Modelli di intelligenza artificiale
Scopri i principali LLM in termini di prestazioni, latenza e prezzi.
Model
Punteggio
Prezzo di input
Prezzo di output
Sep/22/2026
Claude Opus 5.5
Punteggio100
Finestra di contesto1M
Prezzo di input ($/M)$4.00
Prezzo di output ($/M)$20.00
Token di output max128k
Prestazioni di riferimento
Resistere
AIMultiple
Open Source
Rango
Categoria
Parametri di riferimento
Punto
Analisi dei costi
Costo di input più basso
$4.00
Da Amazon Bedrock
Costo di output più basso
$20.00
Da Amazon Bedrock
Latenza minima
2.81s
Da Google
FAQ
Considera le tue esigenze principali: Creazione di contenuti: concentrati sul ragionamento IA e sui punteggi di memoria Sviluppo software: dai priorità alle prestazioni del codice IA Analisi dei dati: esamina i punteggi di conversione da testo a SQL e di finanza IA Automazione aziendale: considera Agentic RAG e le prestazioni degli agenti IA Accuratezza fattuale: dai priorità ai bassi tassi di allucinazione
Questi rappresentano diversi livelli della famiglia GPT-5 di OpenAI: GPT-5: modello di punta completo di tutte le funzionalità; GPT-5 Mini: ottimizzato per velocità e costi, pur mantenendo prestazioni elevate; GPT-5 Nano: versione ultraveloce e leggera per applicazioni ad alto volume.
I suffissi di data indicano specifiche date limite di addestramento o versioni di rilascio. Ad esempio, "claude-3-7-sonnet-20250219" è stato rilasciato il 19 febbraio 2025, aiutando gli utenti a tenere traccia della versione esatta che stanno valutando.
Il numero "32b" in modelli come "exaone-4.0-32b" si riferisce a 32 miliardi di parametri. In generale, un maggior numero di parametri consente prestazioni migliori, ma richiede anche più risorse computazionali e ha costi di esecuzione più elevati.
Varianti mini: ottimizzate per velocità e costi, in genere con prestazioni pari al 65-80% di quelle dei modelli completi. Varianti high: configurazioni con prestazioni massime, spesso con maggiori requisiti computazionali.