Home › Confronti › Confronto dei modelli
Prezzo e prestazioni dei modelli per il codice
Ogni punto è un modello che pubblica sia un prezzo API sia un punteggio DeepSWE v1.1. Più in alto significa un punteggio dichiarato migliore; più a sinistra significa più economico.
Da leggere prima di confrontare: I punteggi DeepSWE v1.1 sono dichiarati da ciascuna azienda, con il proprio agent harness e il proprio livello di ragionamento. Non sono strettamente confrontabili tra loro, e uno scarto di pochi punti non basta per classificare due modelli.
Open weights Tutti Sì No
Azienda Tutte le aziende Alibaba (Qwen) DeepSeek Google MiniMax Moonshot AI xAI Z.ai
10 dei 42 modelli del confronto hanno sia un prezzo sia un punteggio DeepSWE v1.1.
Prezzo e prestazioni dei modelli per il codice Grafico a dispersione di 10 modelli: asse orizzontale, prezzo misto (3 token di input per 1 token di output) in dollari per milione di token, scala logaritmica; asse verticale, punteggio DeepSWE v1.1 dichiarato dall'azienda. Gli stessi valori si trovano nella tabella sotto il grafico. 0,2 $ 0,5 $ 1 $ 2 $ 5 $ 10 $ 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % Prezzo misto 3:1 ($ per milione di token, scala logaritmica) Punteggio DeepSWE v1.1 dichiarato (%) Gemini 4 Argon (Google) · input 2 $ · output 10 $ · misto 4 $ · DeepSWE v1.1: 77,9 % (dichiarato da Google) · Open weights: No · prezzo a fasce o a tempo limitato: prezzo base Gemini 4 Argon DeepSeek V4.1-Flash-1017 (DeepSeek) · input 0,3 $ · output 1,2 $ · misto 0,53 $ · DeepSWE v1.1: 77 % (dichiarato da DeepSeek, harness Mini-SWE-V2) · Open weights: Sì · prezzo a fasce o a tempo limitato: prezzo base DeepSeek V4.1-Flash-1017 MiniMax M3.1 Flash (MiniMax) · input 0,15 $ · output 0,6 $ · misto 0,26 $ · DeepSWE v1.1: 73,7 % (dichiarato da MiniMax) · Open weights: Sì MiniMax M3.1 Flash Grok 4.7 (xAI) · input 2 $ · output 6 $ · misto 3 $ · DeepSWE v1.1: 71 % (livello di ragionamento alto, annunciato da xAI) · Open weights: No Grok 4.7 Kimi K3 (Moonshot AI) · input 3 $ · output 15 $ · misto 6 $ · DeepSWE v1.1: 67,3 % (harness mini-SWE-agent (classifica DeepSWE), citato da Moonshot) · Open weights: Sì Kimi K3 GLM-5.3 (Z.ai) · input 1,4 $ · output 4,4 $ · misto 2,15 $ · DeepSWE v1.1: 66,9 % (annunciato da Z.ai) · Open weights: Sì GLM-5.3 GLM-5.3-Flash (Z.ai) · input 0,15 $ · output 0,5 $ · misto 0,24 $ · DeepSWE v1.1: 63,4 % (annunciato da Z.ai) · Open weights: Sì GLM-5.3-Flash DeepSeek V4-Pro-0813 (DeepSeek) · input 1,32 $ · output 3,96 $ · misto 1,98 $ · DeepSWE v1.1: 62,7 % (DeepSeek Harness (modalità minimale), livello di ragionamento massimo, annunciato da DeepSeek) · Open weights: Sì · prezzo a fasce o a tempo limitato: prezzo base DeepSeek V4-Pro-0813 Qwen3.8-Max (Alibaba (Qwen)) · input 2 $ · output 6 $ · misto 3 $ · DeepSWE v1.1: 56,6 % (il migliore tra Claude Code / mini-SWE-agent, annunciato da Qwen) · Open weights: Sì Qwen3.8-Max Qwen3.8-27B (Alibaba (Qwen)) · input 0,5 $ · output 3 $ · misto 1,12 $ · DeepSWE v1.1: 42,2 % (harness Claude Code, annunciato da Qwen) · Open weights: Sì Qwen3.8-27B
Legenda
Open weights (cerchio)
Pesi non rilasciati (quadrato)
Passate il cursore, toccate o spostatevi con Tab tra i punti per mostrarne i dettagli. La tabella più in basso elenca tutti i valori.
Nessun punto selezionato.
Prezzo misto = (3 × prezzo input + 1 × prezzo output) ÷ 4, in dollari per milione di token, a partire dai prezzi di listino standard (senza caching né sconti). Il rapporto 3:1 tra input e output è una convenzione di visualizzazione, non una misura: un agente di programmazione che legge molti file usa spesso molti più input che output. L'asse orizzontale è logaritmico: la stessa distanza corrisponde allo stesso rapporto di prezzo (da 0,50 $ a 1 $ come da 5 $ a 10 $). Per i modelli con prezzi a fasce o di lancio si usa il prezzo base documentato.
Dati del grafico
Dati del grafico
Modello Azienda Prezzo input ($/M token) Prezzo output ($/M token) Prezzo misto 3:1 ($/M token) DeepSWE v1.1 Open weights Condizioni di prezzo Fonti
Gemini 4 Argon Google 2 $ 10 $ 4 $ 77,9 %dichiarato da Google No prezzo di lancio fino al 30 nov 2026, poi $4/$20prezzo a fasce o a tempo limitato: prezzo base prezzo — Gemini 4 Argon · punteggio — Gemini 4 Argon DeepSeek V4.1-Flash-1017 DeepSeek 0,3 $ 1,2 $ 0,53 $ 77 %dichiarato da DeepSeek, harness Mini-SWE-V2 Sì ore di punta, cache miss; metà prezzo fuori puntaprezzo a fasce o a tempo limitato: prezzo base prezzo — DeepSeek V4.1-Flash-1017 · punteggio — DeepSeek V4.1-Flash-1017 MiniMax M3.1 Flash MiniMax 0,15 $ 0,6 $ 0,26 $ 73,7 %dichiarato da MiniMax Sì tariffa fissa; $0,015 per l'ingresso in cache prezzo — MiniMax M3.1 Flash · punteggio — MiniMax M3.1 Flash Grok 4.7 xAI 2 $ 6 $ 3 $ 71 %livello di ragionamento alto, annunciato da xAI No — prezzo — Grok 4.7 · punteggio — Grok 4.7 Kimi K3 Moonshot AI 3 $ 15 $ 6 $ 67,3 %harness mini-SWE-agent (classifica DeepSWE), citato da Moonshot Sì input con cache miss; 0,30 $ con cache hit prezzo — Kimi K3 · punteggio — Kimi K3 GLM-5.3 Z.ai 1,4 $ 4,4 $ 2,15 $ 66,9 %annunciato da Z.ai Sì — prezzo — GLM-5.3 · punteggio — GLM-5.3 GLM-5.3-Flash Z.ai 0,15 $ 0,5 $ 0,24 $ 63,4 %annunciato da Z.ai Sì — prezzo — GLM-5.3-Flash · punteggio — GLM-5.3-Flash DeepSeek V4-Pro-0813 DeepSeek 1,32 $ 3,96 $ 1,98 $ 62,7 %DeepSeek Harness (modalità minimale), livello di ragionamento massimo, annunciato da DeepSeek Sì ore di punta, cache miss; metà prezzo nelle ore di minor trafficoprezzo a fasce o a tempo limitato: prezzo base prezzo — DeepSeek V4-Pro-0813 · punteggio — DeepSeek V4-Pro-0813 Qwen3.8-Max Alibaba (Qwen) 2 $ 6 $ 3 $ 56,6 %il migliore tra Claude Code / mini-SWE-agent, annunciato da Qwen Sì prezzo internazionale (Singapore) prezzo — Qwen3.8-Max · punteggio — Qwen3.8-Max Qwen3.8-27B Alibaba (Qwen) 0,5 $ 3 $ 1,12 $ 42,2 %harness Claude Code, annunciato da Qwen Sì prezzo internazionale (Singapore) prezzo — Qwen3.8-27B · punteggio — Qwen3.8-27B
Non presenti nel grafico: i modelli senza prezzo API pubblicato dall'azienda o senza punteggio DeepSWE v1.1 dichiarato (vedi il confronto completo). · Verificato 26 ott 2026
Confronto dei modelli → Calcolatore dei costi → Benchmark →
Che cos'è DeepSWE? · Metodologia