ZERNO · Модели

Сколько стоит миллион токенов

Claude, GPT, Gemini и ещё сотни моделей — по одному ключу и с рублёвого счёта, без абонплаты и зарубежной карты. В таблице цена за миллион токенов по курсу ЦБ.

В таблице наша цена в рублях — та, по которой спишутся деньги. Абонплаты нет, списываем по факту токенов. Рядом показываем цены других сервисов доступа: есть с чем сравнить. Цены обновлены 2026-08-27, курс 84.46 ₽ за доллар на 26.08.2026, по данным ЦБ.

Загружаем цены…

Создать аккаунт ВойтиКлюч выдаётся сразу после регистрации, абонплаты нет.

api.zerno.one · логи запросовВыгрузить CSV

Время	Модель	Вход	Выход	Стоимость	Задержка	Код
14:02:19	gpt-5.2	8 460	1 104	3,78 ₽	2 870 мс	200
14:02:23	claude-sonnet-5	5 240	418	1,83 ₽	1 320 мс	200
14:02:28	gpt-5.2	8 460	—	1,85 ₽	180 мс	429
14:02:29	gpt-5.2	8 460	964	3,54 ₽	2 410 мс	200
14:02:35	deepseek-v4-pro	21 400	3 180	4,59 ₽	5 240 мс	200
14:02:41	gemini-2.5-pro	9 880	1 460	3,37 ₽	3 120 мс	200
14:02:47	claude-opus-5	6 420	594	5,87 ₽	2 180 мс	200
14:02:52	gemini-2.5-flash	2 240	186	0,14 ₽	480 мс	200

Раздел «Логи» в кабинете шлюза: стоимость каждой строки считается из этих же цен за миллион токенов.

Разброс цен

Миллион токенов стоит от 0.51 ₽ до 33 258 ₽

Разница между моделями — это счёт в конце месяца. По горизонтали цена за миллион токенов при обычном диалоге: три токена вопроса на один токен ответа. У моделей без ответа в токенах — эмбеддингов и реранкеров — это цена входа: смешивать им нечего.

В разброс не вошли 30 бесплатных моделей; 102 моделей, у которых счёт идёт не в токенах: распознавание речи считают по минутам аудио, синтез — по символам, картинки и видео — по кадрам.

Сравнить цены сервисов

$1.00 — $1.47 /M49 моделей в этой вилке · здесь медиана каталога

$0.00$0.01$0.10$1$10$1000

Дешевле всех0.51 ₽Perplexity: Embed V1 0.6B

Медиана каталога95.02 ₽Mistral: Mistral Large 3 2512

Дороже всех33 258 ₽OpenAI: o1-pro

Модель	Вход, ₽ / 1Mцена ZERNO	Выход, ₽ / 1Mцена ZERNO	Дешевле всего у	Контекст
Perplexity: Embed V1 0.6Bperplexity/pplx-embed-v1-0.6b	0.507	0	—	32 000
BAAI: bge-base-en-v1.5baai/bge-base-en-v1.5	0.633	0	—	512
Intfloat: E5-Base-v2intfloat/e5-base-v2	0.633	0	—	512
Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2sentence-transformers/all-minilm-l12-v2	0.633	0	—	512
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2sentence-transformers/all-minilm-l6-v2	0.633	0	—	512
Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2sentence-transformers/all-mpnet-base-v2	0.633	0	—	512
Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1	0.633	0	—	512
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2	0.633	0	—	512
Thenlper: GTE-Basethenlper/gte-base	0.633	0	—	512
BAAI: bge-large-en-v1.5baai/bge-large-en-v1.5	1.27	0	—	512
BAAI: bge-m3baai/bge-m3	1.27	0	—	8 194
inclusionAI: Ling-2.6-flashinclusionai/ling-2.6-flash	1.27	3.80	—	262 144
Intfloat: E5-Large-v2intfloat/e5-large-v2	1.27	0	—	512
Intfloat: Multilingual-E5-Largeintfloat/multilingual-e5-large	1.27	0	—	512
Qwen: Qwen3 Embedding 8Bqwen/qwen3-embedding-8b	1.27	0	—	32 768
Thenlper: GTE-Largethenlper/gte-large	1.27	0	—	512
IBM: Granite 4.0 Microibm-granite/granite-4.0-h-micro	2.15	14.19	—	131 000
Mistral: Mistral Nemomistralai/mistral-nemo	2.41	3.80	3.80AITunnel	131 072
OpenAI: Text Embedding 3 Smallopenai/text-embedding-3-small	2.53	0	—	8 192
Qwen: Qwen3 Embedding 4Bqwen/qwen3-embedding-4b	2.53	0	—	32 768
VoyageAI by MongoDB: voyage-4-litevoyageai/voyage-4-lite	2.53	0	—	32 000
Ling-3.0-flashinclusionai/ling-3.0-flash	2.66	7.98	—	262 144
Nex AGI: Nex-N2-Mininex-agi/nex-n2-mini	3.17	12.67	—	262 144
OpenAI: GPT-5 Nano (batch)openai/gpt-5-nano:batch	3.17	25.34	4.05BotHub	400 000
Meta: Llama 3.2 1B Instructmeta-llama/llama-3.2-1b-instruct	3.42	25.47	5.39AITunnel	60 000
OpenAI: gpt-oss-20bopenai/gpt-oss-20b	3.80	16.47	4.86BotHub	131 072
Perplexity: Embed V1 4Bperplexity/pplx-embed-v1-4b	3.80	0	—	32 000
Qwen: Qwen3.7 Flashqwen/qwen3.7-flash	3.80	16.47	5.99AITunnel	1 000 000
Upstage: Solar Pro 4upstage/solar-pro4	3.80	15.20	—	524 288
DeepSeek V4 Flash Latest~deepseek/deepseek-v4-flash-latest	3.80	12.67	—	1 310 720
Amazon: Nova Micro 1.0amazon/nova-micro-v1	4.43	17.74	47.95VseGPT	128 000
OpenAI: gpt-oss-120bopenai/gpt-oss-120b	4.69	21.54	5.99AITunnel	131 072
Cohere: Command R7B (12-2024)cohere/command-r7b-12-2024	4.75	19.00	39.96VseGPT	128 000
Sao10K: Llama 3 8B Lunarissao10k/l3-lunaris-8b	5.07	6.33	—	8 192
Tencent: Hy-MT2-1.8Btencent/hy-mt2-1.8b	5.57	22.43	—	8 192
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507	6.10	24.46	120VseGPT	262 144
Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch)google/gemini-2.5-flash-lite:batch	6.33	25.34	8.09BotHub	1 048 576
Google: Gemma 3 12Bgoogle/gemma-3-12b-it	6.33	19.00	8.09BotHub	131 072
Google: Gemma 3 4Bgoogle/gemma-3-4b-it	6.33	12.67	8.09BotHub	131 072
IBM: Granite 4.1 8Bibm-granite/granite-4.1-8b	6.33	12.67	—	131 072
Meta: Llama 3.1 8B Instructmeta-llama/llama-3.1-8b-instruct	6.33	10.14	108VseGPT	131 072
Meta: Llama 3.2 3B Instructmeta-llama/llama-3.2-3b-instruct	6.33	41.81	9.99AITunnel	131 072
Mistral: Mistral Small 3mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501	6.33	10.14	—	32 768
NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3Bnvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b	6.33	25.34	—	262 144
OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch)openai/gpt-4.1-nano:batch	6.33	25.34	8.09BotHub	1 047 576
OpenAI: GPT-5 Nanoopenai/gpt-5-nano	6.33	50.68	9.99AITunnel	400 000
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)openai/text-embedding-ada-002:batch	6.33	0	—	8 192
Amazon: Nova Lite 1.0amazon/nova-lite-v1	7.60	30.41	79.92VseGPT	300 000
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731deepseek/deepseek-v4-flash-0731	7.60	15.20	15.30AITunnel	1 310 720
Google: Gemma 3n 4Bgoogle/gemma-3n-e4b-it	7.60	15.20	9.86BotHub	32 768
MythoMax 13Bgryphe/mythomax-l2-13b	7.60	7.60	160VseGPT	8 192
Poolside: Laguna XS 2.1poolside/laguna-xs-2.1	7.60	15.20	—	262 144
VoyageAI by MongoDB: voyage-4voyageai/voyage-4	7.60	0	—	32 000
Z.ai: GLM 4.7 Flashz-ai/glm-4.7-flash	7.60	50.68	11.99AITunnel	202 752
OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)openai/text-embedding-3-large:batch	8.24	0	—	8 192
Qwen: Qwen3.5-Flashqwen/qwen3.5-flash-02-23	8.24	32.94	12.99AITunnel	1 000 000
Google: Gemma 4 26B A4B google/gemma-4-26b-a4b-it	8.87	43.08	11.33BotHub	262 144
Microsoft: Phi 4microsoft/phi-4	8.87	17.74	—	16 384
Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instructqwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct	8.87	35.47	14.00AITunnel	262 144
Tencent: Hy-MT2-30B-A3Btencent/hy-mt2-30b-a3b	9.38	37.38	—	8 192
Tencent: Hy-MT2-7Btencent/hy-mt2-7b	9.38	37.38	—	8 192
ByteDance Seed: Seed 1.6 Flashbytedance-seed/seed-1.6-flash	9.50	38.01	—	262 144
inclusionAI: Ling-2.6-1Tinclusionai/ling-2.6-1t	9.50	79.18	—	262 144
inclusionAI: Ring-2.6-1Tinclusionai/ring-2.6-1t	9.50	79.18	—	262 144
Mistral: Mistral Small 3.2 24Bmistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct	9.50	25.34	14.99AITunnel	131 072
OpenAI: GPT-4o-mini (batch)openai/gpt-4o-mini:batch	9.50	38.01	12.14BotHub	128 000
OpenAI: gpt-oss-safeguard-20bopenai/gpt-oss-safeguard-20b	9.50	38.01	12.14BotHub	131 072
Z.ai: GLM 5.3 Flashz-ai/glm-5.3-flash	9.50	31.67	—	1 310 720
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423deepseek/deepseek-v4-flash	10.07	20.15	13.47AITunnel	1 048 576
Google: Gemma 3 27Bgoogle/gemma-3-27b-it	10.14	57.01	12.96BotHub	262 144
NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightningnvidia/nemotron-3.5-lightning	10.14	25.34	—	262 144
Qwen: Qwen3 32Bqwen/qwen3-32b	10.14	35.47	59.94VseGPT	131 072
NVIDIA: Nemotron 3 Supernvidia/nemotron-3-super-120b-a12b	10.77	50.68	—	1 000 000
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507qwen/qwen3-235b-a22b-2507	11.09	44.34	18.00AITunnel	262 144
Google: Gemma 4 31Bgoogle/gemma-4-31b-it	11.40	43.08	14.58BotHub	262 144
Poolside: Laguna S 2.1poolside/laguna-s-2.1	11.40	22.81	—	1 048 576
ByteDance Seed: Seed-2.0-Minibytedance-seed/seed-2.0-mini	12.67	50.68	—	262 144
ByteDance: UI-TARS 7B bytedance/ui-tars-1.5-7b	12.67	25.34	—	128 000
Google: Gemini 2.5 Flash Litegoogle/gemini-2.5-flash-lite	12.67	50.68	16.18BotHub	1 048 576
Google: Gemini Embedding 2 (batch)google/gemini-embedding-2:batch	12.67	0	—	8 192
Meta: Muse Spark 1.2 Contributormeta/muse-spark-1.2-contributor	12.67	25.34	16.50BotHub	1 048 576
Mistral: Ministral 3 3B 2512mistralai/ministral-3b-2512	12.67	12.67	—	131 072
Mistral: Mistral Embed 2312mistralai/mistral-embed-2312	12.67	0	—	8 192
Mistral: Voxtral Small 24B 2507mistralai/voxtral-small-24b-2507	12.67	38.01	—	32 000
OpenAI: GPT-4.1 Nanoopenai/gpt-4.1-nano	12.67	50.68	16.18BotHub	1 047 576
OpenAI: GPT-5.4 Nano (batch)openai/gpt-5.4-nano:batch	12.67	79.18	16.20BotHub	400 000
OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)openai/gpt-5.6-luna-pro:batch	12.67	76.02	16.18BotHub	1 050 000
OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)openai/gpt-5.6-luna:batch	12.67	76.02	16.18BotHub	1 050 000
OpenAI: Text Embedding Ada 002openai/text-embedding-ada-002	12.67	0	—	8 192
Qwen: Qwen2.5 7B Instructqwen/qwen-2.5-7b-instruct	12.67	25.34	—	32 768
Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instructqwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct	12.67	139	—	262 144
Qwen: Qwen3.5-9Bqwen/qwen3.5-9b	12.67	19.00	19.98AITunnel	262 144
Reka Edgerekaai/reka-edge	12.67	12.67	—	16 384
Reka Flash 3rekaai/reka-flash-3	12.67	25.34	—	65 536
StepFun: Step 3.5 Flashstepfun/step-3.5-flash	12.67	38.01	—	262 144
Qwen: Qwen3 VL 32B Instructqwen/qwen3-vl-32b-instruct	13.18	52.71	—	131 072
Meta: Llama 4 Scoutmeta-llama/llama-4-scout	13.94	43.08	19.98AITunnel	1 310 720
Mistral: Ministral 8Bmistralai/ministral-8b	13.94	13.94	—	128 000
Qwen: Qwen3 8Bqwen/qwen3-8b	14.82	57.65	—	131 072
Qwen: Qwen3 VL 8B Instructqwen/qwen3-vl-8b-instruct	14.82	57.65	—	262 144

Загружаем каталог моделей…

Доступ к моделям

Один ключ на весь каталог

OpenAI-совместимый ключ ко всем моделям из таблицы: адрес шлюза подставляется как base_url, ключ — как api_key, менять код не нужно. Списываем по факту запросов с рублёвого счёта — без абонплаты и без зарубежной карты.

Создать аккаунт ВойтиКлюч выдаётся сразу после регистрации, абонплаты нет.

Модель	Вход, ₽ / 1Mцена ZERNO	Выход, ₽ / 1Mцена ZERNO	Дешевле всего у	Контекст
Perplexity: Embed V1 0.6Bperplexity/pplx-embed-v1-0.6b	0.507	0	—	32 000
BAAI: bge-base-en-v1.5baai/bge-base-en-v1.5	0.633	0	—	512
Intfloat: E5-Base-v2intfloat/e5-base-v2	0.633	0	—	512
Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2sentence-transformers/all-minilm-l12-v2	0.633	0	—	512
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2sentence-transformers/all-minilm-l6-v2	0.633	0	—	512
Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2sentence-transformers/all-mpnet-base-v2	0.633	0	—	512
Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1	0.633	0	—	512
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2	0.633	0	—	512
Thenlper: GTE-Basethenlper/gte-base	0.633	0	—	512
BAAI: bge-large-en-v1.5baai/bge-large-en-v1.5	1.27	0	—	512
BAAI: bge-m3baai/bge-m3	1.27	0	—	8 194
inclusionAI: Ling-2.6-flashinclusionai/ling-2.6-flash	1.27	3.80	—	262 144
Intfloat: E5-Large-v2intfloat/e5-large-v2	1.27	0	—	512
Intfloat: Multilingual-E5-Largeintfloat/multilingual-e5-large	1.27	0	—	512
Qwen: Qwen3 Embedding 8Bqwen/qwen3-embedding-8b	1.27	0	—	32 768
Thenlper: GTE-Largethenlper/gte-large	1.27	0	—	512
IBM: Granite 4.0 Microibm-granite/granite-4.0-h-micro	2.15	14.19	—	131 000
Mistral: Mistral Nemomistralai/mistral-nemo	2.41	3.80	3.80AITunnel	131 072
OpenAI: Text Embedding 3 Smallopenai/text-embedding-3-small	2.53	0	—	8 192
Qwen: Qwen3 Embedding 4Bqwen/qwen3-embedding-4b	2.53	0	—	32 768
VoyageAI by MongoDB: voyage-4-litevoyageai/voyage-4-lite	2.53	0	—	32 000
Ling-3.0-flashinclusionai/ling-3.0-flash	2.66	7.98	—	262 144
Nex AGI: Nex-N2-Mininex-agi/nex-n2-mini	3.17	12.67	—	262 144
OpenAI: GPT-5 Nano (batch)openai/gpt-5-nano:batch	3.17	25.34	4.05BotHub	400 000
Meta: Llama 3.2 1B Instructmeta-llama/llama-3.2-1b-instruct	3.42	25.47	5.39AITunnel	60 000
OpenAI: gpt-oss-20bopenai/gpt-oss-20b	3.80	16.47	4.86BotHub	131 072
Perplexity: Embed V1 4Bperplexity/pplx-embed-v1-4b	3.80	0	—	32 000
Qwen: Qwen3.7 Flashqwen/qwen3.7-flash	3.80	16.47	5.99AITunnel	1 000 000
Upstage: Solar Pro 4upstage/solar-pro4	3.80	15.20	—	524 288
DeepSeek V4 Flash Latest~deepseek/deepseek-v4-flash-latest	3.80	12.67	—	1 310 720
Amazon: Nova Micro 1.0amazon/nova-micro-v1	4.43	17.74	47.95VseGPT	128 000
OpenAI: gpt-oss-120bopenai/gpt-oss-120b	4.69	21.54	5.99AITunnel	131 072
Cohere: Command R7B (12-2024)cohere/command-r7b-12-2024	4.75	19.00	39.96VseGPT	128 000
Sao10K: Llama 3 8B Lunarissao10k/l3-lunaris-8b	5.07	6.33	—	8 192
Tencent: Hy-MT2-1.8Btencent/hy-mt2-1.8b	5.57	22.43	—	8 192
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507	6.10	24.46	120VseGPT	262 144
Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch)google/gemini-2.5-flash-lite:batch	6.33	25.34	8.09BotHub	1 048 576
Google: Gemma 3 12Bgoogle/gemma-3-12b-it	6.33	19.00	8.09BotHub	131 072
Google: Gemma 3 4Bgoogle/gemma-3-4b-it	6.33	12.67	8.09BotHub	131 072
IBM: Granite 4.1 8Bibm-granite/granite-4.1-8b	6.33	12.67	—	131 072
Meta: Llama 3.1 8B Instructmeta-llama/llama-3.1-8b-instruct	6.33	10.14	108VseGPT	131 072
Meta: Llama 3.2 3B Instructmeta-llama/llama-3.2-3b-instruct	6.33	41.81	9.99AITunnel	131 072
Mistral: Mistral Small 3mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501	6.33	10.14	—	32 768
NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3Bnvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b	6.33	25.34	—	262 144
OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch)openai/gpt-4.1-nano:batch	6.33	25.34	8.09BotHub	1 047 576
OpenAI: GPT-5 Nanoopenai/gpt-5-nano	6.33	50.68	9.99AITunnel	400 000
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)openai/text-embedding-ada-002:batch	6.33	0	—	8 192
Amazon: Nova Lite 1.0amazon/nova-lite-v1	7.60	30.41	79.92VseGPT	300 000
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731deepseek/deepseek-v4-flash-0731	7.60	15.20	15.30AITunnel	1 310 720
Google: Gemma 3n 4Bgoogle/gemma-3n-e4b-it	7.60	15.20	9.86BotHub	32 768
MythoMax 13Bgryphe/mythomax-l2-13b	7.60	7.60	160VseGPT	8 192
Poolside: Laguna XS 2.1poolside/laguna-xs-2.1	7.60	15.20	—	262 144
VoyageAI by MongoDB: voyage-4voyageai/voyage-4	7.60	0	—	32 000
Z.ai: GLM 4.7 Flashz-ai/glm-4.7-flash	7.60	50.68	11.99AITunnel	202 752
OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)openai/text-embedding-3-large:batch	8.24	0	—	8 192
Qwen: Qwen3.5-Flashqwen/qwen3.5-flash-02-23	8.24	32.94	12.99AITunnel	1 000 000
Google: Gemma 4 26B A4B google/gemma-4-26b-a4b-it	8.87	43.08	11.33BotHub	262 144
Microsoft: Phi 4microsoft/phi-4	8.87	17.74	—	16 384
Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instructqwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct	8.87	35.47	14.00AITunnel	262 144
Tencent: Hy-MT2-30B-A3Btencent/hy-mt2-30b-a3b	9.38	37.38	—	8 192
Tencent: Hy-MT2-7Btencent/hy-mt2-7b	9.38	37.38	—	8 192
ByteDance Seed: Seed 1.6 Flashbytedance-seed/seed-1.6-flash	9.50	38.01	—	262 144
inclusionAI: Ling-2.6-1Tinclusionai/ling-2.6-1t	9.50	79.18	—	262 144
inclusionAI: Ring-2.6-1Tinclusionai/ring-2.6-1t	9.50	79.18	—	262 144
Mistral: Mistral Small 3.2 24Bmistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct	9.50	25.34	14.99AITunnel	131 072
OpenAI: GPT-4o-mini (batch)openai/gpt-4o-mini:batch	9.50	38.01	12.14BotHub	128 000
OpenAI: gpt-oss-safeguard-20bopenai/gpt-oss-safeguard-20b	9.50	38.01	12.14BotHub	131 072
Z.ai: GLM 5.3 Flashz-ai/glm-5.3-flash	9.50	31.67	—	1 310 720
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423deepseek/deepseek-v4-flash	10.07	20.15	13.47AITunnel	1 048 576
Google: Gemma 3 27Bgoogle/gemma-3-27b-it	10.14	57.01	12.96BotHub	262 144
NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightningnvidia/nemotron-3.5-lightning	10.14	25.34	—	262 144
Qwen: Qwen3 32Bqwen/qwen3-32b	10.14	35.47	59.94VseGPT	131 072
NVIDIA: Nemotron 3 Supernvidia/nemotron-3-super-120b-a12b	10.77	50.68	—	1 000 000
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507qwen/qwen3-235b-a22b-2507	11.09	44.34	18.00AITunnel	262 144
Google: Gemma 4 31Bgoogle/gemma-4-31b-it	11.40	43.08	14.58BotHub	262 144
Poolside: Laguna S 2.1poolside/laguna-s-2.1	11.40	22.81	—	1 048 576
ByteDance Seed: Seed-2.0-Minibytedance-seed/seed-2.0-mini	12.67	50.68	—	262 144
ByteDance: UI-TARS 7B bytedance/ui-tars-1.5-7b	12.67	25.34	—	128 000
Google: Gemini 2.5 Flash Litegoogle/gemini-2.5-flash-lite	12.67	50.68	16.18BotHub	1 048 576
Google: Gemini Embedding 2 (batch)google/gemini-embedding-2:batch	12.67	0	—	8 192
Meta: Muse Spark 1.2 Contributormeta/muse-spark-1.2-contributor	12.67	25.34	16.50BotHub	1 048 576
Mistral: Ministral 3 3B 2512mistralai/ministral-3b-2512	12.67	12.67	—	131 072
Mistral: Mistral Embed 2312mistralai/mistral-embed-2312	12.67	0	—	8 192
Mistral: Voxtral Small 24B 2507mistralai/voxtral-small-24b-2507	12.67	38.01	—	32 000
OpenAI: GPT-4.1 Nanoopenai/gpt-4.1-nano	12.67	50.68	16.18BotHub	1 047 576
OpenAI: GPT-5.4 Nano (batch)openai/gpt-5.4-nano:batch	12.67	79.18	16.20BotHub	400 000
OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)openai/gpt-5.6-luna-pro:batch	12.67	76.02	16.18BotHub	1 050 000
OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)openai/gpt-5.6-luna:batch	12.67	76.02	16.18BotHub	1 050 000
OpenAI: Text Embedding Ada 002openai/text-embedding-ada-002	12.67	0	—	8 192
Qwen: Qwen2.5 7B Instructqwen/qwen-2.5-7b-instruct	12.67	25.34	—	32 768
Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instructqwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct	12.67	139	—	262 144
Qwen: Qwen3.5-9Bqwen/qwen3.5-9b	12.67	19.00	19.98AITunnel	262 144
Reka Edgerekaai/reka-edge	12.67	12.67	—	16 384
Reka Flash 3rekaai/reka-flash-3	12.67	25.34	—	65 536
StepFun: Step 3.5 Flashstepfun/step-3.5-flash	12.67	38.01	—	262 144
Qwen: Qwen3 VL 32B Instructqwen/qwen3-vl-32b-instruct	13.18	52.71	—	131 072
Meta: Llama 4 Scoutmeta-llama/llama-4-scout	13.94	43.08	19.98AITunnel	1 310 720
Mistral: Ministral 8Bmistralai/ministral-8b	13.94	13.94	—	128 000
Qwen: Qwen3 8Bqwen/qwen3-8b	14.82	57.65	—	131 072
Qwen: Qwen3 VL 8B Instructqwen/qwen3-vl-8b-instruct	14.82	57.65	—	262 144