Jaki model AI do RAG na Twoich dokumentach?
Asystent, który odpowiada na podstawie Twoich dokumentów (RAG): dokumentacja produktu, procedury, baza wiedzy.
DeepSeek V4.1 Flash
- Indeks
- 155,0
- Cena / mln tokenów
- 0,27 € / 1,07 €
- Koszt / 1 mln
- ≈ 1496 €
Na linii Pareto, wynik możliwości 155 przy niskiej cenie: pasuje do długich fragmentów czytanych przy każdym pytaniu.
Zobacz w rankingu →Qwen3.8 27B
- Indeks
- 149,4
- Cena / mln tokenów
- Bezpłatny (lokalnie)
Otwarte wagi na licencji Apache 2.0: z lokalnym modelem embeddingów ani dokumenty, ani pytania nie opuszczają Twojego serwera.
Zobacz w rankingu →Claude Sonnet 5.5
- Indeks
- 165,2
- Cena / mln tokenów
- 1,78 € / 8,91 €
- Koszt / 1 mln
- ≈ 10 692 €
Na linii Pareto, z jednym z najlepszych wyników możliwości: łatwiej mówi „nie wiem”, gdy fragmenty nie zawierają odpowiedzi.
Zobacz w rankingu →Dlaczego te wybory
W RAG jakość zależy najpierw od znalezienia właściwych fragmentów (model embeddingów i sposób dzielenia dokumentów), a dopiero potem od modelu, który pisze odpowiedź. Każde pytanie odczytuje kilka tysięcy tokenów: cena wejścia liczy się bardziej niż cena wyjścia.
Przejdź do działania
Dane: indeks Epoch AI (CC BY 4.0), oficjalne ceny producentów przeliczone po kursie EBC, zaktualizowano 2026-10-05 · Ranking modeli AI: inteligencja, benchmarki i cena