DigitalOcean: inteligência, desempenho e preço dos modelos

DigitalOcean oferece 25 modelos que acompanhamos: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.3 (low), Beam 1.0, Kimi K3 (low), Nemotron 3.5 Super VL, DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning), MiniMax-M2.5, DeepSeek V3.2, Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning), DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning), Qwen3.5 397B A17B, DeepSeek V3.2 (non-reasoning), Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B, Llama 4 Maverick e Ministral 3 14B.

O modelo mais inteligente disponível em DigitalOcean é DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), com 45 pontos no Intelligence Index.

O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por DigitalOcean é MiniMax-M3.1-Flash, com 374.7 tokens por segundo.

O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em DigitalOcean é DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning), com 0.79s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.

O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por DigitalOcean é DeepSeek V4 Flash 0731 (max), com $0.08 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).

Os preços em DigitalOcean variam em até 31x entre os modelos, de $0.08 por 1M de tokens no DeepSeek V4 Flash 0731 (max) a $2.31 por 1M de tokens no Kimi K3 (low).

Sim. DigitalOcean oferece uma API compatível com a OpenAI, facilitando a migração da OpenAI e o uso de integrações existentes com o SDK da OpenAI.

Sim. Todos os 25 modelos oferecidos por DigitalOcean são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.

Sim. Todos os 25 modelos oferecidos por DigitalOcean são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).

Sim. DigitalOcean oferece 18 modelos de raciocínio: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.3 (low), Beam 1.0, Kimi K3 (low), Nemotron 3.5 Super VL, MiniMax-M2.5, DeepSeek V3.2, Qwen3.5 397B A17B, Gemma 4 31B e Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B. Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.

Sim. 24 dos 25 modelos oferecidos por DigitalOcean são de pesos abertos: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Pro 0813 (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.3 (low), Beam 1.0, Kimi K3 (low), Nemotron 3.5 Super VL, DeepSeek V4.1 Flash (non-reasoning), MiniMax-M2.5, DeepSeek V3.2, Qwen3.5 397B A17B (non-reasoning), DeepSeek V4 Pro 0813 (non-reasoning), Qwen3.5 397B A17B, DeepSeek V3.2 (non-reasoning), Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B, Llama 4 Maverick e Ministral 3 14B.

Sim. O desempenho de um provedor pode variar ao longo do tempo devido a mudanças na infraestrutura, balanceamento de carga e atualizações. Avaliamos continuamente todos os provedores e exibimos as tendências históricas de desempenho nos gráficos de evolução ao longo do tempo.

Ao escolher um modelo oferecido por DigitalOcean, considere a inteligência (para tarefas que exigem qualidade), a velocidade de saída (para tarefas que exigem alta vazão), a latência (para aplicações interativas que precisam de respostas iniciais rápidas), o preço (para cargas de trabalho atentas aos custos) e recursos como tamanho da janela de contexto, modo JSON e chamadas de funções.