DeepSeek V4 Pro
Chat generica, ragionamento e codice. DeepSeek, MIT. Da $1.254 per 1M token di input.
Risposta rapida
Quali modelli posso chiamare tramite LLMwithCrypto?
Al 23 ottobre 2026, LLMwithCrypto serve 12 modelli open-weight tramite una API compatibile con OpenAI, tra cui DeepSeek V4 Pro, gpt-oss-120b e gpt-oss-20b. Ognuno è fatturato per token al 5% sotto il prezzo mediano degli host pubblici. I modelli chiusi come GPT, Claude, Gemini e Grok non sono offerti, perché i loro produttori non consentono la rivendita.
Quale modello si adatta a quale lavoro?
Usa l'id API nel campo model. I prezzi sono per 1M token.
| Modello | ID API | Ideale per | Licenza | Contesto | Input | Output |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | deepseek-v4-pro | Chat generale, ragionamento e codice | MIT | 1M | $1.254 | $3.762 |
| DeepSeek V4.1 Flash | deepseek-v4.1-flash | Modello generale veloce ed economico | MIT | 1M | $0.285 | $1.14 |
| DeepSeek R1 | deepseek-r1 | Ragionamento passo dopo passo | MIT | 160K | $0.57 | $2.208 |
| Qwen3.5 397B A17B | qwen3.5-397b-a17b | Modello multilingue di grandi dimensioni | Apache 2.0 | 256K | $0.57 | $3.42 |
| Qwen3 235B A22B Instruct | qwen3-235b-a22b-instruct-2507 | Chat multilingue e documenti lunghi | Apache 2.0 | 256K | $0.161 | $0.57 |
| gpt-oss-120b | gpt-oss-120b | Ragionamento e uso di strumenti | Apache 2.0 | 128K | $0.142 | $0.57 |
| gpt-oss-20b | gpt-oss-20b | Modello di ragionamento piccolo e veloce | Apache 2.0 | 128K | $0.033 | $0.161 |
| GLM-4.7 | glm-4.7 | Coding e agenti | MIT | 200K | $0.57 | $2.09 |
| Llama 3.3 70B Instruct | llama-3.3-70b-instruct | Chat generale (Built with Llama) | Llama 3.3 Community License | 128K | $0.209 | $0.475 |
| Gemma 4 31B | gemma-4-31b | Modello multilingue compatto | Apache 2.0 | 256K | $0.19 | $0.38 |
| Mistral Large 3 | mistral-large-3 | Modello generale europeo | Apache 2.0 | 256K | $0.475 | $1.424 |
| Mistral Small 4 | mistral-small-4 | Modello europeo piccolo e veloce | Apache 2.0 | 256K | $0.142 | $0.57 |
Prezzi verificati il
Pagine dei modelli
DeepSeek V4.1 Flash
Modello generale veloce e a basso costo. DeepSeek, MIT. Da $0.285 per 1M di token di input.
DeepSeek R1
Ragionamento passo per passo. DeepSeek, MIT. Da $0.57 per 1M di token di input.
Qwen3.5 397B A17B
Modello multilingue di grandi dimensioni. Alibaba Qwen, Apache 2.0. Da $0.57 per 1M di token di input.
Qwen3 235B A22B Instruct
Chat multilingue e documenti lunghi. Alibaba Qwen, Apache 2.0. Da $0.161 per 1M di token di input.
gpt-oss-120b
Ragionamento e uso degli strumenti. OpenAI (open weights), Apache 2.0. Da $0.142 per 1M di token di input.
gpt-oss-20b
Modello di ragionamento piccolo e veloce. OpenAI (open weights), Apache 2.0. Da $0.033 per 1M di token di input.
GLM-4.7
Coding e agenti. Zhipu AI, MIT. Da $0.57 per 1M di token di input.
Llama 3.3 70B Instruct
Chat generale (Built with Llama). Meta, Llama 3.3 Community License. Da $0.209 per 1M di token di input.
Gemma 4 31B
Modello multilingue compatto. Google (open weights), Apache 2.0. Da $0.19 per 1M di token di input.
Mistral Large 3
Modello generale europeo. Mistral AI, Apache 2.0. Da $0.475 per 1M di token di input.
Mistral Small 4
Modello europeo piccolo e veloce. Mistral AI, Apache 2.0. Da $0.142 per 1M di token di input.
Perché solo modelli open-weight?
Perché sono i modelli che ci è consentito servire. Le loro licenze (Apache 2.0, MIT, la licenza community di Llama) permettono a chiunque di eseguirli come servizio, quindi noleggiamo GPU e li eseguiamo noi. Non vendiamo l'accesso a GPT, Claude, Gemini o Grok: i loro produttori vietano la rivendita dell'accesso alle API senza la loro approvazione, e noi non l'abbiamo.
Ogni modello mantiene la propria licenza e policy d'uso (per esempio la Llama Acceptable Use Policy di Meta e l'avviso "Built with Llama"); usare un modello tramite noi significa accettarle.
Come cambio modello?
Cambi una stringa. Con l'SDK OpenAI, tieni lo stesso client e imposta model su un altro id della tabella; GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/models restituisce l'elenco che la tua chiave può chiamare. La documentazione dell'endpoint models mostra la risposta.