upstage
Solar Pro4
Языковая модель Solar Pro 4 от Upstage с длинным контекстом для агентных сценариев, офисной работы, обработки документов и программирования. В этом варианте рассуждения отключены для более быстрых прямых ответов.
- Вход
- 37,98 ₽
- Выход
- 151,92 ₽
- Кэш
- 7,60 ₽
- Интеллект
- 28,2
- Код
- 52,7
- Доступность
- 100%
upstage/solar-pro4Данные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 37,98 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 151,92 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 7,60 ₽ / 1 млн токенов
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
Solar Pro 4 от Upstage — языковая модель с длинным контекстом для агентных рабочих процессов, офисной продуктивности, работы с большими объёмами документов и программирования. Этот вариант работает без режима рассуждений для более быстрых прямых ответов.
- Релиз
Характеристики
- 6 октября: нет данных—6 октября
- 7 октября: нет данных—7 октября
- 8 октября: 100%100%8 октября
- Тип модели
- Текст
- Вход модели
- Текст
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Контекстное окно
- 524 288 токенов
Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
- Операции
- Текстовый диалог
- Возможности модели
- Потоковый ответ
Контрольные показатели
Artificial Analysis
15 показателей
- Индекс интеллекта
- 28,2 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестамПроверено
- Индекс программирования
- 52,7 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированиюПроверено
Рассуждение по документу
- AA-LCR v1.174 %
Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой
Проверено
- GDP.pdf5,6 %
Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок
Проверено
Устаревшие тесты
- AA-LCR (версия не указана, архивный)74 %
Оценка рассуждений на длинном контексте
Проверено
- GPQA Diamond (архивный)89,1 %
Научные рассуждения уровня выпускника
Проверено
Знания
- AA-Omniscience · точность18,9 %
Доля вопросов с правильным ответом
Проверено
Знание
- AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)24,4 %
Доля неверных ответов среди некорректных ответов
Проверено
Агентная работа
- AutomationBench-AA9,1 %
Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений
Проверено
- GDPval-AA v21 173 Elo
Экономически значимые рабочие задачи
Проверено
Рассуждение
- CritPt5,4 %
Рассуждения по физике исследовательского уровня
Проверено
Архивные методики
- GDPval-AA (версия не указана, архивный)33,6 %
Экономически значимые рабочие задачи
Проверено
Рассуждения
- HLE29,2 %
Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня
Проверено
Программирование
- SciCode44,6 %
Программирование на Python для научных вычислений
Проверено
- Terminal-Bench v4.00,5 %
Практические задачи по программированию и работе в терминале
Проверено
Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.
API-запрос
Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
payload = {
"model": "upstage/solar-pro4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





