Novita: 모델 지능, 성능 및 가격
이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 Novita 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.
가장 높은 지능
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3 (max)
MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashDeepSeek V4.1 Flash (max)Intelligence Index
총 모델 61개
가장 빠름
Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)Nemotron 3 Nano (FP4)
gpt-oss-120b (high)gpt-oss-120b (low)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)출력 속도
총 모델 61개
가장 낮은 가격
Llama 3.1 8BGLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash (non-reasoning)Nemotron 3 Nano (FP4)Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)혼합 가격(토큰 100만 개당)
총 모델 61개
Novita에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 61개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.
- Novita에서 지능이 가장 높은 모델은 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)(45), GLM-5.3 (max)(45) 및 MiniMax-M3.1-Flash(43)입니다.
- 출력 속도가 가장 빠른 모델은 Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)(277 t/s), Nemotron 3 Nano (FP4)(258 t/s) 및 gpt-oss-120b (high)(234 t/s)입니다. 모델별 속도 차이가 크며, 가장 빠른 모델과 가장 느린 모델의 차이는 72%입니다.
- 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 Llama 3.1 8B(0.95초), Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)(1.00초) 및 Llama 4 Scout(1.00초)입니다.
- 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 Llama 3.1 8B($0.02), GLM-4.7-Flash($0.06) 및 GLM-4.7-Flash (non-reasoning)($0.06)입니다. 모델별 가격은 최대 2.8배 차이 납니다.
- Novita에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)(1M), GLM-5.3-Flash(1M) 및 DeepSeek V4 Pro 0813 (max)(1M)입니다.
지능 평가
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
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 vs. 가격
컨텍스트 창
컨텍스트 창
가격
Intelligence Index vs. 가격
성능 요약
출력 속도와 가격
속도
출력 속도(초당 토큰 수)로 측정
출력 속도
지연 시간
첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정
지연 시간: 첫 답변 토큰까지 걸린 시간
캐시 동작
캐시 적중률
작업당 비용와 캐시 적중률
종단 간 응답 시간
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
종단 간 응답 시간과 가격
추가 분석 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 1.05M | 오픈 | 45 | $0.24 | 158 | 1.47 | 17.29 | 12.66 | |||
GLM-5.3 (max) | 1M | 오픈 | 45 | $2.00 | 92 | 2.15 | 29.42 | 21.81 | |||
MiniMax-M3.1-Flash | 1M | 독점 | 43 | $0.20 | 104 | 1.82 | 25.97 | 19.32 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | 오픈 | 42 | $0.29 | 78 | 3.14 | 35.34 | 25.76 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 524k | 오픈 | 39 | $0.24 | 151 | 1.50 | 18.08 | 13.26 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | 오픈 | 36 | $0.70 | 77 | 2.25 | 34.63 | 25.90 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | 오픈 | 34 | $0.26 | 109 | 1.63 | 24.52 | 18.31 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | 오픈 | 34 | $0.88 | 70 | 2.37 | 38.14 | 28.62 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | 오픈 | 30 | $1.09 | 100 | 1.89 | 50.62 | 43.73 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1.05M | 오픈 | 30* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M3 | 1M | 오픈 | 29 | $0.46 | 98 | 1.99 | 27.53 | 20.42 | |||
GLM-5 FP8 | 203k | 오픈 | 28* | -- | 67 | 2.34 | 56.03 | 46.25 | |||
 Kimi K2.6 | 262k | 오픈 | 27 | $0.67 | 82 | 4.11 | 64.59 | 54.37 | |||
GLM-5.1 (FP8) | 205k | 오픈 | 26 | $1.07 | 57 | 3.51 | 79.23 | 66.90 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | 오픈 | 26 | $0.55 | 62 | 4.35 | 48.55 | 36.10 | |||
 Hy3 | 262k | 오픈 | 25 | $0.07 | 82 | 2.63 | 33.18 | 24.43 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8) | 205k | 오픈 | 24* | -- | 57 | 3.37 | 12.21 | -- | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) | 262k | 오픈 | 24* | -- | 71 | 4.16 | 11.25 | -- | |||
Kimi K2.5 | 262k | 오픈 | 23* | -- | 51 | 2.46 | 70.17 | 57.94 | |||
 Qwen3.5 27B | 262k | 오픈 | 23* | -- | 56 | 6.38 | 51.33 | 35.96 | |||
MiniMax-M2.5 | 205k | 오픈 | 23* | -- | 52 | 2.19 | 49.98 | 38.23 | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 205k | 오픈 | 23 | -- | 58 | 2.22 | 53.45 | 42.58 | |||
GLM-4.7 | 205k | 오픈 | 22* | -- | 35 | 5.00 | 75.94 | 56.75 | |||
Kimi K2 Thinking | 262k | 오픈 | 22* | -- | 51 | 2.42 | 51.38 | 39.16 | |||
GLM-5 (non-reasoning) (FP8) | 203k | 오픈 | 22* | -- | 67 | 2.31 | 9.72 | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning) | 262k | 오픈 | 21* | -- | 59 | 2.26 | 10.70 | -- | |||
Qwen3.6 27B | 262k | 오픈 | 21 | $0.62 | 59 | 3.40 | 108.97 | 97.02 | |||
Qwen3.6 27B (non-reasoning) | 262k | 오픈 | 20* | -- | 60 | 3.43 | 11.79 | -- | |||
Kimi K2.5 (non-reasoning) | 262k | 오픈 | 19* | -- | 50 | 1.96 | 11.89 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B | 262k | 오픈 | 19* | -- | 83 | 2.28 | 32.42 | 24.11 | |||
GLM-4.6 | 205k | 오픈 | 19* | -- | 36 | 4.89 | 73.74 | 55.08 | |||
Qwen3.5 397B A17B | 262k | 오픈 | 18 | $0.47 | 59 | 2.39 | 65.10 | 54.20 | |||
Qwen3.6 35B A3B | 205k | 오픈 | 18 | $0.31 | 135 | 1.95 | 45.64 | 39.98 | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) | 205k | 오픈 | 17* | -- | 36 | 5.38 | 19.42 | -- | |||
 Gemma 4 26B A4B | 262k | 오픈 | 17* | -- | 90 | 1.37 | 29.29 | 22.33 | |||
Qwen3.5 122B A10B | 262k | 오픈 | 16 | $0.32 | 123 | 2.38 | 22.74 | 16.28 | |||
Kimi K2 0905 | 262k | 오픈 | 15* | -- | 50 | 1.67 | 11.75 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) | 205k | 오픈 | 15* | -- | 151 | 1.91 | 5.22 | -- | |||
GLM-4.6 (non-reasoning) | 205k | 오픈 | 15* | -- | 35 | 5.38 | 19.81 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | 오픈 | 15* | -- | 65 | 18.37 | 56.93 | 30.85 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (FP8) | 131k | 오픈 | 15 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B | 262k | 오픈 | 15 | $0.10 | 22 | 2.37 | 102.93 | 78.08 | |||
DeepSeek V3.1 Terminus (non-reasoning) (FP8) | 131k | 오픈 | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | 262k | 오픈 | 14* | -- | 21 | 2.28 | 26.62 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | 164k | 오픈 | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 131k | 오픈 | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (non-reasoning) | 262k | 오픈 | 13* | -- | 97 | 1.13 | 6.27 | -- | |||
DeepSeek R1 0528 | 164k | 오픈 | 13* | -- | 33 | 1.31 | 77.88 | 61.26 | |||
Kimi K2 | 131k | 오픈 | 13* | -- | 49 | 1.92 | 12.05 | -- | |||
MiniMax M1 80k | 1M | 오픈 | 12* | -- | 100 | 1.78 | 26.81 | 20.02 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | 오픈 | 12 | $0.04 | 213 | 0.98 | 12.69 | 9.37 | |||
DeepSeek R1 (Jan) Turbo | 64k | 오픈 | 11 | $0.11 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 64k | 오픈 | 11 | $0.46 | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.6V | 131k | 오픈 | 11* | -- | 87 | 3.79 | 32.55 | 23.01 | |||
GLM-4.7-Flash (non-reasoning) | 200k | 오픈 | 11* | -- | 74 | 2.87 | 9.66 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | 오픈 | 10* | -- | 255 | 0.91 | 10.69 | 7.83 | |||
Llama 4 Maverick (FP8) | 1.05M | 오픈 | 9 | $0.04 | 41 | 1.05 | 13.28 | -- | |||
Nemotron 3 Nano (FP4) | 262k | 오픈 | 9 | $0.02 | 241 | 1.01 | 11.38 | 8.30 | |||
DeepSeek V3 (Dec) | 64k | 오픈 | 8 | $0.05 | 121 | 1.61 | 5.75 | -- | |||
GLM-4.6V (non-reasoning) | 131k | 오픈 | 8* | -- | 80 | 3.77 | 10.00 | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 131k | 오픈 | 8* | -- | 29 | 2.77 | 20.21 | -- | |||
Llama 3.3 70B | 131k | 오픈 | 8* | -- | 46 | 1.67 | 12.47 | -- | |||
GLM-4.5V | 65.5k | 오픈 | 8* | -- | 64 | 3.36 | 42.52 | 31.32 | |||
Llama 3.1 8B | 16.4k | 오픈 | 7* | -- | 141 | 0.95 | 4.50 | -- | |||
Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4) | 262k | 오픈 | 7* | -- | 270 | 1.00 | 2.85 | -- | |||
GLM-4.5V (non-reasoning) | 65.5k | 오픈 | 7* | -- | 66 | 3.43 | 10.96 | -- | |||
Llama 4 Scout | 131k | 오픈 | 6 | $0.11 | 23 | 1.03 | 23.15 | -- | |||
Llama 3 70B | 8.19k | 오픈 | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 27B | 98.3k | 오픈 | 5 | $0.24 | 31 | 1.62 | 17.97 | -- | |||
Llama 3 8B | 8.19k | 오픈 | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
주요 용어 정의
자주 묻는 질문
Novita에 관한 일반적인 질문
Novita에서 추적 중인 모델 61개를 제공합니다: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), MiniMax-M3, GLM-5 FP8, Kimi K2.6, GLM-5.1 (FP8), Kimi K2.7 Code, Hy3, GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning), Kimi K2.5, Qwen3.5 27B, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.7 (FP8), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, GLM-5 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning), Qwen3.6 27B, Qwen3.6 27B (non-reasoning), Kimi K2.5 (non-reasoning), Qwen3.5 35B A3B, GLM-4.6, Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, GLM-4.7 (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B, Qwen3.5 122B A10B, Kimi K2 0905, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning), GLM-4.6 (non-reasoning), GLM-4.7-Flash, Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), DeepSeek R1 0528, Kimi K2, MiniMax M1 80k, gpt-oss-120b (high), GLM-4.6V, GLM-4.7-Flash (non-reasoning), gpt-oss-120b (low), Llama 4 Maverick (FP8), Nemotron 3 Nano (FP4), DeepSeek V3 (Dec), GLM-4.6V (non-reasoning), 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 및 Gemma 3 27B.
Novita에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 45점인 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)입니다.
Novita에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 277.2토큰을 생성하는 Nemotron 3 Nano (non-reasoning) (FP4)입니다.
Novita에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 0.95초인 Llama 3.1 8B입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.
Novita에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.02인 Llama 3.1 8B입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).
Novita의 모델별 가격은 최대 39배 차이 납니다. Llama 3.1 8B은 토큰 100만 개당 $0.02, GLM-5.2 (max) (FP8)은 $0.90입니다.
예. Novita은 OpenAI 호환 API를 제공하므로 OpenAI에서 쉽게 전환하거나 기존 OpenAI SDK 통합을 사용할 수 있습니다.
Novita의 모델 61개 중 60개가 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.
Novita의 모델 61개 중 57개가 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.
예. Novita은 추론 모델 37개를 제공합니다: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), MiniMax-M3, GLM-5 FP8, Kimi K2.6, GLM-5.1 (FP8), Kimi K2.7 Code, Hy3, Kimi K2.5, Qwen3.5 27B, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.7 (FP8), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, Qwen3.6 27B, Qwen3.5 35B A3B, GLM-4.6, Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B, Qwen3.5 122B A10B, GLM-4.7-Flash, Gemma 4 31B, DeepSeek R1 0528, MiniMax M1 80k, gpt-oss-120b (high), GLM-4.6V, gpt-oss-120b (low), Nemotron 3 Nano (FP4) 및 GLM-4.5V. 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.
예. Novita의 모델 61개 중 60개가 오픈 웨이트 모델입니다: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max), MiniMax-M3, GLM-5 FP8, Kimi K2.6, GLM-5.1 (FP8), Kimi K2.7 Code, Hy3, GLM-5.1 (non-reasoning) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning), Kimi K2.5, Qwen3.5 27B, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.7 (FP8), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, GLM-5 (non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning), Qwen3.6 27B, Qwen3.6 27B (non-reasoning), Kimi K2.5 (non-reasoning), Qwen3.5 35B A3B, GLM-4.6, Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, GLM-4.7 (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B, Qwen3.5 122B A10B, Kimi K2 0905, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning), GLM-4.6 (non-reasoning), GLM-4.7-Flash, Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), DeepSeek R1 0528, Kimi K2, MiniMax M1 80k, gpt-oss-120b (high), GLM-4.6V, GLM-4.7-Flash (non-reasoning), gpt-oss-120b (low), Llama 4 Maverick (FP8), Nemotron 3 Nano (FP4), DeepSeek V3 (Dec), GLM-4.6V (non-reasoning), 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 및 Gemma 3 27B.
예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.
Novita에서 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.