지능 지수
48.2 #408
AAQI 36.0
출력 속도
235 t/s
TTFT 1.83 s · ITL 4.3 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$0.03 /1M
입력 $0.05/M · 출력 $0.15/M
컨텍스트
1.0M
≈ A4 2,500페이지 · 최대 출력 16,384
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Agnes 3.0 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- 1.0M context — swallows whole repos, codebases or corpora in one pass
- 235 tok/s output — fast enough for real-time agents
- Very low blended price — $0.03/1M mixed tokens
- Cheap prompt-cache reads at $0.01/1M
주의할 점
- Architecture and weights undisclosed — API access only
핵심 사용 사례
Deep research
Synthesis across broad knowledge domains with citation-grade recall.
Math & proof work
Step-verified reasoning for olympiad math, theorem proving and formal verification.
Real-time agents
Low-latency loops for voice, gaming and interactive copilots.
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
OPENROUTER_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "agnes/agnes-3-0-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="agnes/agnes-3-0-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENROUTER_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "agnes/agnes-3-0-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);OpenRouter-compatible endpoint — one API for 300+ models.
공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.01/1M tokens.
출시일
2026년 9월 11일
파라미터 수
Not disclosed
라이선스
Proprietary
컨텍스트 창
1,000,000 tokens
최대 출력
16,384 tokens
모달리티
text + image
캐시 가격
읽기 $0.01 · 쓰기 $0.06 /1M
추론
에포트 레벨
입력 가격
$0.05/M
출력 가격
$0.15/M
출력 속도
235 t/s
첫 토큰 생성 시간
1.83 s
데이터 업데이트
2026년 9월 12일
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
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@misc{llmpodium2026agnes30flash,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Agnes 3.0 Flash},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/agnes-3-0-flash}
}점수 배지 삽입
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미리보기
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Loading badge snippet...Agnes의 다른 모델
대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Agnes 3.0 Flash의 주요 대체 모델.