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Offiziell
Listing-Durchschnitt
Kernmetrik
Rang Nicht gerankt

Nächste Schritte auf AI Hippo

Dieses Modell stammt aktuell aus dem Katalog-Snapshot und ist möglicherweise noch nicht im neuesten Ranking enthalten.

Über dieses Modell

tabfm-1.0.0-pytorch ist im Katalog als —-Modell gelistet, mit — und einem Snapshot-Durchschnittspreis von etwa — pro 1 Mio. Token. Die Tabellen unten fassen den neuesten Katalog-Snapshot zusammen; nutze Vergleichen oder den Token-Hub für mehr Tiefe.

Du kannst auch mehr Modelle von Google entdecken und weitere Optionen aus 🇺🇸 United States ansehen.

Für dieses Modell sind derzeit keine anbieterbezogenen Token-Preise verfügbar.

Alternative Vorschläge

Wähle im globalen Ranking ein oder zwei weitere Modelle und nutze „Vergleichen“, um sie nebeneinander zu sehen.

FAQ

Warum fehlt der offizielle Preis?

Offizielle Zeilen brauchen einen verifizierten Direkt- oder Cloud-API-Preis. Listet nur Aggregatoren, zeigt Official —; verifizierte Aggregator-Angebote stehen in der Token-Tabelle.

Unterschied Kontext vs. max. Ausgabe?

Kontext ist die Eingabemenge pro Anfrage. Max. Ausgabe-Tokens ist das Generierungslimit pro Antwort—oft deutlich kleiner als das Kontextfenster.

Woher kommen Multi-Provider-Preise?

Aus Crawls/Sync von OpenRouter, Groq, Together u. a., zusammengeführt im Infrastruktur-Vergleichsdatensatz. Verifizierte Zeilen zeigen das Abrufdatum in der Statusspalte.

Datenquelle & Methodik
Source
OpenRouter-Katalog, verifizierte Vendor-Crawls und Hugging-Face-Snapshots.
Metrics
Kontextfenster, gemischter 1M-Token-Preis, max. Ausgabe und Capability-Felder aus der OpenRouter-Models-API.
Update cadence
Täglicher Pipeline-Refresh; Anbieterpreise können zwischen Snapshots wechseln.
Fetched at
2026-07-06
Method
Composite-Rang nutzt On-Site-Gewichtung Kontext × Preis (kein LMSYS-Arena-ELO).