SiliconFlow: 모델 지능, 성능 및 가격

SiliconFlow

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

가장 높은 지능

Updated

GLM-5.3-Flash

DeepSeek V4 Pro 0813 (max)

DeepSeek V4 Flash 0731 (max)

GLM-5.2 (max) (FP8)

DeepSeek V4 Pro (max) (FP8)

Intelligence Index

총 모델 35개

가장 빠름

MiniMax-M3 (FP8)

130 t/s

Qwen3.5 35B A3B (FP8)

112 t/s

Qwen3.6 35B A3B (FP8)

111 t/s

DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)

111 t/s

Gemma 4 12B

109 t/s

출력 속도

총 모델 35개

가장 낮은 가격

DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)

$0.07

DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)

$0.07

GLM-5.3-Flash

$0.10

Hy3 (FP8)

$0.10

Qwen3.5 9B (FP8)

$0.11

혼합 가격(토큰 100만 개당)

총 모델 35개

SiliconFlow에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 35개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.

SiliconFlow에서 지능이 가장 높은 모델은 GLM-5.3-Flash(42), DeepSeek V4 Pro 0813 (max)(36) 및 DeepSeek V4 Flash 0731 (max)(35)입니다.
출력 속도가 가장 빠른 모델은 MiniMax-M3 (FP8)(130 t/s), Qwen3.5 35B A3B (FP8)(112 t/s) 및 Qwen3.6 35B A3B (FP8)(111 t/s)입니다.
첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 Kimi K2.6 (Non-reasoning) (FP8)(1.61초), GLM-5.2 (Non-reasoning) (FP8)(2.11초) 및 DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) (FP8)(2.31초)입니다.
토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)($0.07), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)($0.07) 및 GLM-5.3-Flash($0.10)입니다.
SiliconFlow에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 GLM-5.2 (max) (FP8)(1M), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8)(1M) 및 DeepSeek V4 Pro (high) (FP8)(1M)입니다.

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

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.

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

Pareto line

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

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).

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

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).


									추가 분석
GLM-5.3-Flash	1M	오픈	42	$0.29	108	1.41	24.49	18.46	모델 제공업체
DeepSeek V4 Pro 0813 (max)	1.05M	오픈	36	$6.15	70	1.86	37.60	28.59	모델 제공업체
DeepSeek V4 Flash 0731 (max)	1.05M	오픈	35	$0.85	87	2.53	31.39	23.09	모델 제공업체
GLM-5.2 (max) (FP8)	1.05M	오픈	34	$0.85	101	2.19	26.99	19.84	모델 제공업체
DeepSeek V4 Pro (max) (FP8)	1.05M	오픈	31	--	54	2.14	92.15	80.78	모델 제공업체
DeepSeek V4 Pro (high) (FP8)	1.05M	오픈	30*	--	51	2.01	51.04	39.19	모델 제공업체
MiniMax-M3 (FP8)	1M	오픈	30	$0.45	130	1.37	20.61	15.39	모델 제공업체
Nex-N2-Pro (FP8)	262k	오픈	28*	--	--	--	--	--	모델 제공업체
GLM-5 (FP8)	200k	오픈	28*	--	--	--	--	--	모델 제공업체
Kimi K2.6 (FP8)	262k	오픈	27	$0.54	28	1.69	180.80	161.02	모델 제공업체
GLM-5.1 (FP8)	205k	오픈	26	$1.66	49	2.01	90.06	77.79	모델 제공업체
Hy3 (FP8)	256k	오픈	26	$0.07	96	2.93	28.94	20.81	모델 제공업체
DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)	1.05M	오픈	25	--	101	1.40	18.64	12.28	모델 제공업체
DeepSeek V4 Flash (max) (FP8)	1.05M	오픈	25	--	111	1.54	56.79	50.73	모델 제공업체
GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8)	205k	오픈	24*	--	30	2.31	18.87	--	모델 제공업체
Kimi K2.6 (Non-reasoning) (FP8)	262k	오픈	24*	--	27	1.61	20.40	--	모델 제공업체
Kimi K2.5 (FP8)	262k	오픈	23*	--	27	2.11	130.40	109.79	모델 제공업체
Qwen3.5 27B (FP8)	262k	오픈	23*	--	43	3.58	62.19	46.88	모델 제공업체
MiniMax-M2.5 (FP8)	197k	오픈	23*	--	--	--	--	--	모델 제공업체
GLM-5.2 (Non-reasoning) (FP8)	1.05M	오픈	22*	--	93	2.11	7.49	--	모델 제공업체
Qwen3.6 27B (FP8)	262k	오픈	22	$0.36	43	3.39	147.31	132.27	모델 제공업체
GLM-5 (Non-reasoning) (FP8)	205k	오픈	22*	--	--	--	--	--	모델 제공업체
DeepSeek V3.2 (FP8)	164k	오픈	21*	--	21	2.38	123.08	96.56	모델 제공업체
LongCat 2.0 (FP8)	262k	오픈	20	$0.15	55	2.98	48.22	36.19	모델 제공업체
Qwen3.5 35B A3B (FP8)	262k	오픈	19*	--	112	2.19	24.58	17.91	모델 제공업체
Qwen3.5 397B A17B (FP8)	262k	오픈	19	$0.31	--	--	--	--	모델 제공업체
Qwen3.6 35B A3B (FP8)	262k	오픈	19	$0.27	111	2.18	55.30	48.62	모델 제공업체
Step 3.5 Flash (FP8)	262k	오픈	17*	--	79	1.76	33.40	25.31	모델 제공업체
Qwen3.5 122B A10B (FP8)	262k	오픈	16	$0.21	95	1.92	28.33	21.12	모델 제공업체
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) (FP8)	164k	오픈	16*	--	22	2.31	24.58	--	모델 제공업체
Gemma 4 31B (FP8)	262k	오픈	15	$0.10	52	3.58	46.35	33.21	모델 제공업체
Gemma 4 12B	262k	오픈	14*	--	109	2.43	25.33	18.32	모델 제공업체
Gemma 4 31B (Non-reasoning) (FP8)	262k	오픈	14*	--	52	3.45	13.09	--	모델 제공업체
Qwen3.5 9B (FP8)	262k	오픈	14*	--	67	2.36	39.71	29.87	모델 제공업체
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) (FP8)	262k	오픈	13*	--	49	2.50	12.64	--	모델 제공업체
Seed-OSS-36B-Instruct	262k	오픈	12*	--	36	2.94	71.59	54.92	모델 제공업체
GLM-4.6V	128k	오픈	11*	--	--	--	--	--	모델 제공업체
GLM-4.5-Air	98.3k	오픈	11*	--	68	2.52	39.32	29.44	모델 제공업체
Gemma 4 12B (Non-reasoning)	262k	오픈	9*	--	105	2.34	7.08	--	모델 제공업체
GLM-4.6V (Non-reasoning)	128k	오픈	8*	--	--	--	--	--	모델 제공업체
Ling-flash-2.0	131k	오픈	8*	--	7	2.74	76.64	--	모델 제공업체
Qwen2.5 72B (FP8)	32k	오픈	8*	--	25	4.35	24.56	--	모델 제공업체
ERNIE 4.5 300B A47B	131k	오픈	8*	--	--	--	--	--	모델 제공업체
Ring-flash-2.0	131k	오픈	7*	--	--	--	--	--	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

SiliconFlow에 관한 일반적인 질문

SiliconFlow에서 추적 중인 모델 35개를 제공합니다: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8), Kimi K2.6 (Non-reasoning) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), GLM-5.2 (Non-reasoning) (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Gemma 4 12B, Gemma 4 31B (Non-reasoning) (FP8), Qwen3.5 9B (FP8), Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct, GLM-4.5-Air, Gemma 4 12B (Non-reasoning), Ling-flash-2.0 및 Qwen2.5 72B (FP8).

SiliconFlow에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 42점인 GLM-5.3-Flash입니다.

SiliconFlow에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 129.9토큰을 생성하는 MiniMax-M3 (FP8)입니다.

SiliconFlow에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 1.61초인 Kimi K2.6 (Non-reasoning) (FP8)입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.

SiliconFlow에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.07인 DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).

SiliconFlow의 모델별 가격은 최대 14배 차이 납니다. DeepSeek V4 Flash (high) (FP8)은 토큰 100만 개당 $0.07, GLM-5.1 (Non-reasoning) (FP8)은 $1.03입니다.

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

SiliconFlow의 모델 35개 중 28개가 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.

예. SiliconFlow의 모델 35개 모두 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.

예. SiliconFlow은 추론 모델 26개를 제공합니다: GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (max) (FP8), DeepSeek V4 Pro (high) (FP8), MiniMax-M3 (FP8), Kimi K2.6 (FP8), GLM-5.1 (FP8), Hy3 (FP8), DeepSeek V4 Flash (high) (FP8), DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.5 (FP8), Qwen3.5 27B (FP8), Qwen3.6 27B (FP8), DeepSeek V3.2 (FP8), LongCat 2.0 (FP8), Qwen3.5 35B A3B (FP8), Qwen3.6 35B A3B (FP8), Step 3.5 Flash (FP8), Qwen3.5 122B A10B (FP8), Gemma 4 31B (FP8), Gemma 4 12B, Qwen3.5 9B (FP8), Seed-OSS-36B-Instruct 및 GLM-4.5-Air. 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.

예. SiliconFlow의 모델 35개 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.

SiliconFlow에서 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.

SiliconFlow: 모델 지능, 성능 및 가격

가장 높은 지능

가장 빠름

가장 낮은 가격

지능

속도

가격