Experimente os modelos de IA proprietários e emblemáticos mais rápidos do mercado, equipados com chips de última geração.
Obtenha desempenho de alta qualidade por uma fração do custo em comparação com outras APIs do LLM.
Os modelos da Ninja são rigorosamente testados em relação aos principais benchmarks de IA, demonstrando um desempenho quase de última geração em diversos domínios.
Modelos compostos de IA da Ninja
Os LLMs proprietários da Ninja são a escolha fácil para desenvolvedores que buscam o melhor desempenho. Nossos modelos compostos de IA combinam vários LLMs emblemáticos da OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek e outros, com otimização de nível de inferência de ponta.
Preços e ofertas futuras da Ninja
O Ninja possibilita o acesso aos melhores modelos de IA do mundo a preços imbatíveis. Além de oferecer APIs para nossos modelos proprietários, estamos expandindo com modelos externos personalizados para diversos setores e tarefas especializadas.
Modo
Preço de entrada/ por M tokens
Preço de saída/ por M tokens
Preço/ tarefa
Qwen 3 Coder 480B (Cérebras)
—
—
$1,50
Modo padrão
—
—
$1,00
Modo complexo
—
—
$1,50
Modo rápido
—
—
$1,50
Modo
Preço de entrada/ por M tokens
Preço de saída/ por M tokens
Preço/ tarefa
Qwen 3 Coder 480B (Cérebras)
$3,75
$3,75
—
Modo padrão
$1,50
$1,50
—
Modo complexo
$4,50
$22,50
—
Modo rápido
$3,75
$3,75
—
modelo
Preço de entrada/ por M tokens
Preço de saída/ por M tokens
Turbo 1.0
0,11 US$
$0,42
Apex 1.0
$0,88
$7,00
Raciocínio 2.0
$0,38
$1,53
Pesquisa profunda 2.0
$1,40
$5,60
Limites de tarifa
A Ninja AI impõe limites de taxa nas solicitações de inferência por modelo para garantir que os desenvolvedores possam testar a inferência mais rápida.
modelo
Solicitação por minuto (RPM)
Turbo 1.0
50
Apex 1.0
20
Raciocínio 2.0
30
Pesquisa profunda 2.0
5
Desempenho da API Ninja
Modelos emblemáticos: Turbo 1.0 e Apex 1.0
O Apex 1.0 obteve a melhor pontuação no teste Arena-Hard-Auto (Chat) padrão do setor. Ele mede o quão bem a IA pode lidar com conversas complexas do mundo real, concentrando-se em sua capacidade de navegar em cenários que exigem compreensão diferenciada e consciência contextual.
Os modelos também se destacam em outros benchmarks: Math-500, AIME2024 - Reasoning, GPQA - Reasoning, LiveCodeBench - Coding e LiveCodeBench - Coding - Hard.
Última atualização: 15/04/2025
Última atualização: 15/04/2025
Última atualização: 15/04/2025
Última atualização: 15/04/2025
Última atualização: 15/04/2025
Última atualização: 15/04/2025
Raciocínio 2.0
O Reasoning 2.0 superou o OpenAI O1 e o Sonnet 3.7 em matemática competitiva no teste AIME. Ele avalia a capacidade da IA de lidar com problemas que exigem lógica e raciocínio avançado.
O Reasoning 2.0 também superou a precisão do nível de doutorado humano no teste GPQA. Ele avalia o raciocínio geral por meio de questões complexas de várias etapas que exigem recordação factual, inferência e resolução de problemas.
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Última atualização: 15/04/2025
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Última atualização: 15/04/2025
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Última atualização: 15/04/2025
Pesquisa profunda 2.0
A Deep Research alcançou 91,2% de precisão no teste SimpleQA. É um dos melhores proxies para detectar os níveis de alucinação de um modelo. Isso destaca a capacidade excepcional da Deep Research de identificar com precisão informações factuais, superando os principais modelos da área.
No teste GAIA, a Deep Research obteve uma pontuação de 57,64%, o que indica um desempenho superior na navegação em ambientes de informações do mundo real, sintetizando dados de várias fontes e produzindo respostas factuais e concisas.
A Deep Research também alcançou um avanço significativo em IA com uma pontuação de 17,47% no teste HLE. É amplamente reconhecido como uma referência rigorosa para avaliar sistemas de IA em mais de 100 assuntos. O Deep Research teve um desempenho notavelmente superior ao de vários outros modelos líderes de IA, incluindo o3-mini, o1 e DeepSeek-R1.
Última atualização: 15/04/2025
Última atualização: 15/04/2025
Provedor (Pass @1)
Nível 1
Nível 2
Nível 3
Média
Pesquisa profunda da OpenAI
74,29
69,06
47,6
67,36
Pesquisa profunda de Ninjas
69,81
56,97
46,15
57,64
Fonte de dados: postagem do blog OpenAI — Leia mais
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Última atualização: 15/04/2025
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