StepFun: inteligência, desempenho e preço dos modelos

Name: Inteligência
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

StepFun

Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por StepFun para seu caso de uso.

Mais inteligente

Updated

Step 3.7 Flash

Step 3.5 Flash 2603

Step 3.5 Flash

Intelligence Index

3 modelos no total

Mais rápido

Step 3.5 Flash

151 t/s

Step 3.5 Flash 2603

146 t/s

Step 3.7 Flash

113 t/s

Velocidade de saída

3 modelos no total

Menor preço

Step 3.5 Flash 2603

$0.06

Step 3.5 Flash

$0.12

Step 3.7 Flash

$0.18

Preço combinado (por 1M de tokens)

3 modelos no total

StepFun oferece 3 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 StepFun são Step 3.7 Flash (19), Step 3.5 Flash 2603 (17) e Step 3.5 Flash (17).
Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são Step 3.5 Flash (151 t/s), Step 3.5 Flash 2603 (146 t/s) e Step 3.7 Flash (113 t/s).
Em latência, Step 3.5 Flash (16.68s), Step 3.5 Flash 2603 (17.26s) e Step 3.7 Flash (20.38s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
Em preço, Step 3.5 Flash 2603 ($0.06), Step 3.5 Flash ($0.12) e Step 3.7 Flash ($0.18) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
Em tamanho da janela de contexto, Step 3.7 Flash (256k), Step 3.5 Flash 2603 (256k) e Step 3.5 Flash (256k) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por StepFun.

Destaques

Updated

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidade

Output tokens per second · Higher is better

Preço

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Avaliações de inteligência

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

No data available

GDPval-AA v2

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

AutomationBench-AAUpdated

Agentic SaaS workflows

No data available

Terminal-Bench v4.0New

Agentic coding & terminal use

No data available

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

No data available

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

No data available

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.

Janela de contexto

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).

Preços

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.

Resumo do desempenho

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).

Velocidade

Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)

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).

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

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

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
Step 3.7 Flash	256k	Aberto	19*	--	113	2.67	24.80	17.71	Modelo Provedor
Step 3.5 Flash 2603	256k	Proprietário	17*	--	146	3.55	20.68	13.71	Modelo Provedor
Step 3.5 Flash	256k	Aberto	17*	--	151	3.40	20.00	13.28	Modelo Provedor

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 StepFun

StepFun oferece 3 modelos que acompanhamos: Step 3.7 Flash, Step 3.5 Flash 2603 e Step 3.5 Flash.

O modelo mais inteligente disponível em StepFun é Step 3.7 Flash, com 19 pontos no Intelligence Index.

O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por StepFun é Step 3.5 Flash, com 150.6 tokens por segundo.

O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em StepFun é Step 3.5 Flash, com 16.68s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.

O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por StepFun é Step 3.5 Flash 2603, com $0.06 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).

Os preços em StepFun variam em até 3x entre os modelos, de $0.06 por 1M de tokens no Step 3.5 Flash 2603 a $0.18 por 1M de tokens no Step 3.7 Flash.

Sim. StepFun 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 3 modelos oferecidos por StepFun são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.

Sim. Todos os 3 modelos oferecidos por StepFun são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).

Sim. StepFun oferece 3 modelos de raciocínio: Step 3.7 Flash, Step 3.5 Flash 2603 e Step 3.5 Flash. Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.

Sim. 2 dos 3 modelos oferecidos por StepFun são de pesos abertos: Step 3.7 Flash e Step 3.5 Flash.

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 StepFun, 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.

StepFun: inteligência, desempenho e preço dos modelos

Mais inteligente

Mais rápido

Menor preço

Inteligência

Velocidade

Preço

Avaliações de inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Intelligence Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Intelligence Index vs. Price

Price-Quality Variance

Janela de contexto

Context Window

Context Window for RAG

Context Window

Preços

Intelligence Index vs. Price

Price-Quality Variance

Resumo do desempenho

Output Speed vs. Price

Output Speed

Price

Velocidade

Output Speed

Output Speed

Model Performance Representation

Latência

Latency: Time To First Answer Token

Time to First Answer Token

Tempo de resposta de ponta a ponta

End-to-End Response Time vs. Price

Price

Principais definições

Context Window

Perguntas frequentes

Quais modelos StepFun oferece?

Qual é o modelo mais inteligente oferecido por StepFun?

Qual é o modelo mais rápido oferecido por StepFun?

Qual modelo tem a menor latência em StepFun?

Qual é o modelo mais barato oferecido por StepFun?

Quanto os preços variam entre os modelos oferecidos por StepFun?

StepFun é compatível com a OpenAI?

StepFun é compatível com o modo JSON?

StepFun é compatível com chamadas de funções?

StepFun oferece modelos de raciocínio?

StepFun oferece modelos de pesos abertos?

O desempenho de StepFun muda ao longo do tempo?

Como escolher um modelo oferecido por StepFun?