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USolar Pro 3API

Solar Pro 3 è il potente modello linguistico Mixture-of-Experts (MoE) di Upstage.

131KFinestra di contesto · token
$0.15Prezzo di input · per M token
$0.6Prezzo di output · per M token
UpstageFornitore

I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Solar Pro 3, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.

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. modelli misurati quitop 84%
Punteggi superiori a 16% dei 289 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $0.38 per 1M token (mediana di 52) — questo costa $0.26.
Più economico e migliore su questo indice: Claude Haiku 5.5 · Claude Haiku 5.5 (batch) · GLM 5.3 Flash e 33 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Solar Pro 3 è un modello AI commerciale di Upstage. Le specifiche di seguito sono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati giornalmente dai listini pubblici, quindi i numeri in questa pagina riflettono il costo attuale dell'utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Che cos'è Solar Pro 3?

Solar Pro 3 è un modello di linguaggio AI di Upstage. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 7.8 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Solar Pro 3 è gratuito?

Solar Pro 3 non è gratuito: costa $0.15 per milione di token in input e $0.6 per milione di token in output. Le alternative open-weight possono essere self-hosted senza costi per token.

A cosa serve Solar Pro 3?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.

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