Parasail: inteligência, desempenho e preço dos modelos

Parasail oferece 30 modelos que acompanhamos: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (NVFP4), Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), MiniMax-M3 (MXFP8), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning) (INT4), Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), Qwen3 235B 2507, gpt-oss-120b (high), gpt-oss-120b (low), Qwen3 VL 235B A22B (FP8), Qwen3 Next 80B A3B, Llama 4 Maverick (FP8), Qwen3 Coder Next (FP8), Llama 3.3 70B (FP8), Gemma 3 27B e Gemma 3 4B (FP8).

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

O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por Parasail é gpt-oss-120b (low), com 316.0 tokens por segundo.

O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em Parasail é Qwen3 Next 80B A3B, com 0.79s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.

O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por Parasail é Gemma 3 4B (FP8), com $0.05 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).

Os preços em Parasail variam em até 51x entre os modelos, de $0.05 por 1M de tokens no Gemma 3 4B (FP8) a $2.31 por 1M de tokens no Kimi K3 (max).

Sim. Parasail 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 30 modelos oferecidos por Parasail são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.

28 de 30 modelos oferecidos por Parasail são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).

Sim. Parasail 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, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (NVFP4), Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), MiniMax-M3 (MXFP8), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B, Gemma 4 31B, gpt-oss-120b (high) e gpt-oss-120b (low). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.

Sim. 29 dos 30 modelos oferecidos por Parasail são de pesos abertos: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash (max), DeepSeek V4 Flash 0731 (max), GLM-5.2 (max) (NVFP4), Qwen3.8 27B (xhigh) (FP8), MiniMax-M3 (MXFP8), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Flash (max) (FP8), Kimi K2.6 (non-reasoning) (INT4), Qwen3.5 397B A17B, Qwen3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B, Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) (FP8), Gemma 4 31B, Gemma 4 31B (non-reasoning), Gemma 4 26B A4B (non-reasoning), Qwen3 235B 2507, gpt-oss-120b (high), gpt-oss-120b (low), Qwen3 VL 235B A22B (FP8), Qwen3 Next 80B A3B, Llama 4 Maverick (FP8), Qwen3 Coder Next (FP8), Llama 3.3 70B (FP8), Gemma 3 27B e Gemma 3 4B (FP8).

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 Parasail, 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.