Hacker News • 1일 전

예산별 최고의 LLM, 매일 업데이트

IMP

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핵심 요약

Artificial Analysis의 무료 데이터 API를 GitHub Actions 크론으로 매일 자동 수집해, 가격 대비 성능이 가장 뛰어난 '가치 프론티어(Value Frontier)' LLM을 예산별로 정리한 대시보드입니다. 사용자는 자신의 예산(100만 토큰당 비용)에 맞는 최적 모델과 차선 모델을 표에서 바로 찾을 수 있습니다. 코드와 데이터는 github.com/terryds/bestvaluemodel에서 공개되어 있습니다.

번역된 본문

지능(Intelligence), 코딩(Coding), 수학(Math), 최소 점수 30, 모델당 한 행, 제조사, 프론티어 모델만, 모든 포인트에 라벨 표시.

성능 대비 가격: 100만 토큰당 혼합 비용(입력:출력 3:1, 로그 스케일)을 지능 지수(Intelligence Index)와 대비해 표시합니다. 포인트에 마우스를 올리거나 탭하면 세부 정보가 표시됩니다.

가치 프론티어 안의 모델 / 지배당함(Dominated): 더 저렴한 모델이 이와 같거나 더 나은 성능을 보임

예산에 맞는 최고 모델: 프론티어를 조회 테이블 형태로 제공합니다. 자신의 예산이 속한 행을 찾으세요. 해당 가격에 얻을 수 있는 최고 점수 모델이 추천 픽이며, 그 다음으로 좋으면서 예산에 맞는 모델이 차선책(Runner-up)입니다. 표 항목: 100만 토큰당 예산 / 추천 모델 / 점수 / 가격 / 차선 모델.

순수 성능(Raw capability): 비용을 완전히 무시한 비교.

변경 사항(What changed): 연속된 일일 수집 간의 차이—새로 추가된 모델, 제거된 모델, 점수 또는 가격이 재조정된 모델.

전체 수치: 열 헤더를 클릭하면 정렬됩니다. 모델명은 Artificial Analysis 페이지로 연결됩니다. 표 항목: 모델, 제조사, 지능, 코딩, 수학, 혼합 가격($/100만 토큰), 입력 가격($/100만 토큰), 출력 가격($/100만 토큰), 처리 속도(토큰/초), 첫 토큰 응답 시간(TTFT, 초).

읽는 방법: 가치 프론티어란, 가격 오름차순으로 정렬한 뒤 자기보다 저렴한 모든 모델보다 높은 점수를 가진 모델만 남기는 방식입니다. 가격이 같으면 점수가 높은 쪽, 점수가 같으면 저렴한 쪽을 선택합니다. 혼합 가격은 Artificial Analysis의 입력:출력 3:1 비율 기준 100만 토큰당 비용입니다. 캐시 입력 할인, 배치 가격, 고속 모드는 포함되지 않습니다.

'모델당 한 행' 옵션은 각 모델명마다 최고 점수를 기록한 effort 또는 추론(reasoning) 변형 하나만 유지합니다(동점이면 저렴한 쪽). 이 옵션을 해제하면 AA가 별도로 벤치마크한 모든 변형(예: low, medium, high, xhigh, max effort)을 볼 수 있습니다.

'최소 점수'는 해당 지수 미만의 모델을 차트와 프론티어 계산에서 모두 숨깁니다. 이렇게 하면 바닥 가격의 오래되고 작은 모델이 프론티어 선을 끌어내리는 것을 방지할 수 있습니다.

점수는 변동됩니다. AA는 버전 간 지수를 재조정(re-base)하므로, 과거 스냅샷이 아닌 이 페이지 기준으로만 비교하세요.

출처: Artificial Analysis 무료 데이터 API, GitHub Actions 크론으로 매일 수집. 코드 및 데이터: github.com/terryds/bestvaluemodel

원문 보기

원문 보기 (영어)

Intelligence Coding Math Min score 30 One row per model Maker All Frontier only Label every point Performance vs price Blended cost per 1M tokens (3:1 input:output, log scale) against the Intelligence Index. Hover or tab to a point for details. On the value frontier Dominated: a cheaper model matches or beats it Value frontier Best model for your budget The frontier as a lookup table. Find the row your budget falls in; the pick is the highest-scoring model you can get at that price, and the runner-up is the next best that also fits. Budget per 1M tokens Pick Score Price Runner-up Raw capability Ignoring cost entirely. What changed Diff between consecutive daily fetches: new models, removed models, and re-scored or re-priced ones. All figures Click a column header to sort. Names link to the model's Artificial Analysis page. Model Maker Intelligence Coding Math Blended $/1M Input $/1M Output $/1M Tokens/s TTFT s How to read this Value frontier. Sort by price ascending and keep every model that scores higher than everything cheaper. Ties on price go to the higher score; ties on score go to the cheaper model. Blended price is Artificial Analysis's 3:1 input:output blend per 1M tokens. Cached-input discounts, batch pricing and fast modes are not included. "One row per model" keeps the highest-scoring effort or reasoning variant of each model name (ties go to the cheaper one). Untick it to see every variant AA benchmarks separately, such as low, medium, high, xhigh and max effort. "Min score" hides models below that index from both the chart and the frontier calculation, so an old, tiny model at a rock-bottom price does not anchor the line. Scores move. AA re-bases the Index between versions, so compare against this page only, not against an older snapshot. Source: Artificial Analysis free data API, fetched daily by a GitHub Actions cron. Code and data: github.com/terryds/bestvaluemodel .

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