GPT-5.6 Series is now live on CometAPI →
Modeller
Priser
Virksomhed
Ressourcer
Ressourcer
Hurtig start
Support
Blog
CometAPI vs. konkurrenter
vs OpenRouter
vs Kie.ai
vs Fal.ai
vs WaveSpeed.ai
vs Replicate
Se alle sammenligninger
Sammenlign
GPT Image 2 vs Nano Banana 2
FLUX 2 MAX vs Nano Banana Pro
Happy Horse 1.1 vs Seedance 2-0
Happy Horse 1.0 vs Gemini omni fast
English
繁體中文
日本語
한국어
Français
Deutsch
Español
Italiano
Português
Русский
العربية
ไทย
Tiếng Việt
Bahasa Indonesia
Bahasa Melayu
Türkçe
Polski
Nederlands
Danish
Norsk
Қазақ
اردو
Start gratis
Start gratis
Q
Aliyun modeller
Gennemse modeller fra Aliyun
Alibaba Cloud Qwen-modeller har en MoE-arkitektur med førende evner til flersproget ræsonnement til komplekse opgaver. Adgang via CometAPI.
Q
Happy Horse 1.1
Per Sekund:
$0.112
HappyHorse 1.1 er en multimodal videogenereringsmodel, designet til professionel indholdsproduktion, reklame, kortfilm, produktion til sociale medier og historiefortælling. Den udvider mulighederne i HappyHorse 1.0—som vakte betydelig opmærksomhed efter at have placeret sig højt i uafhængige evalueringer af videogenerering—med stærkere scenesammenhæng og forbedret visuel fidelitet.
Q
Happy Horse 1.0
Per Sekund:
$0.112
Happy Horse 1.0 — en højkvalitets lyd- og videogenereringsmodel, der understøtter tekst-til-video- og billede-til-video-generering. Den kan generere synkroniserede visuelle elementer, lyd og læbebevægelser, hvilket gør den velegnet til kortfilm, annoncekreativer og produktpræsentationer.
Q
Qwen3.7 Plus
Indtast:
$0.32/M
Output:
$1.28/M
Qwen3.7 Plus er en højtydende stor sprogmodel udviklet af Alibaba Cloud. Den understøtter forståelse af lange kontekster på op til 128K tokens, funktionskald og flersprogede opgaver. Designet til komplekse scenarier inden for ræsonnering, kodning og efterlevelse af instruktioner.
Q
Qwen3.7-Max
Indtast:
$1.36/M
Output:
$4.08/M
Qwen3.7-Max' hovedstyrke ligger i bredden og dybden af dens agentiske kapaciteter. Inden for kodning håndterer den alt fra front-end-prototyping til komplekse softwareprojekter med flere filer. Til kontor- og produktivitetsopgaver muliggør den automatisering af arbejdsgange via MCP-integration og samarbejde mellem flere agenter. Ved autonom eksekvering over lange tidshorisonter opretholdt den et sammenhængende ræsonnement gennem et 35-timers, fuldt autonomt kerneoptimeringseksperiment med over 1,000 værktøjsopkald — hvilket overbevisende demonstrerede dens vedvarende, stabile eksekvering. Derudover leverer den konsekvent stærk generalisering på tværs af frameworks og præsterer pålideligt, uanset om den er implementeret i Claude Code, OpenClaw, Qwen Code eller andre frameworks.
Q
Wan2.7
Q
Wan2.7
Per Sekund:
$0.08
Wan2.7 er en model til videogenerering, designet til visuel syntese i høj kvalitet og forbedret bevægelseskonsistens. Den er velegnet til filmisk indholdsproduktion og professionelle arbejdsgange i videoproduktion.
Q
Wan2.6
Q
Wan2.6
Per Sekund:
$0.08
Wan2.6 er en videogenereringsmodel, der er designet til stabil og effektiv videosyntese. Den leverer pålidelig billedkvalitet og jævn bevægelsesgenerering til generelle videoproduktionsopgaver.
Q
Qwen3.6-Plus
Indtast:
$0.32/M
Output:
$1.92/M
Qwen 3.6-Plus er nu tilgængelig med forbedrede muligheder for kodeudvikling og forbedret effektivitet i multimodal genkendelse og inferens, hvilket gør Vibe Coding-oplevelsen endnu bedre.
Q
Qwen 3.5 Flash
Q
Qwen 3.5 Flash
Indtast:
$0.16/M
Output:
$0.96/M
Qwen-3.5 Flash-serien er en produktionsorienteret familie af store sprogmodeller (LLM'er), udviklet af Alibaba Group som led i dets Qwen-initiativ. Den repræsenterer implementeringslaget (hostet/API) i den bredere Qwen-3.5-modelfamilie, optimeret til høj hastighed, behandling af lange kontekster og agentbaserede applikationer. Kort sagt: Qwen-3.5 Flash = hurtige, skalerbare versioner af Qwen-3.5-modeller, der kan bruge værktøjer og håndtere lange kontekster, designet til produktionsbrug i virkelige miljøer.
Q
qwen3.5-plus
Indtast:
$0.32/M
Output:
$1.92/M
Qwen3.5 nativ vision-sprog-seriens Plus-modeller er bygget på en hybridarkitektur, der integrerer lineære opmærksomhedsmekanismer med sparsomme mixture-of-experts-modeller og opnår højere inferenseffektivitet.
Q
qwen3.5-397b-a17b
Indtast:
$0.48/M
Output:
$2.88/M
Den native vision-sprogmodel Qwen3.5 series 397B-A17B er bygget på en hybridarkitektur, der integrerer en lineær opmærksomhedsmekanisme med en sparsom mixture-of-experts-model, hvilket giver højere inferenseffektivitet.
Q
qwen3 max
Indtast:
$0.8/M
Output:
$3.2/M
- qwen3-max: Alibaba Tongyi Qianwen-teamets nyeste Qwen3-Max-model, positioneret som seriens ydelsesmæssige top. - 🧠 Kraftfuld multimodalitet og inferens: Understøtter ultralang kontekst (op til 128k tokens) og multimodalt input, udmærker sig ved kompleks inferens, kodegenerering, oversættelse og kreativt indhold. - ⚡️ Banebrydende forbedring: Markant optimeret på tværs af flere tekniske indikatorer, hurtigere svartid, vidensgrænse op til 2025, egnet til AI-applikationer med høj præcision på virksomhedsniveau.
Q
Qwen Image
Q
Qwen Image
Per anmodning:
$0.028
Qwen-Image er en revolutionerende grundmodel til billedgenerering, udgivet af Alibabas Tongyi Qianwen-team i 2025. Med 20 milliarder parametre er den baseret på MMDiT-arkitekturen (Multimodal Diffusion Transformer). Modellen har opnået betydelige gennembrud i kompleks gengivelse af tekst og præcis billedredigering og demonstrerer en enestående ydeevne, især ved gengivelse af kinesisk tekst. Oversat med DeepL.com (gratis version)
Q
qwen-image-2
Q
qwen-image-2
Kommer snart
Indtast:
$60/M
Output:
$240/M
qwen-image-2 kommer snart
Q
qwen3-vl-30b-a3b
Q
qwen3-vl-30b-a3b
Kontekst:
2M
Indtast:
$0.12/M
Output:
$0.48/M
Qwen3-VL-30B-A3B er en topmoderne multimodal AI-model i Qwen3 AI-familien, udviklet af Alibabas Qwen-team. Den er designet til at forene sprogforståelse og visuel forståelse — herunder tekst, billeder og video — i en enkelt grundmodel.
Q
qwen3-vl-32b
Q
qwen3-vl-32b
Indtast:
$0.24/M
Output:
$0.96/M
Qwen3-VL-32B er dense-varianten med 32 milliarder parametre i Alibabas Qwen3-familie af vision-sprogmodeller. Det er en multimodal (vision + sprog + video) transformer designet til forenet perception, ræsonnering over lange kontekster, robust OCR og visuel grounding samt agent-baserede/værktøjsbaserede arbejdsgange.
Q
qwen3-vl-235b-a22b
Q
qwen3-vl-235b-a22b
Kontekst:
2M
Indtast:
$0.24/M
Output:
$0.96/M
qwen3-vl-235b-a22b er en multimodal model, der forener stærk tekstgenerering med visuel forståelse af billeder og videoer. Dens Instruct-variant optimerer efterlevelse af instruktioner til generelle multimodale opgaver. Den udmærker sig ved opfattelsen af virkelige og syntetiske kategorier, 2D/3D rumlig forankring og visuel forståelse af lange formater og opnår konkurrencedygtige resultater på multimodale benchmarks.
Q
qwen3-30b-a3b
Q
qwen3-30b-a3b
Indtast:
$0.12/M
Output:
$0.48/M
Har 3 milliarder parametre, balancerer ydeevne og ressourcekrav, egnet til applikationer på virksomhedsniveau. - Denne model kan anvende MoE eller andre optimerede arkitekturer og er egnet til scenarier, der kræver effektiv behandling af komplekse opgaver, såsom intelligent kundeservice og indholdsgenerering.
Q
qwen3-coder-plus
Q
qwen3-coder-plus
Indtast:
$0.52/M
Output:
$2.6/M
Q
qwen3-coder-480b-a35b-instruct
Q
qwen3-coder-480b-a35b-instruct
Indtast:
$0.24/M
Output:
$0.96/M
Q
qwen3-coder
Q
qwen3-coder
Indtast:
$0.24/M
Output:
$0.96/M
CometAPI’s qwen3-coder is an affordable, OpenAI-compatible coding model API for Qwen3 Coder, optimized for code generation, debugging, and repository-level engineering workflows with ~20% lower pricing.
Q
qwen3-235b-a22b
Q
qwen3-235b-a22b
Indtast:
$0.336/M
Output:
$1.344/M
Qwen3-235B-A22B is the flagship model of the Qwen3 series, with 23.5 billion parameters, using a Mixture of Experts (MoE) architecture. - Particularly suitable for complex tasks requiring high-performance Inference, such as coding, mathematics, and Multimodal applications.
Q
Qwen3.6-Max-Preview
Q
Qwen3.6-Max-Preview
Kommer snart
Indtast:
$1.664/M
Output:
$9.984/M
Qwen3.6-Max-Preview Compared with Qwen3.6-Plus, this preview version brings stronger world knowledge and instruction compliance capabilities, as well as significantly improved agent programming performance on multiple benchmarks