Claude 3.5 Haiku, desarrollado por Anthropic, ofrece una ventana de contexto de 200.000 tokens. El precio está fijado en 1 $ por millón de tokens de entrada y 5 $ por millón de tokens de salida, con posibles ahorros de hasta un 90 % mediante el almacenamiento en caché de prompts y un 50 % a través de la API de Message Batches. Este modelo, lanzado el 4 de noviembre de 2024, destaca en la autocompletación de código, chatbots interactivos, extracción y etiquetado de datos, así como en la moderación de contenido en tiempo real.
El OpenAI o3-mini es un modelo de razonamiento rápido y rentable diseñado para aplicaciones STEM, con un alto rendimiento en ciencia, matemáticas y programación. Lanzado en enero de 2025, incluye funciones esenciales para desarrolladores, como llamadas a funciones, salidas estructuradas y mensajes para desarrolladores. El modelo ofrece tres niveles de esfuerzo de razonamiento—bajo, medio y alto—permitiendo a los usuarios optimizar entre un análisis más profundo y tiempos de respuesta más rápidos. A diferencia del modelo o3, carece de capacidades de visión. Inicialmente disponible para desarrolladores seleccionados en los niveles 3-5 de uso de la API, se puede acceder a través de la API de Chat Completions, la API de Assistants y la API de Batch.
| Claude 3.5 Haiku | o3-mini | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Nov 04, 2024 5 meses ago | Jan 31, 2025 2 meses ago |
Modalidades | texto | texto |
Proveedores de API | Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI | OpenAI API |
Fecha de Corte de Conocimiento | 01.04.2024 | Desconocido |
Código Abierto | No | No |
Costo de Entrada | $0.80 por millón de tokens | $1.10 por millón de tokens |
Costo de Salida | $4.00 | $4.40 por millón de tokens |
MMLU | No disponible | 86.9% pass@1, high effort Fuente |
MMLU Pro | 65% 0-shot CoT Fuente | No disponible |
MMMU | No disponible | No disponible |
HellaSwag | No disponible | No disponible |
HumanEval | 88.1% 0-shot Fuente | No disponible |
MATH | 69.4% 0-shot CoT Fuente | 97.9% pass@1, high effort Fuente |
GPQA | No disponible | 79.7% 0-shot, high effort Fuente |
IFEval | No disponible | No disponible |
Aplicación Móvil |
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