GPT-6.1 Sol กับ Mistral Large 4: โมเดลที่ถูกกว่าต่อโทเคนกลับเป็นโมเดลที่แพงกว่าต่องาน
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 74 tok/s
- openaiใหม่OpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicใหม่Anthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 106 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248ความฉลาด
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258ความฉลาด
- xAIGrok 4.72026-09-2146ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 44 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 478 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453ความฉลาด77การเขียนโค้ด
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153ความฉลาด82การเขียนโค้ด
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 59 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 217 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642ความฉลาด72การเขียนโค้ด
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 229 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845ความฉลาด75การเขียนโค้ด
สิ่งที่น่าสนใจเกี่ยวกับการนำ GPT-6.1 Solมาวางเทียบข้าง ๆ Mistral Large 4ไม่ใช่ว่าตัวไหนฉลาดกว่า — บนการวัดอิสระเพียงรายการเดียวที่ทั้งคู่มี ตัวเลขนั้นไม่ได้ใกล้กันเลย แต่คือว่าโมเดลที่มีราคาติดป้ายต่ำกว่านั้นกลับเป็นตัวที่ทำให้งานหนึ่งชิ้นสำเร็จด้วยต้นทุนที่สูงกว่า Mistral Large 4 ซึ่ง Mistral เปิดให้ทดลองใช้เมื่อ 2026-10-06 ตั้งราคาไว้ที่ 0.68 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนอินพุต และ 2.09 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต ตลอดช่วงที่ยังทดลองใช้อยู่ เทียบกับ GPT-6.1 Sol ที่ 2.00 และ 10.00 ดอลลาร์นับตั้งแต่ OpenAI เปิดตัวเมื่อ 2026-09-29 และถึงกระนั้น ตัวเลขค่าดำเนินการของ Artificial Analysis ก็จัดให้ Mistral Large 4 อยู่ที่ 1.13 ดอลลาร์ต่องาน เทียบกับ 0.72 ดอลลาร์ของ GPT-6.1 Sol — เพราะโทเคนที่ถูกกว่าไม่ใช่ค่าใช้จ่ายทั้งหมด และเพราะโมเดลที่ใช้การให้เหตุผลใช้โทเคนในปริมาณที่คุณเลือกเองจากรายการราคาไม่ได้
ทุกอย่างด้านล่างนี้มาจากประกาศและเอกสารประกอบของ Mistral เอง หน้าโมเดลและหน้าราคาของ OpenAI ผลการรันของ Artificial Analysis สำหรับแต่ละโมเดล และข้อมูลการให้บริการของเราเอง ซึ่งอ่านเมื่อวันที่ 2026-10-12 ในกรณีที่ตัวเลขใดเป็นตัวเลขของผู้ขายเองและยังไม่มีใครรันซ้ำ ประโยคที่มีตัวเลขนั้นจะระบุไว้เช่นนั้น
เดตสองครั้ง และมีเพียงหนึ่งในนั้นที่จบลงแล้ว
ก่อนจะพูดถึงสเปกใด ๆ สถานะของผลิตภัณฑ์ทั้งสองก็แตกต่างกันแล้ว และความแตกต่างนั้นมีบทบาทในการเปรียบเทียบนี้มากกว่าช่องเบนช์มาร์กใด ๆ
• GPT-6.1 Sol เป็นโมเดลที่เปิดให้ใช้งานจริงแล้ว เปิดตัวบน OpenAI API เมื่อวันที่ 29 กันยายน 2026 ในราคา 2.00 / 10.00 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น โดยอินพุตที่แคชไว้ราคา 0.10 ดอลลาร์ และการเขียนแคชราคา 2.50 ดอลลาร์ และเป็นโมเดลที่อยู่ในช่องค่าเริ่มต้นของ API ตารางราคาของมันได้รับการเผยแพร่แล้ว หน้าต่างบริบทของมันมีเอกสารระบุไว้ และเครื่องมืออิสระต่างๆ ก็ได้ทดลองรันมันแล้ว สิ่งที่คุณอ่านเกี่ยวกับมัน คุณสามารถเรียกใช้ได้ในบ่ายวันนี้
• Mistral Large 4 เป็นรุ่นพรีวิว Mistral ประกาศเมื่อวันที่ 2026-10-06 ว่าเป็นโมเดลแบบ mixture-of-experts ขนาด 1.05 ล้านล้านพารามิเตอร์ โดยมีพารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่ 52 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเคน ใช้งานได้ผ่าน API ของผู้จำหน่ายเองในราคาพรีวิว น้ำหนักแบบเปิดได้รับการสัญญาว่าจะเปิดให้ใช้ก่อนสิ้นเดือนตุลาคม ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมนี่จึงเป็นพรีวิวและไม่ใช่การเปิดตัวที่เสร็จสมบูรณ์ พรีวิวนี้ไม่ได้ยืนยันราคาตามรายการในอนาคต หน้าต่างบริบทในอนาคต หรือสัญญาอนุญาตในอนาคตของมันแต่อย่างใด
ความไม่สมมาตรนั้นกำหนดรูปร่างของทุกสิ่งด้านล่างนี้ เมื่อด้านหนึ่งของการเปรียบเทียบเป็นผลิตภัณฑ์ และอีกด้านเป็นการประกาศที่มีวันที่กำกับ คำถามที่น่าสนใจส่วนใหญ่จึงเกี่ยวกับจังหวะเวลา มากกว่าความสามารถ — และคำถามเดียวที่ผู้คนถามจริง ๆ ("ฉันควรเปลี่ยนไหม?") มีคำตอบที่ต่างกันในเดือนตุลาคมและเดือนพฤศจิกายน
ตัวเลขหนึ่งเดียวที่ทั้งสองฝ่ายเห็นตรงกัน และ 14 คะแนนที่อยู่เบื้องหลัง
Artificial Analysis มีแถว Intelligence Index ที่เป็นอิสระสำหรับทั้งสองโมเดล และไม่มีความคลุมเครือใด ๆ ในเรื่องนี้:
• ดัชนีสติปัญญา — GPT-6.1 Sol 52 ที่ระดับความพยายามในการใช้เหตุผลสูงสุด; Mistral Large 4 38
• ค่าใช้จ่ายในการรัน Index — GPT-6.1 Sol $0.72 ต่องาน; Mistral Large 4 $1.13 ต่องาน
• ความเร็วเอาต์พุต — GPT-6.1 Sol ทำได้ 65.4 ถึง 66.8 โทเคนต่อวินาทีในแต่ละรอบการทดสอบ; Mistral Large 4 ก็ไม่ใช่ฝ่ายที่เร็วในการจับคู่นี้เช่นกัน
อ่านสามบรรทัดนั้นรวมกัน แล้วรูปร่างของข้อแลกเปลี่ยนก็ปรากฏขึ้น Mistral Large 4 คิดค่าบริการประมาณหนึ่งในสามของอัตราอินพุตของ GPT-6.1 Sol และหนึ่งในห้าของอัตราเอาต์พุต และยังมีค่าใช้จ่ายมากกว่าประมาณ 57% เพื่อทำงานประเมินเดียวกันให้เสร็จ นั่นไม่ใช่กลเม็ดการตั้งราคาหรืออาร์ติแฟกต์จากการวัด แต่เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดลไปถึงระดับคุณภาพที่กำหนดโดยใช้โทเค็นมากขึ้นเพื่อไปให้ถึง บิลของโมเดลให้เหตุผลขึ้นอยู่กับจำนวนโทเค็นที่มันตัดสินใจปล่อยออกมาเป็นหลัก ไม่ใช่อัตราต่อโทเค็นที่ระบุบนการ์ด และความแตกต่างของ Index 14 จุดก็คือความคิดเพิ่มเติมจำนวนมหาศาลที่ต้องแลกกลับคืนมา
ทั้งหมดนี้ไม่ได้ทำให้ Mistral Large 4 เป็นโมเดลที่แย่ ดัชนีที่ 38 ถือเป็นคะแนนระดับใช้งานทั่วไปที่ใกล้เคียงแนวหน้าที่ใช้การได้ดี และสำหรับงานโปรดักชันจำนวนมาก คะแนนที่เพิ่มขึ้นอีก 14 จุดไม่ได้ให้อะไรที่คุณนำไปใช้ประโยชน์ได้ ประเด็นมันเจาะจงกว่าและปฏิบัติได้จริงกว่า: อย่าซื้อโมเดลนี้โดยคิดว่าการ์ดที่ถูกกว่าจะทำให้ค่าใช้จ่ายรายเดือนถูกลง ให้วัดต้นทุนต่อหนึ่งหน่วยงานที่เสร็จสมบูรณ์ ซึ่งเป็นตัวเลขที่ Artificial Analysis รายงานจริง และเป็นตัวเลขที่ใบแจ้งหนี้ของคุณจะสะท้อนออกมา
จุดที่เหตุผลของ Mistral แข็งแกร่งอย่างแท้จริง และนั่นไม่ใช่ราคา
ข้อโต้แย้งสามข้อสำหรับ Mistral Large 4 ยังคงผ่านการทดสอบกับตัวเลข Index และสองข้อในนั้นไม่ได้เกี่ยวกับตัวโมเดลเลยแม้แต่น้อย
• การฝึกโมเดลในยุโรปและการโฮสติ้งแบบอธิปไตย Mistral เป็นห้องปฏิบัติการแนวหน้าของยุโรป และประกาศนี้อยู่ภายใต้ข้อความเกี่ยวกับคลาวด์อธิปไตย ไม่ใช่ข้อความเกี่ยวกับเบนช์มาร์ก สำหรับผู้ซื้อภาครัฐในยุโรป ธนาคารที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล หรือใครก็ตามที่กฎการจัดซื้อจัดจ้างระบุเขตอำนาจศาล นั่นเป็นข้อกำหนดมิใช่ความชอบ — และเป็นมิติเดียวที่ GPT-6.1 Sol ไม่อาจแข่งขันได้ไม่ว่าราคาใด หากข้อจำกัดของคุณคือ "เวตและการให้บริการต้องเป็นยุโรป" การเปรียบเทียบก็จบตรงนี้ และตัวเลข Index ก็ไม่มีความเกี่ยวข้อง
•น้ำหนักแบบเปิดกำลังจะมา และการโฮสต์เองก็เปลี่ยนสมการ Mistral ประกาศว่าจะเปิดเผยน้ำหนักโมเดลก่อนสิ้นเดือนตุลาคม โมเดลแบบผสมผู้เชี่ยวชาญ (mixture-of-experts) ขนาด 1.05T/52B ไม่ใช่โมเดลที่ทีมส่วนใหญ่จะรันบนฮาร์ดแวร์ของตัวเอง — พารามิเตอร์ที่ทำงานจริง 52B คือครึ่งที่เป็นมิตรของประโยคนั้น ส่วนจำนวนรวมระดับล้านล้านพารามิเตอร์คือครึ่งที่ไม่เป็นมิตร — แต่สำหรับองค์กรที่รันโครงสร้างพื้นฐานระดับนั้นอยู่แล้ว หรือมีกฎเรื่องถิ่นที่อยู่ของข้อมูลที่ API แบบโฮสต์ใดก็ตอบสนองไม่ได้ น้ำหนักแบบเปิดจะเปลี่ยน API ที่คิดค่าบริการตามการใช้งานให้กลายเป็นต้นทุนคงที่ GPT-6.1 Sol จะไม่มีวันโฮสต์เองได้
• ราคาพรีวิวนี้เป็นของจริงตราบเท่าที่ยังมีอยู่ ที่ $0.68 / $2.09 ส่วนลดพรีวิวอยู่ที่ประมาณครึ่งหนึ่งของราคาตามประกาศที่ $1.36 / $4.18 หากเวิร์กโหลดมีต้นทุนต่ำพอจนจำนวนโทเค็นเป็นข้อจำกัดที่เป็นตัวกำหนดจริง ๆ — การจำแนกแบบกลุ่ม การสกัดข้อมูล การจัดเส้นทาง งานใดก็ตามที่มีเอาต์พุตสั้นและไม่มีลูปการให้เหตุผล — ราคานั้นเป็นราคาที่ดีที่สุดในหน้านี้ และช่องว่างของ Index ไม่มีผลกับงานที่ไม่เคยต้องใช้ Index ที่ 52 ก็แค่วางแผนการเปลี่ยนเมื่อพรีวิวสิ้นสุดลง แทนที่จะปล่อยให้มันทำให้คุณประหลาดใจ
สิ่งที่ไม่ต้องเถียงคือขีดความสามารถดิบที่ระดับบนสุด ในด้านการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์และการใช้เครื่องมือในงานระยะยาว ช่องว่างนี้ปรากฏชัด และมันคือทิศทางที่คุณควรคาดหวังจาก Index: แถว Artificial Analysis Terminal-Bench 4.0 ของ GPT-6.1 Sol ระบุ 56.06 และเครื่องมือวัดเดียวกันให้รุ่นก่อนหน้าของมันอย่าง GPT-6 Sol อยู่ที่ 43.94 — เป็นการขยับข้ามรุ่นราว 12 จุดบนเบนช์มาร์กที่เจาะจงเรื่องการทำงานให้เสร็จในเชลล์
หมายเลขบริบทที่ขัดแย้งกับตัวเอง
นี่เป็นข้อกำหนดเดียวในหน้านี้ที่คุณไม่อาจอ้างได้อย่างมั่นใจ และควรค่าแก่การชี้ให้เห็นมากกว่าที่จะกลบเกลื่อนไว้
เอกสารของ Mistral เองสำหรับ Mistral Large 4 ระบุว่าหน้าต่างบริบท (context window) รองรับได้สูงสุดถึง 1 ล้านโทเคน ขณะที่บันทึกอิสระของโมเดลนี้จาก Artificial Analysis ระบุไว้ที่ 524,000 ตัวเลขสองจำนวนนี้ไม่ใช่ความต่างเพียงเล็กน้อยจากการปัดเศษ แต่ต่างกันถึงสองเท่า และชี้ไปที่สิ่งที่ไม่เหมือนกัน คำอธิบายที่เป็นไปได้มากที่สุดคือ ตัวหนึ่งอธิบายเพดานสูงสุดของสถาปัตยกรรม ส่วนอีกตัวอธิบายสิ่งที่ให้บริการจริงในช่วงพรีวิว ซึ่งเป็นความแตกต่างที่สำคัญอย่างยิ่งหากคุณกำลังวางแผนจะโหลดที่เก็บโค้ดขนาดใหญ่เข้าไปในคำขอเดียว เรายังไม่เห็นผู้จำหน่ายออกมาปรับให้ตัวเลขทั้งสองสอดคล้องกัน และจนกว่าจะเป็นเช่นนั้น ควรใช้ตัวเลขที่น้อยกว่าเป็นค่าที่คุณสร้างระบบรองรับได้
ในทางตรงกันข้าม ไม่มีข้อจำกัดหลักใดของ GPT-6.1 Sol ที่มีปัญหานี้ หน้าต่างบริบทของมันคือ 1,050,000 โทเค็น เอาต์พุตสูงสุดคือ 128,000 โทเค็น และวันตัดความรู้คือ 2026-04-30 — ทั้งหมดมีบันทึกไว้ในหน้าของโมเดลของผู้ให้บริการ และสอดคล้องกับสิ่งที่ให้บริการผ่าน API
ค่าใช้จ่ายของงานเอเจนต์หนึ่งพันงานในแต่ละรายการ
ยกตัวอย่างภาระงานที่เป็นเรื่องปกติไม่ว่าจะเป็นโมเดลไหน: การเรียกหนึ่งครั้งที่มีโทเคนอินพุต 40,000 โทเคนและสร้างคำตอบขนาด 2,000 โทเคน แล้วรันหนึ่งพันครั้ง เพื่อให้ตารางราคาทั้งสองเปรียบเทียบกันได้ สมมติว่าอินพุตถูกป้อนเข้าใหม่ทุกครั้งแทนที่จะถูกดึงจากแคช
• เมื่อใช้ GPT-6.1 Sol — โทเคนอินพุต 40,000 โทเคนในราคา $2.00 ต่อล้าน คิดเป็น $0.080 และโทเคนเอาต์พุต 2,000 โทเคนในราคา $10.00 ต่อล้าน คิดเป็น $0.020 นั่นคือ $0.100 ต่อการเรียกหนึ่งครั้ง หรือประมาณ $100 สำหรับหนึ่งพันครั้ง
• สำหรับ Mistral Large 4 ในอัตราพรีวิว — โทเคนอินพุต 40,000 โทเคนที่ราคา $0.68 ต่อล้านคิดเป็น $0.027 และโทเคนเอาต์พุต 2,000 โทเคนที่ราคา $2.09 ต่อล้านคิดเป็น $0.004 นั่นคือ $0.031 ต่อการเรียกหนึ่งครั้ง หรือประมาณ $31 สำหรับหนึ่งพันครั้ง
ดังนั้นช่องว่างราคาจึงเป็นเรื่องจริง และอยู่ที่ประมาณสามต่อหนึ่งในลักษณะงานที่เอาต์พุตสั้น — พร้อมข้อแม้ตามจริงหนึ่งข้อที่หักล้างไปอีกทาง GPT-6.1 Sol คิดราคา $0.10 ต่อล้านสำหรับคำนำหน้าที่แคชไว้ และเอกสารตัวอย่างของ Mistral ไม่ได้ระบุส่วนลดที่เทียบเท่ากัน รันลูปเดิมโดยมี 40,000 โทเคนที่ให้บริการจากแคช ฝั่ง GPT-6.1 Sol จะลดลงเหลือประมาณ $0.024 ต่อการเรียก ซึ่งต่ำกว่าตัวเลขของ Mistral เรตการ์ดจะตัดสินการเปรียบเทียบนี้ได้ก็ต่อเมื่อคุณรู้ว่าอินพุตของคุณซ้ำหรือไม่ ตอนนี้เปลี่ยนพารามิเตอร์อีกตัวแล้วดูช่องว่างที่สองเปิดออก: รันลูปเดิมที่ปลายด้านที่เน้นการให้เหตุผลหนัก โดยที่ Mistral Large 4 กำลังใช้จ่ายโทเคนตามที่ดัชนี 38 ของมันบ่งชี้ และตัวเลข $1.13 ต่องานในการประเมินที่เทียบเคียงได้บอกว่าฝั่ง Mistral ของใบแจ้งหนี้เติบโตเร็วกว่าที่เรตการ์ดเสนอ สรุปตามจริงก็คือ Mistral Large 4 ชนะการคำนวณสำหรับงานเอาต์พุตสั้นที่อัตราอินพุตใหม่ และแพ้ในงานที่ใช้แคชและงานแบบเอเจนต์ระยะยาว และคุณกำลังรันแบบไหนนั้นเป็นคำถามเกี่ยวกับปริมาณงานของคุณ ไม่ใช่เกี่ยวกับตัวโมเดล
ทั้งสองกรณีนี้เป็นตัวอย่างการเปรียบเทียบแบบที่ router ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับพอดี GPT-6.1 Sol อยู่ในแคตตาล็อกของเราในราคาตามที่ OpenAI ประกาศ โดยบวกเพิ่ม 0% — สิ่งที่ OpenAI เผยแพร่คือสิ่งที่ผู้เรียกใช้จ่าย และเมื่อผู้ให้บริการเปลี่ยนราคา แถวในแคตตาล็อกก็จะเปลี่ยนตามไปด้วย แทนที่จะรอให้ผู้ขายต่อมาสังเกตเห็นเอง นั่นหมายความว่าการคำนวณต่อโทเคนข้างต้นสามารถตรวจสอบเทียบกับแถวข้อมูลสดได้ แทนที่จะเทียบกับหน้านี้ Mistral Large 4 ไม่ใช่สิ่งที่เราให้บริการ ดังนั้นหากคุณต้องการใช้งาน มันอยู่ที่ API ของผู้ให้บริการเองและแพลตฟอร์มบุคคลที่สามหลายแห่ง
ทำอะไรดีวันจันทร์
ไม่มีกรณีไหนที่โมเดลทั้งสองจะใช้แทนกันได้สำหรับงานเดียวกันในวันนี้ และเหตุผลอยู่ที่จังหวะเวลา ไม่ใช่คุณภาพ
หากคุณต้องการโมเดลเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ระดับแนวหน้าภายในสัปดาห์นี้ — ลูปการใช้เครื่องมือแบบยาว บริบทระดับรีโพซิทอรี การใช้คอมพิวเตอร์ งานวิชาชีพที่ใช้เอกสารจำนวนมาก — คำตอบคือ GPT-6.1 Sol เป็นเพียงตัวเดียวในสองตัวที่เป็นผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป และราคาของมันถูกประกาศไว้อย่างชัดเจนและมั่นคง จงเผื่องบประมาณไว้สำหรับความจริงที่ว่ามิเตอร์วัดเอาต์พุตของมันคือจุดที่เงินหมดไป และรักษาชุดการทำงานให้ต่ำกว่าเกณฑ์ 272,000 โทเคน ซึ่งหากเกินกว่านั้นคำขอทั้งหมดจะถูกคิดราคาใหม่
หากคุณอยู่ในยุโรปและข้อกำหนดของคุณระบุเขตอำนาจทางกฎหมาย หรือหากคุณตั้งใจจะโฮสต์เองเพราะไม่มี API ใดที่ตอบโจทย์กฎด้านข้อมูลของคุณได้ Mistral Large 4 คือตัวเลือกเดียวในที่นี้ไม่ว่าคะแนนจะออกมาเป็นอย่างไร — แต่ส่วนที่คุณกำลังรออยู่ นั่นคือน้ำหนักโมเดล ยังไม่มีอยู่จริง และตัวเลขบริบทที่คุณจะใช้กำหนดขนาดโครงสร้างพื้นฐานของคุณนั้น ขณะนี้ยังถูกโต้แย้งกันอยู่ถึงสองเท่า คอยจับตาการเปิดตัวน้ำหนักโมเดล และการที่ผู้ขายจะทำให้ 1M สอดคล้องกับ 524,000 ก่อนที่คุณจะตัดสินใจนำไปติดตั้งใช้งาน
และถ้าสิ่งที่คุณต้องการจริง ๆ คือการใช้ทั้งสองแบบ — Mistral Large 4 สำหรับระดับปริมาณสูงราคาถูก และ GPT-6.1 Sol สำหรับส่วนท้ายที่จัดการยาก — ข้อจำกัดในทางปฏิบัติก็คือ ทั้งสองทำงานบนคีย์คนละชุด การเรียกเก็บเงินคนละแบบ และรูปแบบความล้มเหลวคนละอย่าง ซึ่งนี่คือปัญหาที่เอนด์พอยต์เดียวที่มีการสลับอัตโนมัติเมื่อเกิดข้อขัดข้องครอบคลุมโมเดลกว่า 200 รายการถูกสร้างขึ้นมาเพื่อแก้ ในระหว่างนี้ แถวที่คุ้มค่าแก่การเปิดดูคือแถวที่มีอยู่จริง: หน้าโมเดล GPT-6.1 Sol ที่ https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-6.1-sol
การเปรียบเทียบในบทความนี้1
ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
