azure/eu/o1-2024-12-17| Fornecedor | Entrada, $ por 1M | Saída, $ por 1M | Nos nossos dados desde |
|---|---|---|---|
Microsoft Foundry
azure/o1-2024-12-17
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$15 | $60 | 31 jul 2026 |
| OpenAI | $15 | $60 | 31 jul 2026 |
Microsoft Foundry
azure/eu/o1-2024-12-17
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$16,5 | $66 | 31 jul 2026 |
É mostrada apenas a tarifa base e apenas preços por token. Tarifas em lote, reduzidas ou em cache, bem como preços por imagem ou por segundo de vídeo, não entram nesta tabela: não podem ficar na mesma coluna que um preço por milhão de tokens.
Um mesmo fornecedor aparece várias vezes se vende este modelo com identificadores diferentes e a preços diferentes — por exemplo, com precisão de pesos diferente. O identificador é indicado ao lado do nome. As ofertas idênticas vindas de duas fontes com grafias diferentes são reunidas numa única linha.
A data da última coluna é o dia em que este preço entrou pela primeira vez na nossa recolha. O preço pode ser mais antigo: antes desse dia simplesmente não o registávamos. Desde então não mudou — caso contrário, no seu lugar estaria uma linha nova com uma data nova.
| Conjunto de tarefas | Resultado | Condições da execução | Medido por |
|---|---|---|---|
| Arena Score, matemática | 1.388,33 1.378–1.399 | — | — |
| Arena Score, pedidos longos | 1.377,99 1.368–1.388 | — | — |
| Arena Score em inglês | 1.372,18 1.367–1.378 | — | — |
| Arena Score, pedidos difíceis | 1.371,69 1.364–1.379 | — | — |
| Arena Score, seguimento de instruções | 1.367,83 1.361–1.374 | — | — |
| Arena Score, programação | 1.367,4 1.358–1.377 | — | — |
| Arena Score, geral | 1.365,96 1.362–1.370 | — | — |
| Arena Score, perguntas de especialista | 1.361,05 1.344–1.378 | — | — |
| Arena Score em russo | 1.354,9 1.344–1.365 | — | — |
| Arena Score, diálogo de vários turnos | 1.354,76 1.346–1.364 | — | — |
| Arena Score, escrita criativa | 1.347,89 1.339–1.357 | — | — |
| Arena Score em francês | 1.343,31 1.306–1.380 | — | — |
| Arena Score em espanhol | 1.341,83 1.294–1.390 | — | — |
| Arena Score, trabalho com imagens | 1.168,58 1.158–1.179 | — | — |
| MATH, nível de dificuldade cinco | 94,71 % | esforço: high · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| Fiction.LiveBench — retenção de contexto longo | 83,3 % | esforço: medium | Fiction.live leaderboard |
| GeoBench — localização de um lugar a partir de uma foto | 80 % | esforço: medium | GeoBench leaderboard |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpíada | 73,31 % | esforço: low · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| Escrita criativa (avaliação de Lech Mazur) | 70,2 % | esforço: medium | lechmazur/writing Github repository |
| GPQA Diamond — perguntas de nível de pós-graduação | 69,02 % | esforço: low · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| Aider Polyglot — edições de código em seis linguagens | 61,7 % | esforço: high · com estrutura ajustada | Aider LLM Leaderboards |
| CadEval — construção de modelos CAD por código | 56 % | esforço: medium | CadEval Dashboard |
| WeirdML — tarefas incomuns de aprendizagem automática | 43,82 % | esforço: high | WeirdML Leaderboard |
| ARC-AGI — generalização para padrões novos | 30,7 % | esforço: medium · com estrutura ajustada | ARC Prize Leaderboard |
| SimpleBench — perguntas capciosas | 28,12 % | esforço: high | SimpleBench Leaderboard |
| Humanity’s Last Exam — perguntas de nível especialista | 3,32 % | — | — |
| Problemas de xadrez | 2,15 % | esforço: low | Epoch evaluations |
| APEX-Agents | 1,1 % | esforço: high | — |