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Guía de Indicadores de Clasificación de Eficiencia

Las clasificaciones de eficiencia se calculan en base a la relación tokens de salida / tokens de entrada. Cuanto más baja sea esta relación, más eficientemente opera el modelo.

Esta métrica tiene un significado particularmente importante en tareas como edición de documentos, refactorización de código y análisis de datos. Los modelos altamente eficientes tienden a extraer con precisión solo las partes necesarias de la información proporcionada por el usuario y responder de manera concisa, reduciendo el consumo innecesario de tokens y permitiendo una utilización de AI rentable. Sin embargo, una baja relación de eficiencia no necesariamente significa mejor rendimiento. Algunas tareas complejas pueden requerir más tokens de salida, y cuando se necesitan explicaciones detalladas o provisión de información extensa, una mayor relación de eficiencia podría ser realmente preferible. Por lo tanto, esta métrica debe interpretarse según la naturaleza y el propósito de la tarea.

Rango Nombre del Modelo Tokens de Entrada Tokens de Salida Ratio de Eficiencia
1 meta-llama/llama-guard-4-12b 2.3B 9.41M 0.0041
2 qwen/qwen3-coder-480b-a35b-07-25 484.7B 6.2B 0.0127
3 anthropic/claude-4-opus-20250522 110.1B 1.9B 0.0171
4 anthropic/claude-4-sonnet-20250522 2,343.1B 44.7B 0.019
5 anthropic/claude-4.1-opus-20250805 61.9B 1.3B 0.0217
6 neversleep/llama-3.1-lumimaid-8b 2.1B 55.86M 0.026
7 mistralai/mistral-tiny 9.2B 248.61M 0.0271
8 qwen/qwen-vl-plus 475.23M 13.04M 0.0274
9 anthropic/claude-3-5-haiku-20241022 5.0B 153.03M 0.0308
10 thedrummer/anubis-70b-v1.1 4.9B 168.11M 0.0343