Лучшее для агентов
LMSpeed — это каталог AI-моделей для сравнения цен API, скорости вывода, задержки первого токена, охвата провайдеров и данных бенчмарков. Сначала сузьте выбор модели и провайдера, затем проверьте endpoint для своей задачи.
Цена, скорость, задержка и доступность могут меняться. Считайте эту таблицу текущим сигналом и проверьте свой endpoint перед запуском.
| Дата выпуска | |||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Контекст1.0M | Ввод$0.300/M |
Агенты, кодирование, рассуждение и другие столбцы — это оценки наблюдаемой способности 0–100 относительно допустимых моделей запуска Category Score V3.
Это не вероятность успеха, не IQ и не среднее восьми категорий. Читайте их вместе с 80% интервалом, измеренными аспектами, семействами бенчмарков и доказательствами на странице модели.
В каждой строке собрана информация для сравнения LLM API. Поля остаются пустыми, если у LMSpeed нет текущих данных по модели или провайдеру.
Сначала выберите главный критерий для вашей задачи, затем сравните текущие строки и проверьте endpoint.
LMSpeed runs standardized five-round API speed tests on each model, measuring output throughput (tokens per second), first-token latency, and total response time across multiple providers.
Latency varies by provider and model. Use the LMSpeed model directory to sort by latency and find the model with the fastest first-token response time. Check the latency leaderboard for monthly rankings.
LMSpeed lists input and output token prices per million for each model across available providers. Sort by price to find a lower-cost option, or filter by provider to compare rates side by side.
| Провайдеры +65 |
56.3±7.3 |
53.3±6.6 |
59.4±10.8E |
52.6±14.0P |
— |
— |
47.1±12.0E |
58.4±16.0P |
| Пропускная способность 65 t/s | Задержка 2.03с |
| Дата выпуска2026-05-31 |
|
| MiniMax M2.7MiniMax | Контекст204.8K | Ввод$0.300/M | Вывод$1.20/M | Провайдеры +162 | 45.5±6.0 | 47.6±8.2 | 54.8±10.8E | 52.8±16.0P | — | — | — | 55±16.0P | Пропускная способность 178 t/s | Задержка 7.32с | Дата выпуска2026-03-18 |
|
| Qwen3.5 | Контекст262.1K | Ввод$0.030/M | Вывод$0.150/M | Провайдеры +93 | 46±5.3 | 40±9.0 | 53.4±8.1 | 53.1±11.6E | 41.5±11.5E | 54.8±12.2E | 51.3±6.5 | 53.9±11.9E | Пропускная способность 46 t/s | Задержка 10.19с | Дата выпуска2026-03-10 |
|
| MiniMax M2.5MiniMax | Контекст204.8K | Ввод$0.300/M | Вывод$1.20/M | Провайдеры +177 | — | 50.5±11.8E | 55.3±13.9P | — | — | — | — | — | Пропускная способность 57 t/s | Задержка 9.85с | Дата выпуска2026-02-12 |
|
| GLM-5Z.ai | Контекст204.8K | Ввод$1.00/M | Вывод$3.20/M | Провайдеры +174 | 42.9±5.6 | 52.1±8.1 | 49.5±8.1 | 43.3±16.3P | 51.1±9.1E | 44±12.2E | — | 52.6±11.9E | Пропускная способность 46 t/s | Задержка 22.00с | Дата выпуска2026-02-11 |
|
| Kimi K2.5MoonshotAI | Контекст262.1K | Ввод$0.600/M | Вывод$3.00/M | Провайдеры +185 | 40.3±5.1 | 48.8±7.8 | 56±8.3 | 47.1±16.3P | 49.2±9.1E | 44.4±12.2E | 58.1±12.0E | 54.2±11.9E | Пропускная способность 144 t/s | Задержка 11.93с | Дата выпуска2026-01-27 |
|
| GLM-4.7 FlashZ.ai | Контекст202.8K | Ввод$0.070/M | Вывод$0.400/M | Провайдеры +46 | — | 41.7±16.0P | 40.9±13.9P | — | — | — | — | — | Пропускная способность 49 t/s | Задержка 23.19с | Дата выпуска2026-01-19 |
|
| Gemini 3 FlashGoogle | Контекст1.0M | Ввод$0.500/M | Вывод$3.00/M | Провайдеры +173 | 43±8.9 | 54±11.2E | 52.5±8.7 | 51.7±16.0P | 51.9±16.1P | — | — | 48±16.0P | Пропускная способность 144 t/s | Задержка 8.01с | Дата выпуска2025-12-17 |
|
| GPT-OSS | Контекст131.1K | Ввод— | Вывод— | Провайдеры +130 | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность 390 t/s | Задержка 2.28с | Дата выпуска2025-08-05 |
|
| DeepSeek R1DeepSeek | Контекст163.8K | Ввод$1.35/M | Вывод$4.20/M | Провайдеры +145 | 41.4±16.0P | 50.2±13.9P | 50.9±8.7 | 45.6±16.0P | 57.1±11.8E | — | — | 43.3±16.0P | Пропускная способность 52 t/s | Задержка 10.36с | Дата выпуска2025-05-28 |
|
| Llama 4 MaverickMeta | Контекст1.0M | Ввод$0.310/M | Вывод$0.850/M | Провайдеры +15 | 33.3±11.8E | 45.9±13.9P | 47.1±8.7 | 41.8±16.0P | 46.1±9.3E | — | — | 44.3±16.0P | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска2025-04-05 |
|
| Llama 4 ScoutMeta | Контекст1.3M | Ввод$0.180/M | Вывод$0.660/M | Провайдеры +37 | 33.1±11.8E | 34.4±13.9P | 41.9±8.7 | 39±16.0P | 44.3±9.3E | — | — | 43.2±16.0P | Пропускная способность 75 t/s | Задержка 1.62с | Дата выпуска2025-04-05 |
|
| Aion RP Llama 3.1 | Контекст32.8K | Ввод— | Вывод— | Провайдеры +3 | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска2025-02-04 |
|
| R1 Distill Llama 70BDeepSeek | Контекст8.2K | Ввод$0.700/M | Вывод$1.05/M | Провайдеры | — | 43±13.9P | 46±11.1E | — | 55±11.8E | — | — | — | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска2025-01-23 |
|
| Hermes 3 70B InstructNous | Контекст131.1K | Ввод$0.700/M | Вывод$0.700/M | Провайдеры— | — | 36.8±13.9P | 38.2±11.1E | — | 39.4±11.8E | — | — | — | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска2024-08-18 |
|
| Hermes 3 Llama 3.1 | Контекст131.1K | Ввод— | Вывод— | Провайдеры +19 | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска2024-08-18 |
|
| Llama 3.1Meta | Контекст— | Ввод— | Вывод— | Провайдеры +23 | 37.6±16.0P | 45.4±16.0P | 37.8±10.8E | 48.2±16.0P | — | — | — | 43.1±16.0P | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска— |
|
| Llama 3.3Meta | Контекст— | Ввод— | Вывод— | Провайдеры +12 | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность 985 t/s | Задержка 0.45с | Дата выпуска— |
|
| Meta Llama 3.3 Instruct | Контекст— | Ввод— | Вывод— | Провайдеры | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность 48 t/s | Задержка 0.93с | Дата выпуска— |
|
| Dracarys Llama 3.1 Instruct | Контекст— | Ввод— | Вывод— | Провайдеры +24 | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность 18 t/s | Задержка 0.59с | Дата выпуска— |
|
| Usdcode Llama 3.1 Instruct | Контекст— | Ввод— | Вывод— | Провайдеры +5 | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска— |
|
| Meta Llama 3.1 InstructMeta | Контекст— | Ввод— | Вывод— | Провайдеры +4 | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска— |
|
| Meta Llama 3.3 Instruct Turbo | Контекст— | Ввод— | Вывод— | Провайдеры | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска— |
|
| Meta Llama 3.1 Instruct TurboMeta | Контекст— | Ввод— | Вывод— | Провайдеры +1 | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска— |
|
| Llama 3.2 Nemoretriever 300m Embed v1Meta | Контекст— | Ввод— | Вывод— | Провайдеры +14 | — | — | — | — | — | — | — | — | Пропускная способность — | Задержка — | Дата выпуска— |
|
An AI model directory is a searchable list of models and their comparison data. On LMSpeed, it brings together API price, throughput, first-token latency, provider coverage, and capability data when available.
Start with the metric that matters most for your workload. Then open a model page to compare provider data. Run your own speed test before you use an endpoint in production.
Yes. Price, availability, throughput, and latency can change by model, provider, and time. Use current page values as a comparison signal and confirm with your own endpoint test.
