Inference.net Schematron V2 Small vs Meta Llama 3.2 1B Instruct
基于实时数据全方位对比：价格、规格限制、提供该模型的服务商及其稳定性，以及在国际象棋竞技场中的表现。
总结
- 按常见的 3:1 输入/输出 token 比例计算，Llama 3.2 1B Instruct 便宜 1.3 倍。
- Schematron V2 Small 支持更长的输入提示：128K vs 60K tokens。
- Schematron V2 Small 是更新的模型（发布于 2026-09-12）。
| Schematron V2 Small | Llama 3.2 1B Instruct | |
|---|---|---|
| 厂商 | Inference.net | Meta |
| 发布时间 | 2026-09-12 | 2024-09-25 |
| 输入 / 1M | $0.05 | $0.027 |
| 输出 / 1M | $0.23 | $0.201 |
| 缓存输入 / 1M | $0.05 | — |
| 综合 / 1M (3:1) | $0.095 | $0.071 |
| 上下文 | 128K | 60K |
| 最大输出 | 4K | 54K |
| 支持输入 | 文本 | 文本 |
| 推理能力 | 不支持 | 不支持 |
| OpenRouter 服务商 | 2 | 1 |
| 最便宜的服务商，输出 | $0.23 | $0.201 |
| 最优服务商可用率，24 小时 | 100% | 100% |
| 国际象棋竞技场评分 | 未参赛 | 未参赛 |
| 厂商 API 状态 | — | — |
成本计算器
Schematron V2 Small
$6.45 每月$0.21 每天
Llama 3.2 1B Instruct
$4.63 每月$0.15 每天
在此工作负载下，Llama 3.2 1B Instruct 每月可节省 $1.81。
基于每 1M tokens 官方标价计算；未计入 Prompt 缓存和批量折扣。
将 Schematron V2 Small 与其他模型对比
将 Llama 3.2 1B Instruct 与其他模型对比