Parasail：モデルの知能、性能、料金

Parasail

この分析は、ユースケースに最適なParasail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)

Kimi K3 (max)

GLM-5.3-Flash

DeepSeek V4.1 Flash (max)

DeepSeek V4 Flash 0731 (max)

Intelligence Index

モデル合計：28件

最速

GLM-5.2 (max) (NVFP4)

194 t/s

DeepSeek V4 Flash 0731 (max)

190 t/s

Qwen3 Next 80B A3B

177 t/s

gpt-oss-120b (high)

169 t/s

Kimi K2.6

167 t/s

出力速度

モデル合計：28件

最安料金

Gemma 3 27B

$0.09

GLM-5.3-Flash

$0.10

Gemma 4 26B A4B

$0.10

Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)

$0.10

DeepSeek V4 Flash 0731 (max)

$0.11

ブレンド料金（100万トークンあたり）

モデル合計：28件

Parasailは28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。

Parasailで知能が上位のモデルはGLM-5.3 (max)（45）、Kimi K3 (max)（44）、GLM-5.3-Flash（42）です。
出力速度が最も速いモデルはGLM-5.2 (max) (NVFP4)（194 t/s）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（190 t/s）、Qwen3 Next 80B A3B（177 t/s）です。
遅延では、Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) (FP8)（0.89秒）、Llama 4 Maverick (FP8)（0.95秒）、Qwen3 Coder Next (FP8)（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、Gemma 3 27B（$0.09）、GLM-5.3-Flash（$0.10）、Gemma 4 26B A4B（$0.10）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
Parasail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 (max)（1M）、DeepSeek V4.1 Flash (max)（1M）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（1M）です。

ハイライト

Updated

知能

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

速度

Output tokens per second · Higher is better

料金

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

知能評価

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

AA-Briefcase

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

AutomationBench-AAUpdated

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench v4.0New

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

IFBench

Instruction following

𝜏³-Banking

Agentic tool use

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

コンテキストウィンドウ

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

料金

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

性能の概要

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

速度

出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

遅延

最初のトークンまでの時間（秒）で測定

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

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

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).


									詳細分析
GLM-5.3 (max)	1M	オープン	45	$1.97	152	1.13	17.54	13.12	モデルプロバイダー
Kimi K3 (max)	1.05M	オープン	44	$2.42	49	1.20	51.86	40.52	モデルプロバイダー
GLM-5.3-Flash	1M	オープン	42	$0.28	107	1.14	24.45	18.65	モデルプロバイダー
DeepSeek V4.1 Flash (max)	1.05M	オープン	40	$0.90	123	1.02	21.33	16.25	モデルプロバイダー
DeepSeek V4 Flash 0731 (max)	1.05M	オープン	35	$0.41	190	1.49	14.66	10.54	モデルプロバイダー
GLM-5.2 (max) (NVFP4)	1M	オープン	34	--	191	1.14	14.24	10.48	モデルプロバイダー
Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8)	262k	オープン	34	$2.29	84	1.26	31.03	23.82	モデルプロバイダー
MiniMax-M3 (MXFP8)	1M	オープン	30	$0.46	121	0.94	21.56	16.50	モデルプロバイダー
Kimi K2.6	262k	オープン	27	$0.50	167	1.17	30.87	26.70	モデルプロバイダー
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)	1.05M	オープン	25	--	70	1.35	26.17	17.69	モデルプロバイダー
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)	1.05M	オープン	25	--	72	1.30	85.70	77.49	モデルプロバイダー
Kimi K2.6 (Non-reasoning) (INT4)	262k	オープン	24*	--	155	1.20	4.42	--	モデルプロバイダー
Qwen3.5 397B A17B	262k	オープン	19	$0.30	52	0.97	72.27	61.63	モデルプロバイダー
Qwen3.6 35B A3B	262k	オープン	19	$0.12	126	0.80	47.65	42.87	モデルプロバイダー
Gemma 4 26B A4B	256k	オープン	17*	--	29	1.71	86.80	68.07	モデルプロバイダー
Gemma 4 31B	262k	オープン	15	$0.05	27	2.12	84.19	63.72	モデルプロバイダー
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) (FP8)	262k	オープン	15*	--	122	0.89	4.98	--	モデルプロバイダー
Gemma 4 31B (Non-reasoning)	262k	オープン	14*	--	35	1.42	15.90	--	モデルプロバイダー
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)	262k	オープン	13*	--	20	1.57	26.72	--	モデルプロバイダー
gpt-oss-120b (high)	131k	オープン	12	$0.06	186	0.77	14.19	10.74	モデルプロバイダー
Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning)	262k	オープン	12*	--	32	1.14	16.66	--	モデルプロバイダー
gpt-oss-120b (low)	131k	オープン	10*	--	159	0.81	16.49	12.54	モデルプロバイダー
Qwen3 Coder Next (FP8)	262k	オープン	10	$0.12	79	1.00	7.32	--	モデルプロバイダー
Qwen3 VL 235B A22B (FP8)	131k	オープン	10*	--	46	1.21	12.10	--	モデルプロバイダー
Qwen3 Next 80B A3B	262k	オープン	10*	--	173	1.53	4.42	--	モデルプロバイダー
Llama 4 Maverick (FP8)	1.05M	オープン	9	$0.03	56	0.95	9.92	--	モデルプロバイダー
Llama 3.3 70B (FP8)	131k	オープン	8*	--	85	2.69	8.56	--	モデルプロバイダー
Olmo 3.1 32B Think	65.5k	オープン	7*	--	--	--	--	--	モデルプロバイダー
Olmo 3 7B	65.5k	オープン	5*	--	--	--	--	--	モデルプロバイダー
Gemma 3 27B	131k	オープン	5	$0.10	43	1.90	13.64	--	モデルプロバイダー

主要な定義

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

よくある質問

Parasailに関するよくある質問

Parasailが提供し、当社が追跡しているモデルは28モデルです：GLM-5.3 (max)、Kimi K3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (NVFP4)、Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8)、MiniMax-M3 (MXFP8)、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)、Kimi K2.6 (Non-reasoning) (INT4)、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、Gemma 4 26B A4B、Gemma 4 31B、Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) (FP8)、Gemma 4 31B (Non-reasoning)、Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning)、gpt-oss-120b (high)、Qwen3 235B 2507 (Non-reasoning)、gpt-oss-120b (low)、Qwen3 Coder Next (FP8)、Qwen3 VL 235B A22B (FP8)、Qwen3 Next 80B A3B、Llama 4 Maverick (FP8)、Llama 3.3 70B (FP8)、Gemma 3 27B。

Parasail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。

Parasailで出力速度が最も速いモデルは、毎秒193.5トークンのGLM-5.2 (max) (NVFP4)です。

Parasailで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.89秒のQwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) (FP8)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。

Parasail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$0.09のGemma 3 27Bです（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。

Parasailのモデル間では料金に最大26倍の差があり、Gemma 3 27Bの100万トークンあたり$0.09から、Kimi K3 (max)の$2.31までとなっています。

はい。Parasail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。Parasailの全28モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。

はい。Parasailの全28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。Parasailは17推論モデルを提供しています：GLM-5.3 (max)、Kimi K3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、GLM-5.2 (max) (NVFP4)、Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8)、MiniMax-M3 (MXFP8)、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、Gemma 4 26B A4B、Gemma 4 31B、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-120b (low)。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。Parasailの全28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。

Parasail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。

Parasail：モデルの知能、性能、料金

最高の知能

最速

最安料金

知能

速度

料金