Parasail：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Parasail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：29件
最速
出力速度
モデル合計：29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：29件
Parasailは29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Kimi K3 (max)（60）、GLM-5.2 (max) (NVFP4)（53）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（52）です。
- 出力速度が最も速いモデルはGLM-5.2 (max) (NVFP4)（175 t/s）、Trinity Large Thinking (FP8)（165 t/s）、Kimi K3 (max)（162 t/s）です。
- 遅延では、Qwen3.6 35B A3B (FP8)（0.87秒）、Qwen3 Coder Next (FP8)（0.89秒）、Qwen3 235B 2507（1.09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）、MiMo-V2.5（$0.09）、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 Flash 0731 (max)（1M）、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)（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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Kimi K3 (max) | 1.05M | オープン | 60 | $0.78 | 176 | 1.77 | 15.98 | 11.37 | |||
GLM-5.2 (max) (NVFP4) | 1M | オープン | 53 | -- | 169 | 0.93 | 15.69 | 11.81 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 52 | $0.13 | 57 | 1.63 | 45.66 | 35.23 | |||
MiniMax-M3 (MXFP8) | 1M | オープン | 45 | $0.18 | 84 | 2.03 | 31.67 | 23.71 | |||
Kimi K2.6 | 262k | オープン | 45 | $0.27 | 85 | 1.69 | 60.19 | 52.59 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | オープン | 43 | $0.18 | 76 | 1.29 | 37.04 | 29.19 | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 42 | -- | 77 | 1.54 | 80.83 | 72.80 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 203k | オープン | 41 | $0.24 | 126 | 1.45 | 35.63 | 30.19 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | オープン | 39 | -- | 73 | 1.53 | 25.24 | 16.90 | |||
MiMo-V2.5 | 1M | オープン | 38 | $0.04 | 73 | 1.24 | 35.35 | 27.29 | |||
GLM-5.1 | 203k | オープン | 36* | -- | 120 | 1.48 | 5.65 | -- | |||
Kimi K2.6 (INT4) | 262k | オープン | 35* | -- | 87 | 1.59 | 7.31 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | オープン | 34 | $0.23 | 76 | 1.22 | 49.85 | 42.03 | |||
Qwen3.6 35B A3B | 262k | オープン | 32 | $0.08 | 111 | 0.87 | 53.75 | 48.40 | |||
Gemma 4 31B | 262k | オープン | 30 | $0.02 | 56 | 1.52 | 41.68 | 31.18 | |||
Gemma 4 26B A4B | 256k | オープン | 26 | $0.03 | 50 | 1.50 | 51.65 | 40.12 | |||
Qwen3.6 35B A3B (FP8) | 262k | オープン | 25 | $0.15 | 104 | 0.91 | 5.73 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | オープン | 24 | -- | 128 | 0.72 | 20.20 | 15.58 | |||
Gemma 4 31B | 262k | オープン | 22 | $0.03 | 50 | 1.45 | 11.54 | -- | |||
Qwen3 Coder Next (FP8) | 262k | オープン | 21 | $0.08 | 99 | 0.85 | 5.91 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B | 262k | オープン | 20* | -- | 55 | 1.31 | 10.40 | -- | |||
Trinity Large Thinking (FP8) | 262k | オープン | 19 | $0.08 | 183 | 0.61 | 14.31 | 10.96 | |||
Qwen3 235B 2507 | 262k | オープン | 18* | -- | 35 | 1.10 | 15.50 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | オープン | 15 | -- | 145 | 0.72 | 17.95 | 13.79 | |||
 Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | オープン | 14 | $0.03 | 97 | 1.11 | 6.25 | -- | |||
Qwen3 VL 235B A22B (FP8) | 131k | オープン | 14* | -- | 52 | 1.37 | 10.99 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | オープン | 14* | -- | 124 | 1.25 | 5.29 | -- | |||
Llama 3.3 70B (FP8) | 131k | オープン | 9* | -- | 80 | 2.47 | 8.74 | -- | |||
 Olmo 3.1 32B Think | 65.5k | オープン | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 27B | 131k | オープン | 7 | $0.05 | 37 | 2.01 | 15.44 | -- | |||
Olmo 3 7B | 65.5k | オープン | 2* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
主要な定義
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29モデルです：Kimi K3 (max)、GLM-5.2 (max) (NVFP4)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、MiniMax-M3 (MXFP8)、Kimi K2.6、Kimi K2.7 Code、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)、GLM-5.1 (FP8)、DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)、MiMo-V2.5、GLM-5.1、Kimi K2.6 (INT4)、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、Gemma 4 31B、Gemma 4 26B A4B、Qwen3.6 35B A3B (FP8)、gpt-oss-120b (high)、Gemma 4 31B、Qwen3 Coder Next (FP8)、Gemma 4 26B A4B、Trinity Large Thinking (FP8)、Qwen3 235B 2507、gpt-oss-120b (low)、Llama 4 Maverick (FP8)、Qwen3 VL 235B A22B (FP8)、Qwen3 Next 80B A3B、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60のKimi K3 (max)です。
Parasailで出力速度が最も速いモデルは、毎秒175.2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、0.87秒のQwen3.6 35B A3B (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29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29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：Kimi K3 (max)、GLM-5.2 (max) (NVFP4)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、MiniMax-M3 (MXFP8)、Kimi K2.6、Kimi K2.7 Code、DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)、GLM-5.1 (FP8)、DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)、MiMo-V2.5、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、Gemma 4 31B、Gemma 4 26B A4B、gpt-oss-120b (high)、Trinity Large Thinking (FP8)、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29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。