LLM Price Check
OpenL · Programação · Outros
LLM Price Check é uma ferramenta web gratuita que compara os preços das APIs de modelos de linguagem da OpenAI, Anthropic, Google e outros fornecedores numa tabela ordenável, com calculadora de custo por token.
Sobre LLM Price Check
About
O que é o LLM Price Check
LLM Price Check é uma referência de preços para APIs de modelos de linguagem que roda no navegador. Tudo fica numa tabela só: tarifa de entrada e de saída por milhão de tokens, janela de contexto, uma nota de qualidade e o link para a página oficial de preços de cada fornecedor. O site é mantido pela OpenL e você não precisa criar conta para consultar nada.
O problema que ele resolve é bem direto. Cada laboratório publica as tarifas numa página diferente, em outro formato, e às vezes esconde o preço de cache ou de lote numa nota de rodapé. Comparar três modelos significa abrir três abas e fazer a conta na mão. O LLM Price Check coloca os números lado a lado e deixa você ordenar pela coluna que importa.
Dois limites pesam antes de usar. O catálogo não é um feed ao vivo, então as tarifas podem ficar atrás de uma mudança de preço na página do fornecedor. A nota de qualidade vem do ranking da Artificial Analysis e não é medida por este site, logo não diz como um modelo se comporta com a sua carga de trabalho. Use a tabela para montar uma lista curta e confirme o valor na página do fabricante.
Como começar
- Abra o llmpricecheck.com. A tabela de comparação carrega na hora, sem cadastro e sem instalação.
- Ordene por Input $/1M, Output $/1M, janela de contexto ou qualidade para ver primeiro os modelos que cabem no seu orçamento e no tamanho de texto que você usa.
- Use a busca para filtrar por nome de modelo ou de fornecedor quando a lista ficar longa.
- Passe para o Pricing Calculator, informe seus tokens e o volume de chamadas e leia o custo por chamada e o total de cada modelo.
- Confira os links da seção Source no rodapé, que levam às tarifas oficiais, e valide os preços lá antes de escolher um modelo.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de LLM Price Check.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Desenvolvedores independentes que lançam um recurso com IA
- Fundadores de startup montando orçamento
- Estudantes e pesquisadores com bolsa apertada
Tarefas
- Montar uma lista curta por orçamento
- Estimar o gasto mensal de API
- Ver se a troca de modelo compensa
Cenários
- Antes de uma demonstração de protótipo
- Responder a um cliente sobre custo durante uma reunião
- Escolher fornecedor para um lote diário de alto volume
Principais recursos
Tabela de preços de modelos de IA
Todos os modelos do catálogo ficam numa tabela com colunas de nome, fornecedor, nota de qualidade, contexto, preço de entrada e de saída por milhão de tokens, data de corte do conhecimento e disponibilidade de teste grátis. Basta clicar no cabeçalho para reordenar, e esse é o caminho mais rápido para responder perguntas como qual modelo com entrada abaixo de um dólar ainda tem 128K de contexto.
Calculadora de custo por token
A calculadora recebe seus tokens de entrada, tokens de saída e número de chamadas à API, e calcula o custo por chamada e o total para cada modelo da tabela. Esse custo de API de LLM é o que chega na sua fatura. Você pode digitar os tokens ou alternar para entrada por palavras e caracteres quando está estimando a partir de um documento de prompts.
Nota de qualidade junto ao preço
Cada linha traz uma nota de qualidade tirada do ranking de modelos da Artificial Analysis. Preço sozinho quase nunca resolve a escolha, e ter uma ideia de capacidade na mesma linha ajuda a identificar os modelos que são baratos porque rendem pouco.
Janela de contexto e data de corte
A tabela mostra quantos tokens cada modelo lê de uma vez e quando mais ou menos termina o treinamento dele. Isso poupa uma consulta extra quando você precisa de um modelo que aguente um contrato longo ou que conheça fatos recentes.
Cobertura além dos grandes laboratórios
O catálogo passa de OpenAI, Anthropic e Google e inclui Mistral, Cohere, Groq, Amazon Bedrock, Replicate, Deepinfra, Cloudflare e Perplexity. Para quem compara uma API gerenciada com um modelo aberto hospedado por terceiros, isso faz diferença.
Acesso grátis sem conta
Não existe tela de login, limite de assentos nem plano pago. Você entra, lê a tabela e sai. O outro lado é que também não há área salva: sua comparação não fica guardada entre visitas.
Prós e contras
Prós
- O catálogo inteiro cabe numa tabela ordenável, então comparar tarifas de entrada e saída entre laboratórios leva segundos em vez de troca de abas.
- A calculadora transforma a tarifa por token num valor mensal em dólares, que é o número que a conversa de orçamento realmente precisa.
- As notas de qualidade ficam na mesma linha dos preços e dão uma noção do que você abre mão para usar um modelo mais barato.
- Não pede conta, então dá para checar um preço no meio de uma reunião sem desviar para um cadastro.
- A cobertura de fornecedores vai muito além dos quatro maiores laboratórios e inclui provedores de modelos abertos como Deepinfra e Replicate.
Contras
- O catálogo fica atrás dos lançamentos, então um modelo novo pode faltar e as tarifas exibidas podem estar desatualizadas, o que estraga a estimativa de orçamento de quem confia só na tabela.
- As notas de qualidade vêm de um ranking de terceiros e não refletem a sua tarefa nem os seus dados.
- Sem API, você não consegue puxar os preços para uma planilha ou para o modelo de custos da empresa de forma automática.
- Não existe visão de comparação salva, então a lista curta de modelos precisa ser refeita a cada visita.
Perguntas frequentes
É uma ferramenta gratuita para comparar preços de API de LLM. Você usa para colocar lado a lado tarifas de entrada e saída por token, janela de contexto e nota de qualidade de vários fornecedores, e depois estimar quanto custaria uma carga de trabalho específica.
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Alternativas a LLM Price Check
Forefront
Forefront · ProgramaçãoO Forefront é uma plataforma web para construir com IA de código aberto. Você ajusta os principais modelos de linguagem de código aberto com seus próprios dados, avalia o desempenho deles e os roda por uma API ou os exporta para hospedar por conta própria. Desenvolvedores que querem a conveniência de uma plataforma fechada, mas fazem questão de ser donos dos modelos e dos dados, são o público-alvo aqui.
Startkit
StartKit.AI · ProgramaçãoStartkit é um boilerplate para criar produtos de SaaS com IA e wrappers de IA. Pense nele como um boilerplate para startups de IA com as partes chatas já conectadas: autenticação, pagamentos com Stripe e Lemon Squeezy, limites de uso, e-mail transacional e um kit inicial de API de IA que conversa com OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Você clona o repositório, define seu preço e começa pela parte do produto que as pessoas realmente pagam. Ele é feito em Next.js sobre React e Tailwind, então boa parte do código boilerplate já parece familiar.
Testim
Tricentis · ProgramaçãoO Testim é uma plataforma de automação de testes com IA para criar e executar testes de ponta a ponta em aplicações web, mobile e Salesforce. Ele se apoia no aprendizado de máquina para manter os testes estáveis quando uma interface muda, então as equipes gastam menos tempo consertando seletores quebrados. Nada mal para uma ferramenta de testes automatizados que você pode começar a usar hoje. Você cria testes gravando ações no navegador e depois adiciona JavaScript quando precisa de mais controle. É uma escolha sólida para equipes de QA ocupadas.