeek V3.1 Terminus (Non-reasoning) (FP8)、Gemma 4 31B (Non-reasoning)、DeepSeek V3.2 Exp (Non-reasoning) (FP8)、DeepSeek V3.1 (Non-reasoning)、DeepSeek V3.1、Qwen3 VL 235B A22B (Reasoning)、Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)、DeepSeek R1 0528、Kimi K2、Qwen3 235B A22B 2507、gpt-oss-120b (high)、Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning)、Qwen3 Coder 480B、MiniMax M1 80k、DeepSeek R1 (Jan) Turbo、DeepSeek R1 (Jan)、GLM-4.6V、GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)、gpt-oss-120b (low)、Qwen3 Coder Next (FP8)、gpt-oss-20b (low)、Qwen3 VL 235B A22B、Qwen3 Next 80B A3B、Llama 4 Maverick (FP8)、gpt-oss-20b (high)、Nemotron 3 Nano (FP4)、DeepSeek V3 (Dec)、GLM-4.6V (Non-reasoning)、Qwen3 235B (Non-reasoning) (FP8)、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。