Modelli di testo e chat

Modelli linguistici per chat, analisi, estrazione e agenti.

Disponibili
21di 66
Provider
4
Fascia di prezzo
0,12 USD – 12,00 USDper 1 milione di token di input

21 modelli

  • Nuovo

    Anthropic's model for the most demanding reasoning and long-horizon agentic work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.

    claudefablereasoning

    Modalità: Testo, Immagine1 Mln contesto

    12,00 USD/1M in

    60,00 USD/1M out

  • Nuovo

    The most capable model of Anthropic's Opus 4 series. State of the art on long-horizon agentic work, coding and knowledge tasks, with a 1M-token context window at standard pricing.

    claudeopusagentic

    Modalità: Testo, Immagine1 Mln contesto

    6,00 USD/1M in

    30,00 USD/1M out

  • Nuovo

    Anthropic's current Opus model for long-running agentic coding and knowledge work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.

    claudeopusagentic

    Modalità: Testo, Immagine1 Mln contesto

    4,80 USD/1M in

    24,00 USD/1M out

  • Nuovo

    Anthropic's Sonnet model with the best combination of speed and intelligence. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking.

    claudesonnetbalanced

    Modalità: Testo, Immagine1 Mln contesto

    2,40 USD/1M in

    12,00 USD/1M out

  • Nuovo

    DeepSeek's April 2026 flagship. 1.6T MoE / 49B active params, 1M context, rivals top closed-source models on STEM and coding at a fraction of the price.

    open-weightsmoecoding

    Modalità: Testo1 Mln contesto

    1,584 USD/1M in

    4,752 USD/1M out

  • Gemini 2.5 Pro

    Google DeepMind

    Nuovo

    Google's latest thinking model. Excels at reasoning, coding, math, and science with massive context window.

    reasoningcodingmultimodal

    Modalità: Testo1 Mln contesto

    1,50 USD/1M in

    12,00 USD/1M out

  • GPT-4.1

    OpenAI

    Nuovo

    OpenAI's newest flagship model. Improved reasoning, instruction following, and coding over GPT-4o.

    codingreasoning

    Modalità: Testo1 Mln contesto

    2,40 USD/1M in

    9,60 USD/1M out

  • GPT-5.5

    OpenAI

    Nuovo

    OpenAI's current flagship chat model (released April 2026). Strongest general reasoning, coding and tool use in the GPT-5 line, with vision input and a large context window.

    gpt-5reasoningvision

    Modalità: Testo, Immagine400K contesto

    6,00 USD/1M in

    36,00 USD/1M out

  • o3-mini

    OpenAI

    Nuovo

    OpenAI's reasoning model optimized for STEM tasks, coding, and math. Uses chain-of-thought reasoning.

    reasoningcodingmath

    Modalità: Testo200K contesto

    1,32 USD/1M in

    5,28 USD/1M out

  • GPT-4o

    OpenAI

    OpenAI's most capable multimodal model. Excellent for complex reasoning, coding, and creative tasks.

    fastmultimodal

    Modalità: Testo128K contesto

    3,00 USD/1M in

    12,00 USD/1M out

  • Nuovo

    Efficiency-optimized variant of DeepSeek V4. 284B MoE / 13B active, 1M context, ultra-low pricing for high-throughput workloads.

    open-weightsmoecost-efficient

    Modalità: Testo1 Mln contesto

    0,36 USD/1M in

    1,44 USD/1M out

  • Nuovo

    DeepSeek's current Flash model (API name deepseek-flash, model version DeepSeek-V4.1-Flash): 1M-token context, up to 384K output tokens, JSON output, tool calls and vision input.

    open-weightscost-efficientlong-context

    Modalità: Testo, Immagine1 Mln contesto

    0,36 USD/1M in

    1,44 USD/1M out

  • Nuovo

    OpenAI's most capable model, built for the hardest end-to-end work. Reasoning, text and image input, function calling and tool use, 1,050,000-token context window and up to 128,000 output tokens. Knowledge cutoff April 30, 2026.

    gpt-6reasoningvision

    Modalità: Testo1,1 Mln contesto

    12,00 USD/1M in

    60,00 USD/1M out

  • Nuovo

    OpenAI's most efficient model for focused, high-volume tasks. Reasoning, text and image input, function calling and tool use, 1,050,000-token context window and up to 128,000 output tokens. Knowledge cutoff May 18, 2026.

    gpt-6cost-efficientfast

    Modalità: Testo1,1 Mln contesto

    0,12 USD/1M in

    0,60 USD/1M out

  • GPT-6 Sol

    OpenAI

    Nuovo

    OpenAI model built to power complex coding and agentic workflows. Reasoning, text and image input, function calling and tool use, 1,050,000-token context window and up to 128,000 output tokens. Knowledge cutoff April 20, 2026.

    gpt-6codingagents

    Modalità: Testo1,1 Mln contesto

    2,40 USD/1M in

    12,00 USD/1M out

  • Small, fast, and affordable model for lightweight tasks. Great balance of speed and capability.

    fastaffordable

    Modalità: Testo128K contesto

    0,18 USD/1M in

    0,72 USD/1M out

  • Smaller, faster, cheaper member of OpenAI's GPT-5 family. Tuned for high-throughput chat, classification and extraction where the full flagship is overkill.

    gpt-5cost-efficientfast

    Modalità: Testo, Immagine400K contesto

    0,30 USD/1M in

    2,40 USD/1M out

  • GPT-5.1

    OpenAI

    OpenAI GPT-5.1 chat model (November 2025). An earlier GPT-5 point release kept available for compatibility. Good general-purpose reasoning and coding.

    gpt-5reasoningvision

    Modalità: Testo, Immagine400K contesto

    1,50 USD/1M in

    12,00 USD/1M out

  • OpenAI o3

    OpenAI

    OpenAI's o3 reasoning model. Spends compute on a private chain of thought before answering, strong at math, science and hard coding problems that benefit from deliberate reasoning.

    o-seriesreasoningstem

    Modalità: Testo, Immagine200K contesto

    2,40 USD/1M in

    9,60 USD/1M out

  • OpenAI's o4-mini reasoning model. A cost-efficient reasoning model that trades some depth for much lower price and latency, good for high-volume math and code tasks.

    o-seriesreasoningcost-efficient

    Modalità: Testo, Immagine200K contesto

    1,32 USD/1M in

    5,28 USD/1M out

  • Meta SeamlessM4T v2 Large. Universal multilingual translation across 100+ languages with text-to-text mode for documents and chat.

    translationmetaopen-weights

    Modalità: Testo4,1K contesto

    ≈ 0,0012 USD/esecuzione

42 modelli attualmente non disponibili

Le loro pagine rimangono online, ma non possono essere eseguiti al momento.

Modelli di testo e chat per carichi di lavoro AI in produzione

I large language model sono il cavallo da tiro dell'AI moderna: chatbot, agenti, riassuntori, classificatori, traduttori. È la categoria più affollata su Railwail — OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Meta, DeepSeek, xAI e decine di laboratori open-weights competono qui.

Prezzi, compromessi e insidie

Il pricing nella generazione di testo è quasi sempre per token, suddiviso in una tariffa di input più economica e in una di output più cara. Un milione di token in input equivale a circa 750.000 parole in inglese, quindi anche prompt verbosi superano raramente i pochi centesimi per chiamata. È nell'output che le bollette crescono: loop agentici che si ri-promptano, report lunghi ed esempi few-shot non in cache si accumulano rapidamente. Mettere in cache il prompt di sistema, ridurre aggressivamente la cronologia e preferire la modalità JSON per i task strutturati aiuta a contenere i token.

Il triangolo di compromessi è qualità, latenza e costo. I modelli di punta (GPT-5, Claude 4.6, Gemini 2.5) costano da dieci a cinquanta volte più dei tier economici (Haiku, Flash, Mini) e rispondono da due a quattro volte più lentamente, ma ragionano più in profondità, seguono le istruzioni in modo più affidabile e allucinano meno. Per classificazione o estrazione su larga scala, un modello economico è quasi sempre la scelta giusta. Per analisi long-form, code review o qualsiasi cosa rivolta all'utente, il flagship di solito si ripaga da solo.

Attenzione alla diluizione del contesto: quando si infilano 200K token nella finestra, l'attenzione del modello si distribuisce troppo e inizia a ignorare la parte centrale del prompt — anche sui flagship a contesto lungo. Recuperate i 8-16K token rilevanti con embeddings invece di incollare l'intero documento.

Attività tipiche

  • Chatbot per assistenza clienti
  • Riassunto di documenti lunghi
  • Generazione di codice negli IDE
  • Question answering aumentato da retrieval
  • Pipeline di traduzione multilingue
  • Workflow agentici e uso di tool

Ratgeber per caso d'uso

Confronti tra modelli

Domande frequenti

Qual è l'LLM più economico su Railwail?

Modelli economici come GPT-4o mini, GPT-5.4 Nano, DeepSeek V4 Flash e Gemini 3 Flash stanno nella fascia bassa — su Railwail oggi circa 0,18-0,60 USD per milione di token in input. La classifica cambia a ogni aggiornamento dei prezzi dei fornitori, quindi ordinate la griglia dei modelli qui sopra per prezzo per vedere l'opzione più economica del momento.

Quale modello ha la finestra di contesto più lunga?

Nel catalogo, Gemini 3.1 Pro indica la finestra di contesto più ampia (2M di token), seguito da GPT-5.4, Claude Opus 4.8 e DeepSeek V4 Pro con circa 1M di token ciascuno. Per la maggior parte dei carichi di lavoro 128K bastano e avanzano; passate al tier long-context solo quando dovete davvero leggere un'intera codebase o un paper di ricerca in un unico prompt.

Open source o proprietario — cosa scegliere?

I modelli open-weights (Llama 3, Qwen, DeepSeek, Mistral, Mixtral) stanno recuperando velocemente e vincono su prezzo-per-token e sovranità dei dati. I flagship proprietari sono ancora avanti su ragionamento, copertura multilingue e affidabilità nell'uso di tool. Se siete sensibili al costo o avete bisogno di self-hosting, partite con l'open. Se distribuite a utenti finali, partite con il proprietario e ottimizzate poi al ribasso.

GPT-5 vs Claude 4.6 — quale è migliore?

GPT-5 è in testa su punteggi benchmark grezzi, matematica e generazione di codice; Claude 4.6 guida sulla scrittura long-form, sulla finezza nel seguire le istruzioni e sulla calibrazione del refusal-rate. Su gran parte dei task sono entro il 5% l'uno dall'altro. Eseguiteli fianco a fianco sui vostri prompt reali su /compare/gpt-5-vs-claude-4-6 — le differenze dipendono dal carico di lavoro.

Come cambio modello nel mio codice?

Railwail è compatibile con OpenAI: cambiate solo il parametro `model`. Stesso endpoint, stesso SDK, stesso body della richiesta. Provate un nuovo modello in produzione instradando il 10% del vostro traffico verso di esso per una settimana e confrontando qualità, latenza e costo.

La modalità JSON è supportata?

Non ancora tramite l'API di Railwail: l'endpoint di chat al momento non inoltra `response_format` né le definizioni dei tool al fornitore. Chiedete JSON nel prompt e validate la risposta con uno schema Zod o Pydantic; molti modelli seguono in modo affidabile un'istruzione JSON chiara.

Railwail supporta lo streaming?

Non ancora. L'endpoint di chat di Railwail restituisce la risposta completa in un'unica volta; il parametro `stream: true` al momento viene ignorato. Per risposte lunghe impostate un `max_tokens` sensato e mostrate uno stato di caricamento nella vostra interfaccia.

L'API è conforme al GDPR?

Railwail gestisce la sua piattaforma su server in Germania e non addestra modelli sui vostri prompt. La richiesta viene elaborata dal fornitore del modello scelto, che può trovarsi fuori dall'UE; ogni pagina modello indica questo fornitore, così potete sceglierne uno adatto ai vostri requisiti di conformità. I dettagli sono sulla pagina Trust.

Inizia con un'API

Tutti i modelli disponibili tramite un'API compatibile con OpenAI. Crediti prepagati in USD, nessun abbonamento.