모델: Baidu: ERNIE 4.5 21B A3B Thinking, 컨텍스트: 131072, 비용: 1M 입력 토큰당 $0.07, 1M 출력 토큰당 $0.28
참고: 이 계산은 공개 데이터를 기반으로 한 대략적인 값입니다. 가격은 변동될 수 있으므로 공식 웹사이트를 확인하세요.
이 계산기는 Baidu의 ERNIE 4.5 21B A3B Thinking 모델 사용 비용을 추정하는 데 도움을 줍니다.
ERNIE 4.5 21B A3B Thinking은 Baidu가 업그레이드한 경량 MoE(Mixture-of-Experts) 모델로, 추론 깊이와 품질을 향상시켜 다음과 같은 분야에서 최고의 성능을 제공합니다. 논리 퍼즐, 수학, 과학, 코딩, 텍스트 생성 및 전문가 수준의 학술 벤치마크.
계산은 다음 매개변수를 기반으로 합니다:
- 입력 토큰 비용: 100만 토큰당 $0.07
- 출력 토큰 비용: 100만 토큰당 $0.28
- 컨텍스트 길이: 131,072 토큰
비용 계산 공식:
총 비용 = (입력 토큰 수 / 1,000,000) * 0.07 + (출력 토큰 수 / 1,000,000) * 0.28
예시:
만약 100,000개의 입력 토큰과 50,000개의 출력 토큰을 사용하는 경우:
입력 비용 = (100,000 / 1,000,000) * 0.07 = $0.007
출력 비용 = (50,000 / 1,000,000) * 0.28 = $0.014
총 비용 = $0.007 + $0.014 = $0.021
정확한 비용 계산을 위해 예상 입력 및 출력 토큰 수를 입력하세요. EUR로 비용을 변환할 수도 있습니다.