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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 1.8B 4.55M 0.0025
2 qwen/qwen3-coder-480b-a35b-07-25 127.7B 1.8B 0.0139
3 anthropic/claude-4-sonnet-20250522 2,010.6B 41.7B 0.0207
4 anthropic/claude-4-opus-20250522 123.1B 2.7B 0.0215
5 neversleep/llama-3.1-lumimaid-8b 3.2B 74.46M 0.0233
6 mistralai/devstral-small-2505 940.40M 26.85M 0.0286
7 mistralai/mistral-tiny 10.0B 292.12M 0.0294
8 anthropic/claude-3-5-haiku-20241022 4.9B 144.91M 0.0295
9 anthropic/claude-3-sonnet 3.0B 92.50M 0.0311
10 thedrummer/anubis-70b-v1.1 3.0B 93.83M 0.0316