LithosAI: 모델 지능, 성능 및 가격

LithosAI
LithosAI

이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 LithosAI 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.

가장 높은 지능

Updated
#1
Kimi K3 (max)Kimi K3 (max)
44

Intelligence Index

총 모델 1개

가장 빠름

#1
Kimi K3 (max)Kimi K3 (max)
281 t/s

출력 속도

총 모델 1개

가장 낮은 가격

#1
Kimi K3 (max)Kimi K3 (max)
$1.85

혼합 가격(토큰 100만 개당)

총 모델 1개

현재 LithosAI에서 Kimi K3 (max)을 제공합니다.

주요 내용

Updated

지능

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

속도

Output tokens per second · Higher is better

가격

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

지능 평가

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

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
See more
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

No data available
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.

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 Index vs. Price

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

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

컨텍스트 창

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).

가격

Intelligence Index vs. Price

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

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

성능 요약

Output Speed vs. Price

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

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).

속도

출력 속도(초당 토큰 수)로 측정

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).

지연 시간

첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정

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.

종단 간 응답 시간

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

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).

추가 분석
Kimi 로고
Kimi K3 (max)
1.05M
오픈
44
$1.69
281
0.73
9.63
7.12
모델
제공업체

주요 용어 정의

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

자주 묻는 질문

LithosAI에 관한 일반적인 질문

LithosAI에서 추적 중인 모델 1개를 제공합니다: Kimi K3 (max).

LithosAI에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 44점인 Kimi K3 (max)입니다.

LithosAI에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 280.8토큰을 생성하는 Kimi K3 (max)입니다.

LithosAI에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 7.85초인 Kimi K3 (max)입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.

LithosAI에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $1.85인 Kimi K3 (max)입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).

예. LithosAI은 OpenAI 호환 API를 제공하므로 OpenAI에서 쉽게 전환하거나 기존 OpenAI SDK 통합을 사용할 수 있습니다.

예. LithosAI의 모델 1개 모두 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.

예. LithosAI의 모델 1개 모두 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.

예. LithosAI은 추론 모델 1개를 제공합니다: Kimi K3 (max). 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.

예. LithosAI의 모델 1개 모두 오픈 웨이트 모델입니다.

예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.

LithosAI에서 모델을 선택할 때는 지능(품질 중심 작업), 출력 속도(처리량 중심 작업), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), 컨텍스트 창 크기, JSON 모드, 함수 호출 지원 같은 기능을 고려하세요.