AI 모델 역량 비교
에이전트 코딩
Only models released within the past year are shown. Only benchmarks covering at least 3 of these models are shown. Unknown release dates are excluded; historical data is retained.
Terminal-Bench 2.1터미널 벤치마크 2.1
— means no published score for this candidate in this source, not zero.8/11 recent-year models have scores
| 번호 | 모델 | Cost / Test테스트당 비용 | Input cost백만 토큰당 입력 가격 | Output cost백만 토큰당 출력 가격 | Duration보고된 테스트 시간 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 87.64 | $0.5 | $4 | $20 | 6.38 min | |
| 2 | 87.27 | $1.34 | $10 | $50 | 4.57 min | |
| 3 | 85.02 | $3.07 | $10 | $50 | 8.33 min | |
| 4 | 84.64 | $0.89 | $5 | $25 | 12.55 min | |
| 5 | 83.15 | $0.63 | $2 | $10 | 7.77 min | |
| 6 | 83.15 | $0.37 | $2 | $10 | 4.98 min | |
| 7 | 73.03 | $0.03 | $0.1 | $0.5 | 7.08 min | |
| 8 | 57.68 | — | $4 | $20 | 14.03 min |
PandaNpc 업데이트됨 2026년 10월 21일 06:01 UTC
출처: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
컬럼 안내
- 번호
- 표시 순서일 뿐입니다. 정렬하면 이 숫자가 바뀌며, 공개된 역량 순위가 아닙니다.
- 모델
- 평가된 모델 이름과 제공자 아이콘입니다. 점수 열의 대시는 여기에 공개된 점수가 없음을 의미하며, 0점이 아닙니다.
- 점수
- 터미널 환경에서 코딩 및 시스템 운영과 같은 실용적인 작업을 완료하는 능력을 테스트합니다. 버전마다 다른 작업 집합을 사용하므로 별도로 비교해야 합니다. 평가 방법론 ↗
- Cost / Test
- 테스트당 비용 · USD
- Input cost
- 백만 토큰당 입력 가격 · USD / 1M tokens
- Output cost
- 백만 토큰당 출력 가격 · USD / 1M tokens
- Duration
- 보고된 테스트 시간 · s / min
- Vals.ai
- 이 벤치마크의 비용과 시간은 Vals에서 보고한 값이며, 범용 모델 가격이나 지연 시간이 아닙니다. CUA-bench의 추정 API 비용은 평가 사용량을 포함하며 태스크당 비용이 아니라 하한 추정치입니다. 동작당 시간은 중앙값이 아니라 평균입니다. 별표는 캐시 쓰기 비용을 증가시킨 출시 당일 프롬프트 캐시 동작을 표시합니다. 누락된 값은 0이 아니라 미공개입니다.