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USolar Pro 3API

Solar Pro 3 es el potente modelo de lenguaje Mixture-of-Experts (MoE) de Upstage.

131KVentana de contexto · tokens
$0.15Precio de entrada · por M tokens
$0.6Precio de salida · por M tokens
UpstageProveedor

Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.

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Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Solar Pro 3, medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor.

Intelligence index7.8
Coding index16.2
GPQA72.4%
Humanity's Last Exam10.3%
Long Context Reasoning32.3%
SciCode25.5%
IFBench71.2%
τ²-Bench86.3%
τ-Bench Banking8.7%
Terminal-Bench12%
Terminal-Bench Hard7.6%
💰 Blended price$0.262 / 1M tokens
📈 Value29.8 intelligence points per $
vs. modelos medidos aquítop 85%
Puntuaciones más altas que el 15% de los 289 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $0.37 por 1M de tokens (mediana de 56) — este cuesta $0.26.
Más barato y mejor en este índice: GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 Flash (batch) · DeepSeek V4.1 Flash y 38 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Solar Pro 3 es un modelo de IA comercial de Upstage. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan a diario desde los precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Solar Pro 3?

Solar Pro 3 es un modelo de lenguaje de IA de Upstage. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 7.8 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es Solar Pro 3 gratuito?

Solar Pro 3 no es gratuito: cuesta $0.15 por millón de tokens de entrada y $0.6 por millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight se pueden autoalojar sin costo por token.

¿Para qué es bueno Solar Pro 3?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 72.4%, Humanity's Last Exam 10.3%, Long Context Reasoning 32.3%, SciCode 25.5%, IFBench 71.2%, τ²-Bench 86.3%, τ-Bench Banking 8.7%, Terminal-Bench 12%, Terminal-Bench Hard 7.6%. Se utiliza particularmente para generación de código.

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