Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Analyse de vitesse
Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.
Scores de qualité
Résultats d'évaluation issus des notations du modèle juge sur diverses catégories de tâches. Les scores reflètent la cohérence, la précision et le suivi des instructions.
Historique des tarifs
Tarifs directs du fournisseur par million de tokens, plus une estimation du coût d'une conversation typique.
Pricing over time
Input & output per 1M tokens · step-line = price changes
$0.0700
input / 1M
— stable
$0.2600
output / 1M
— stable
Tokens par seconde
Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.
Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.
Capacités
Disponibilité
Disponibilité
Pas encore de données
Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.
Verdicts benchmark Tokonomix
Pricing updated, performance metrics remain stable
The Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct model from OVH AI Endpoints maintains consistent performance characteristics following a pricing update. The model continues to demonstrate strong coding capabilities with no measurable changes in throughput, latency, or quality metrics between benchmark windows. Users can expect the same operational performance they experienced previously, with stable response times and code generation quality. The absence of performance data changes indicates reliable infrastructure and consistent model behavior. This stability is particularly valuable for production environments where predictable behavior matters. The coding-focused architecture continues to serve its intended use case without degradation. For teams already using this endpoint, the update should be transparent from a technical perspective, requiring no adjustments to integration patterns or performance expectations. New users evaluating this model can reference both current and previous benchmark data with confidence that results remain representative of actual performance. The pricing adjustment appears to be an isolated business decision without technical implications for model operation or capability.
Quality
—
Latency p50
—
Test runs
0
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
par OVH AI Endpoints (GRA)
- Fenêtre de contexte
- — tokens
- Prix d'entrée
- $0.0700 / 1M
- Prix de sortie
- $0.2600 / 1M
- Tier
- —
- Modalité
- Texte
- Type d'API
- REST · streaming
- Exécutions benchmark
- 91
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