Makora: inteligência, desempenho e preço dos modelos

Makora
Makora

Análise dos modelos oferecidos por Makora em métricas importantes como qualidade, preço, velocidade de saída, latência, janela de contexto e outras. Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por Makora para seu caso de uso.

Mais inteligente

#1
Kimi K3 (max)
Kimi K3 (max)
57
#2
GLM-5.2 (max) (NVFP4)
GLM-5.2 (max) (NVFP4)
51
#3
DeepSeek V4 Pro (max)
DeepSeek V4 Pro (max)
44
#4
DeepSeek V4 Pro (high)
DeepSeek V4 Pro (high)
43
#5
DeepSeek V4 Flash (max)
DeepSeek V4 Flash (max)
40

Intelligence Index

10 modelos no total

Mais rápido

#1
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro
219 t/s
#2
GLM-5.2 (max) (NVFP4)
GLM-5.2 (max) (NVFP4)
219 t/s
#3
Gemma 4 26B A4B
Gemma 4 26B A4B
180 t/s
#4
DeepSeek V4 Flash (max)
DeepSeek V4 Flash (max)
176 t/s
#5
DeepSeek V4 Pro (high)
DeepSeek V4 Pro (high)
174 t/s

Velocidade de saída

10 modelos no total

Menor preço

#1
Gemma 4 26B A4B
Gemma 4 26B A4B
$0.09
#2
Gemma 4 26B A4B
Gemma 4 26B A4B
$0.09
#3
DeepSeek V4 Flash (max)
DeepSeek V4 Flash (max)
$0.15
#4
DeepSeek V4 Flash (high)
DeepSeek V4 Flash (high)
$0.15
#5
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek V4 Flash
$0.15

Preço combinado (por 1M de tokens)

10 modelos no total

Indica um modelo de raciocínio

Makora oferece 10 modelos, cada um com características diferentes de inteligência, desempenho e preço. Veja abaixo uma comparação das principais métricas entre os modelos.

  • Em inteligência, os principais modelos oferecidos por Makora são Kimi K3 (max) (57), GLM-5.2 (max) (NVFP4) (51) e DeepSeek V4 Pro (max) (44).
  • Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são DeepSeek V4 Pro (219 t/s), GLM-5.2 (max) (NVFP4) (219 t/s) e Gemma 4 26B A4B (180 t/s).
  • Em latência, DeepSeek V4 Flash (0.75s), Gemma 4 26B A4B (0.98s) e DeepSeek V4 Pro (0.99s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
  • Em preço, Gemma 4 26B A4B ($0.09), Gemma 4 26B A4B ($0.09) e DeepSeek V4 Flash (max) ($0.15) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
  • Em tamanho da janela de contexto, Kimi K3 (max) (1M), GLM-5.2 (max) (NVFP4) (1M) e DeepSeek V4 Pro (max) (1M) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por Makora.

Destaques

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Avaliações de inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. 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

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. 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
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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

Janela de contexto

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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).

Preços

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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

Resumo do desempenho

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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).

Velocidade

Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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).

Latência

Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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.

Tempo de resposta de ponta a ponta

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
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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).

Análises adicionais
Logo: Kimi
Kimi K3 (max)
1.05M
Aberto
57
$0.67
94
1.69
28.20
21.20
Logo: Z AI
GLM-5.2 (max) (NVFP4)
1M
Aberto
51
$0.48
219
0.90
12.30
9.12
Logo: DeepSeek
DeepSeek V4 Pro (max)
1M
Aberto
44
$0.76
163
0.96
30.84
26.81
Logo: DeepSeek
DeepSeek V4 Pro (high)
1M
Aberto
43
$0.78
174
1.00
15.31
11.44
Logo: DeepSeek
DeepSeek V4 Flash (max)
1M
Aberto
40
$0.15
176
0.69
35.50
31.96
Logo: DeepSeek
DeepSeek V4 Flash (high)
1M
Aberto
37
$0.11
169
0.76
11.08
7.35
Logo: DeepSeek
DeepSeek V4 Pro
1M
Aberto
31*
--
219
0.99
3.27
--
Logo: DeepSeek
DeepSeek V4 Flash
1M
Aberto
29*
--
149
0.75
4.11
--
Logo: Google
Gemma 4 26B A4B
1M
Aberto
26
$0.02
164
0.96
16.16
12.16
Logo: Google
Gemma 4 26B A4B
1M
Aberto
20*
--
180
0.98
3.76
--

Principais definições

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

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre Makora

O modelo mais inteligente disponível em Makora é Kimi K3 (max), com 57 pontos no Intelligence Index.

O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por Makora é DeepSeek V4 Pro, com 219.4 tokens por segundo.

O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em Makora é DeepSeek V4 Flash, com 0.75s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.

O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por Makora é Gemma 4 26B A4B, com $0.09 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).

Os preços em Makora variam em até 25x entre os modelos, de $0.09 por 1M de tokens no Gemma 4 26B A4B a $2.31 por 1M de tokens no Kimi K3 (max).

Sim. Makora 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 10 modelos oferecidos por Makora são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.

Sim. Todos os 10 modelos oferecidos por Makora são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).

Sim. Makora oferece 7 modelos de raciocínio: Kimi K3 (max), GLM-5.2 (max) (NVFP4), DeepSeek V4 Pro (max), DeepSeek V4 Pro (high), DeepSeek V4 Flash (max), DeepSeek V4 Flash (high) e Gemma 4 26B A4B. Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.

Sim. Todos os 10 modelos oferecidos por Makora são de pesos abertos.

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 Makora, 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.