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
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3 (max)
Kimi K3 (max)
MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashIntelligence Index
モデル合計：30件
最速
gpt-oss-120b (high)MiniMax-M3.1-Flashgpt-oss-120b (low)DeepSeek V4.1 Flash (max)GLM-5.3 (max)出力速度
モデル合計：30件
最安料金
Gemma 3 4B (FP8)Gemma 3 27BMiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashGemma 4 26B A4Bブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：30件
Parasailは30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DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（45）、GLM-5.3 (max)（45）、Kimi K3 (max)（44）です。
- 出力速度が最も速いモデルはgpt-oss-120b (high)（327 t/s）、MiniMax-M3.1-Flash（323 t/s）、gpt-oss-120b (low)（316 t/s）です。
- 遅延では、Qwen3 Next 80B A3B（0.79秒）、Qwen3 Coder Next (FP8)（0.80秒）、Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8)（0.81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 4B (FP8)（$0.05）、Gemma 3 27B（$0.09）、MiniMax-M3.1-Flash（$0.10）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2.2倍の差があります。
- 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。
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
Product and brand videos designed in code, 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) | 1M | オープン | 45 | $0.24 | 139 | 0.67 | 18.64 | 14.37 | |||
GLM-5.3 (max) | 1M | オープン | 45 | $1.97 | 231 | 1.07 | 11.91 | 8.67 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | オープン | 44 | $2.07 | 202 | 1.21 | 13.59 | 9.90 | |||
MiniMax-M3.1-Flash | 1M | 独自 | 43 | $0.20 | 323 | 0.83 | 8.55 | 6.18 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | オープン | 42 | $0.31 | 119 | 1.09 | 22.15 | 16.84 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1.05M | オープン | 39 | $0.24 | 247 | 0.63 | 10.75 | 8.10 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 34 | $0.40 | 128 | 1.13 | 20.66 | 15.63 | |||
GLM-5.2 (max) (NVFP4) | 1M | オープン | 34 | $0.87 | 215 | 0.96 | 12.58 | 9.30 | |||
 Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8) | 262k | オープン | 34 | $0.60 | 85 | 1.10 | 30.39 | 23.43 | |||
MiniMax-M3 (MXFP8) | 1M | オープン | 29 | $0.46 | 167 | 1.02 | 16.02 | 12.00 | |||
Kimi K2.6 | 262k | オープン | 27 | $0.68 | 107 | 1.26 | 47.66 | 41.71 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8) | 1.05M | オープン | 24 | $0.26 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 24 | $0.21 | 85 | 1.61 | 73.85 | 66.33 | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) (INT4) | 262k | オープン | 24* | -- | 72 | 1.20 | 8.19 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | オープン | 18 | $0.29 | 83 | 1.24 | 45.53 | 38.29 | |||
Qwen3.6 35B A3B | 262k | オープン | 18 | $0.12 | 103 | 0.88 | 57.88 | 52.16 | |||
Gemma 4 26B A4B | 256k | オープン | 17* | -- | 96 | 1.03 | 27.01 | 20.78 | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8) | 262k | オープン | 15* | -- | 113 | 0.81 | 5.24 | -- | |||
Gemma 4 31B | 262k | オープン | 15 | $0.05 | 89 | 1.01 | 26.18 | 19.55 | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | 262k | オープン | 14* | -- | 94 | 1.01 | 6.32 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | 262k | オープン | 13* | -- | 106 | 1.00 | 5.72 | -- | |||
Qwen3 235B 2507 | 131k | オープン | 12* | -- | 35 | 1.26 | 15.54 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | オープン | 12 | $0.06 | 327 | 0.72 | 8.35 | 6.11 | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | オープン | 10* | -- | 316 | 0.75 | 8.66 | 6.33 | |||
Qwen3 VL 235B A22B (FP8) | 131k | オープン | 10* | -- | 45 | 0.98 | 11.97 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | オープン | 10* | -- | 166 | 0.79 | 3.79 | -- | |||
 Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | オープン | 9 | $0.03 | 90 | 0.94 | 6.47 | -- | |||
Qwen3 Coder Next (FP8) | 262k | オープン | 9 | $0.13 | 86 | 0.80 | 6.64 | -- | |||
Llama 3.3 70B (FP8) | 131k | オープン | 8* | -- | 65 | 2.39 | 10.05 | -- | |||
Gemma 3 27B | 131k | オープン | 5 | $0.10 | 33 | 2.42 | 17.45 | -- | |||
Gemma 3 4B (FP8) | 131k | オープン | 5* | -- | 129 | 1.01 | 4.90 | -- | |||
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30モデルです：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、Kimi K3 (max)、MiniMax-M3.1-Flash、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 (max) (FP8)、Kimi K2.6 (non-reasoning) (INT4)、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、Gemma 4 26B A4B、Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8)、Gemma 4 31B、Gemma 4 31B (non-reasoning)、Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)、Qwen3 235B 2507、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-120b (low)、Qwen3 VL 235B A22B (FP8)、Qwen3 Next 80B A3B、Llama 4 Maverick (FP8)、Qwen3 Coder Next (FP8)、Llama 3.3 70B (FP8)、Gemma 3 27B、Gemma 3 4B (FP8)。
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DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)です。
Parasailで出力速度が最も速いモデルは、毎秒327.4トークンのgpt-oss-120b (high)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、0.79秒のQwen3 Next 80B A3B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$0.05のGemma 3 4B (FP8)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51倍の差があり、Gemma 3 4B (FP8)の100万トークンあたり$0.05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30モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
Parasailの30モデル中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18推論モデルを提供しています：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、Kimi K3 (max)、MiniMax-M3.1-Flash、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 (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30モデル中29モデルがオープンウェイトです：DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、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 (max) (FP8)、Kimi K2.6 (non-reasoning) (INT4)、Qwen3.5 397B A17B、Qwen3.6 35B A3B、Gemma 4 26B A4B、Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8)、Gemma 4 31B、Gemma 4 31B (non-reasoning)、Gemma 4 26B A4B (non-reasoning)、Qwen3 235B 2507、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-120b (low)、Qwen3 VL 235B A22B (FP8)、Qwen3 Next 80B A3B、Llama 4 Maverick (FP8)、Qwen3 Coder Next (FP8)、Llama 3.3 70B (FP8)、Gemma 3 27B、Gemma 3 4B (FP8)。
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。