How to use this LLM board

Filter candidates by latency and cost first, then run small A/B tests on critical tasks. Avoid production decisions from rank alone.

LLM ランキング

大規模言語モデルの総合力。

更新:

Source: OpenRouter

Metrics: context_length_desc + avg_price_asc + owner_diversity

Update cadence: daily

Fetched at: 2026-05-23T13:51:52.987Z

Data version: v20260523T135152Z

データ件数: 20

Method: webx-ranking-v2

OpenRouter カタログのスナップショット:候補はコンテキストが長い順、次に100万トークンあたり平均単価(プロンプト+補完)が低い順で選び、ベンダー(パス先頭)ごとに1件を優先してから残りを埋めます。掲載スコアはその候補集合内でコンテキストと価格を正規化してブレンドします。表はスコアの高い順に並べ、順位はスコア列と一致します。同点は候補リストの順を維持します。