Vilken AI-modell för RAG på dina dokument?
En assistent som svarar utifrån dina dokument (RAG): produktdokumentation, rutiner, kunskapsbas.
DeepSeek V4.1 Flash
- Index
- 155,0
- Pris / M tokens
- 0,27 € / 1,07 €
- Kostnad / 1 M
- ≈ 1 496 €
På Pareto-linjen, kapacitetsbetyg 155 till lågt pris: passar de långa textavsnitt som läses vid varje fråga.
Se i rankningen →Qwen3.8 27B
- Index
- 149,4
- Pris / M tokens
- Gratis (lokalt)
Öppna vikter under Apache 2.0-licensen: med en lokal embeddingmodell lämnar varken dokument eller frågor din server.
Se i rankningen →Claude Sonnet 5.5
- Index
- 165,2
- Pris / M tokens
- 1,78 € / 8,91 €
- Kostnad / 1 M
- ≈ 10 692 €
På Pareto-linjen, med ett av de bästa kapacitetsbetygen: säger lättare “jag vet inte” när avsnitten inte innehåller svaret.
Se i rankningen →Varför dessa val
I en RAG beror kvaliteten först på att hitta rätt avsnitt (embeddingmodellen och hur dokumenten delas upp), sedan på modellen som skriver svaret. Varje fråga läser flera tusen tokens: inpriset betyder mer än utpriset.
Kom igång
Data: Epoch AI-index (CC BY 4.0), utgivarnas officiella priser omräknade enligt ECB:s kurs, uppdaterad 2026-10-05 · Rankning av AI-modeller: intelligens, benchmarks och pris