Thinking Machines: inteligência, desempenho e preço dos modelos

Thinking Machines
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Análise dos modelos oferecidos por Thinking Machines 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 Thinking Machines para seu caso de uso.

Mais inteligente

#1
Inkling
Inkling
41
#2
Inkling Small
Inkling Small
40

Intelligence Index

2 modelos no total

Mais rápido

#1
Inkling Small
Inkling Small
136 t/s
#2
Inkling
Inkling
80 t/s

Velocidade de saída

2 modelos no total

Menor preço

#1
Inkling Small
Inkling Small
$0.22
#2
Inkling
Inkling
$0.72

Preço combinado (por 1M de tokens)

2 modelos no total

Indica um modelo de raciocínio

Thinking Machines 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 Thinking Machines são Inkling (41) e Inkling Small (40).
  • Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são Inkling Small (136 t/s) e Inkling (80 t/s).
  • Em latência, Inkling Small (16.34s) e Inkling (26.69s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
  • Em preço, Inkling Small ($0.22) e Inkling ($0.72) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
  • Em tamanho da janela de contexto, Inkling (262k) e Inkling Small (256k) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por Thinking Machines.
  • Inkling Small oferece a saída mais rápida e o melhor preço, sendo uma opção atraente para aplicações que exigem alta vazão e atenção aos custos. Inkling lidera em inteligência nas tarefas que exigem a maior qualidade.

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
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

No data available

Agentic business operations

Instruction following

No data available

Long-horizon agentic tasks

No data available

Kubernetes incident root-cause analysis

No data available

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
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
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: Thinking Machines
Inkling
262k
Aberto
41
--
80
1.82
32.91
24.87
Logo: Thinking Machines
Inkling Small
256k
Aberto
40
$0.07
136
1.58
20.03
14.76

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 Thinking Machines

Thinking Machines oferece 2 modelos que acompanhamos: Inkling e Inkling Small.

O modelo mais inteligente disponível em Thinking Machines é Inkling, com 41 pontos no Intelligence Index.

O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por Thinking Machines é Inkling Small, com 135.5 tokens por segundo.

O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em Thinking Machines é Inkling Small, com 16.34s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.

O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por Thinking Machines é Inkling Small, com $0.22 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).

Os preços em Thinking Machines variam em até 3x entre os modelos, de $0.22 por 1M de tokens no Inkling Small a $0.72 por 1M de tokens no Inkling.

Sim. Thinking Machines 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 Thinking Machines são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.

Sim. Todos os 2 modelos oferecidos por Thinking Machines são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).

Sim. Thinking Machines oferece 2 modelos de raciocínio: Inkling e Inkling Small. Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.

Sim. Todos os 2 modelos oferecidos por Thinking Machines 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 Thinking Machines, 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.