Replicate: inteligência, desempenho e preço dos modelos

Replicate
Replicate

Análise dos modelos oferecidos por Replicate 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 Replicate para seu caso de uso.

Mais inteligente

#1
Granite 4.0 H Small
Granite 4.0 H Small
5
#2
Granite 3.3 8B
Granite 3.3 8B
2

Intelligence Index

2 modelos no total

Mais rápido

#1
Granite 4.0 H Small
Granite 4.0 H Small
46 t/s
#2
Granite 3.3 8B
Granite 3.3 8B
15 t/s

Velocidade de saída

2 modelos no total

Menor preço

#1
Granite 3.3 8B
Granite 3.3 8B
$0.05
#2
Granite 4.0 H Small
Granite 4.0 H Small
$0.08

Preço combinado (por 1M de tokens)

2 modelos no total

Replicate oferece 2 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 Replicate são Granite 4.0 H Small (5) e Granite 3.3 8B (2).
  • Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são Granite 4.0 H Small (46 t/s) e Granite 3.3 8B (15 t/s).
  • Em latência, Granite 4.0 H Small (10.49s) e Granite 3.3 8B (26.55s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
  • Em preço, Granite 3.3 8B ($0.05) e Granite 4.0 H Small ($0.08) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
  • Em tamanho da janela de contexto, Granite 4.0 H Small (128k) e Granite 3.3 8B (128k) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por Replicate.
  • Granite 4.0 H Small oferece a melhor combinação de inteligência e velocidade. Para otimizar os custos, Granite 3.3 8B tem o preço mais competitivo.

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

No data available

Agentic tool use

No data available

Agentic coding & terminal use

No data available

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

No data available

Agentic SaaS workflows

No data available

Legal agentic work, criterion pass rate

No data available

Agentic business operations

No data available

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

No data available

Kubernetes incident root-cause analysis

No data available

Visual reasoning

No data available
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 Token

Seconds to first token received · Lower is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models which share reasoning tokens, this will be the first reasoning token. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

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).

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

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: DeepSeek
DeepSeek V3 0324
128k
Aberto
15
$0.24
--
--
--
--
Logo: IBM
Granite 4.0 H Small
128k
Aberto
5*
--
46
10.49
21.45
--
Logo: Meta
Llama 2 Chat 7B
4.1k
Aberto
4*
--
--
--
--
--
Logo: Meta
Llama 3 70B
8.19k
Aberto
3*
--
--
--
--
--
Logo: IBM
Granite 3.3 8B
128k
Aberto
2*
--
15
26.55
58.98
--
Logo: Meta
Llama 3 8B
8.19k
Aberto
1*
--
--
--
--
--

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 Replicate

Replicate oferece 2 modelos que acompanhamos: Granite 4.0 H Small e Granite 3.3 8B.

O modelo mais inteligente disponível em Replicate é Granite 4.0 H Small, com 5 pontos no Intelligence Index.

O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por Replicate é Granite 4.0 H Small, com 45.6 tokens por segundo.

O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em Replicate é Granite 4.0 H Small, com 10.49s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.

O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por Replicate é Granite 3.3 8B, com $0.05 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).

Os preços em Replicate variam em até 2x entre os modelos, de $0.05 por 1M de tokens no Granite 3.3 8B a $0.08 por 1M de tokens no Granite 4.0 H Small.

Sim. Replicate 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 2 modelos oferecidos por Replicate 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 Replicate, 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.