KI-Modellübersicht
Aktuelle Modelle, Anbieter, Fähigkeiten und Token-Limits auf einen Blick. Die Daten werden automatisch gepflegt und nur bei tatsächlichen Änderungen aktualisiert.
Marktübersicht
Modelle im Vergleich
Automatisch gepflegtLetzter Stand: 2026-10-21 07:24:43
Anbieter
Top 10Kategorien
ModelleKontextfenster
TokensEingabemodalitäten
Top 8Datenbasis: Token-, Frame- und Medienlimits werden nur angezeigt, wenn die synchronisierte Quelle belastbare Werte liefert. Nicht verfügbare Angaben werden nicht geschätzt.
| Anbieter ↑ | Modell ↕ | Modell-ID | Kategorie ↕ | Eingabe | Ausgabe | Kontexttokens ↕ | Max. Ausgabetokens ↕ | Frames / Medien | Parametergröße | Reasoning | Geeignet für | Stand ↕ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ~anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Fable Latest ↻ Auto |
~anthropic/claude-fable-latest |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the Claude Fable family. | 2026-09-20 21:51:52 Quelle: openrouter |
| ~anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Haiku Latest ↻ Auto |
~anthropic/claude-haiku-latest |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the Claude Haiku family. | 2026-10-08 05:01:48 Quelle: openrouter |
| ~anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus Latest ↻ Auto |
~anthropic/claude-opus-latest |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the Claude Opus family. | 2026-10-08 05:01:48 Quelle: openrouter |
| ~anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Sonnet Latest ↻ Auto |
~anthropic/claude-sonnet-latest |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the Claude Sonnet family. | 2026-10-08 05:01:48 Quelle: openrouter |
| ~deepseek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek Flash Latest ↻ Auto |
~deepseek/deepseek-flash-latest |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the DeepSeek Flash family. | 2026-10-18 18:30:17 Quelle: openrouter |
| ~deepseek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek Pro Latest ↻ Auto |
~deepseek/deepseek-pro-latest |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 393.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the DeepSeek Pro family. | 2026-10-17 01:23:31 Quelle: openrouter |
| ~deepseek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Latest ↻ Auto |
~deepseek/deepseek-v4-flash-latest |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the DeepSeek V4 Flash family. | 2026-10-21 07:24:43 Quelle: openrouter |
| ~google Aktiv |
Google: Gemini Flash Latest ↻ Auto |
~google/gemini-flash-latest |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the Gemini Flash family. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| ~google Aktiv |
Google: Gemini Pro Latest ↻ Auto |
~google/gemini-pro-latest |
Multimodal | audio, file, image, text, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the Gemini Pro family. | 2026-10-19 07:08:54 Quelle: openrouter |
| ~moonshotai Aktiv |
MoonshotAI: Kimi Latest ↻ Auto |
~moonshotai/kimi-latest |
Multimodal | text, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the Kimi family. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| ~openai Aktiv |
OpenAI: GPT Astra Latest ↻ Auto |
~openai/gpt-astra-latest |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the GPT Astra family. | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| ~openai Aktiv |
OpenAI: GPT Luna Latest ↻ Auto |
~openai/gpt-luna-latest |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the GPT Luna family. | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| ~openai Aktiv |
OpenAI: GPT Mini Latest ↻ Auto |
~openai/gpt-mini-latest |
Multimodal | file, image, text | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the GPT Mini family. | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| ~openai Aktiv |
OpenAI: GPT Sol Latest ↻ Auto |
~openai/gpt-sol-latest |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the GPT Sol family. | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| ~openai Aktiv |
OpenAI: GPT Terra Latest ↻ Auto |
~openai/gpt-terra-latest |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the GPT Terra family. | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| ~unbiased Aktiv |
Pareto Latest ↻ Auto |
~unbiased/pareto-latest |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | This model always redirects to the latest model in the Pareto family. | 2026-10-18 05:50:41 Quelle: openrouter |
| ~x Ai Aktiv |
xAI: Grok Latest ↻ Auto |
~x-ai/grok-latest |
Multimodal | text, image, file | text | 500 Tsd. Tokens | 450 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest Grok model from xAI. | 2026-09-21 22:10:13 Quelle: openrouter |
| ~z Ai Aktiv |
Z.ai: GLM Flash Latest ↻ Auto |
~z-ai/glm-flash-latest |
Multimodal | text, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest model in the GLM Flash family. | 2026-10-12 07:05:47 Quelle: openrouter |
| ~z Ai Aktiv |
Z.ai: GLM Latest ↻ Auto |
~z-ai/glm-latest |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | This model always redirects to the latest GLM model from Z.ai. | 2026-10-19 07:08:54 Quelle: openrouter |
| Aion Labs Aktiv |
AionLabs: Aion 3.5 ↻ Auto |
aion-labs/aion-3.5 |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Aion 3.5 is a multi-model roleplaying and storytelling system from AionLabs, built on the GLM family of models. It uses a collaborative generation process in which multiple specialized models each... | 2026-09-23 23:40:59 Quelle: openrouter |
| Aion Labs Aktiv |
AionLabs: Aion 3.5 Mini ↻ Auto |
aion-labs/aion-3.5-mini |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Aion 3.5 Mini is a multi-model roleplaying and storytelling system from AionLabs, built on the GLM family of models. It is the smaller, lower-cost sibling of Aion 3.5 and uses... | 2026-09-23 23:40:59 Quelle: openrouter |
| Aion Labs Aktiv |
AionLabs: Aion-2.0 ↻ Auto |
aion-labs/aion-2.0 |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Aion-2.0 is a variant of DeepSeek V3.2 optimized for immersive roleplaying and storytelling. It is particularly strong at introducing tension, crises, and conflict into stories, making narratives feel more engaging.... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Aion Labs Aktiv |
AionLabs: Aion-3.0 ↻ Auto |
aion-labs/aion-3.0 |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Aion-3.0 is a multi-model roleplaying and storytelling system from AionLabs, built on the GLM family of models. It uses a collaborative generation process in which multiple specialized models each contribute... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Aion Labs Aktiv |
AionLabs: Aion-3.0-Mini ↻ Auto |
aion-labs/aion-3.0-mini |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Aion-3.0 Mini is a multi-model roleplaying and storytelling system from AionLabs, built on the DeepSeek family of models. It uses a collaborative generation process in which multiple specialized models each... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Aion Labs Aktiv |
AionLabs: Aion-RP 1.0 (8B) ↻ Auto |
aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b |
Generalist | text | text | 32.8 Tsd. Tokens | 29.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Aion-RP-Llama-3.1-8B ranks the highest in the character evaluation portion of the RPBench-Auto benchmark, a roleplaying-specific variant of Arena-Hard-Auto, where LLMs evaluate each other’s responses. It is a fine-tuned base model... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Amazon Aktiv |
Amazon: Nova 2 Lite ↻ Auto |
amazon/nova-2-lite-v1 |
Multimodal | text, image, video, file | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Nova 2 Lite is a fast, cost-effective reasoning model for everyday workloads that can process text, images, and videos to generate text. Nova 2 Lite demonstrates standout capabilities in processing... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Amazon Aktiv |
Amazon: Nova Lite 1.0 ↻ Auto |
amazon/nova-lite-v1 |
Multimodal | text, image | text | 300 Tsd. Tokens | 5.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Amazon Nova Lite 1.0 is a very low-cost multimodal model from Amazon that focused on fast processing of image, video, and text inputs to generate text output. Amazon Nova Lite... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Amazon Aktiv |
Amazon: Nova Micro 1.0 ↻ Auto |
amazon/nova-micro-v1 |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 5.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Amazon Nova Micro 1.0 is a text-only model that delivers the lowest latency responses in the Amazon Nova family of models at a very low cost. With a context length... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Amazon Aktiv |
Amazon: Nova Premier 1.0 ↻ Auto |
amazon/nova-premier-v1 |
Multimodal | text, image | text | 1 Mio. Tokens | 32 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Amazon Nova Premier is the most capable of Amazon’s multimodal models for complex reasoning tasks and for use as the best teacher for distilling custom models. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Amazon Aktiv |
Amazon: Nova Pro 1.0 ↻ Auto |
amazon/nova-pro-v1 |
Multimodal | text, image | text | 300 Tsd. Tokens | 5.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Amazon Nova Pro 1.0 is a capable multimodal model from Amazon focused on providing a combination of accuracy, speed, and cost for a wide range of tasks. As of December... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthracite Org Aktiv |
Magnum v4 72B ↻ Auto |
anthracite-org/magnum-v4-72b |
Generalist | text | text | 32.8 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | This is a series of models designed to replicate the prose quality of the Claude 3 models, specifically Sonnet(https://openrouter.ai/anthropic/claude-3.5-sonnet) and Opus(https://openrouter.ai/anthropic/claude-3-opus). The model is fine-tuned on top of [Qwen2.5 72B](https://openrouter.ai/qwen/qwen-2.5-72b-instruct). | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Claude Opus 5 |
claude-opus-5 |
Generalist / Reasoning | – | – | 1M Kontext; bis 128K Ausgabe laut Migrationsdoku | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Adaptive Thinking; effort standardmäßig hoch | Sehr komplexe Wissensarbeit, Coding, Agenten, lange Aufgaben | 2026-09-07 |
| Anthropic Aktiv |
Claude Sonnet 5 |
claude-sonnet-5 |
Generalist / Agentic | – | – | 1M Kontext; bis 128K Ausgabe laut Migrationsdoku | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Adaptive Thinking; effort | Coding, Agenten, Analyse, lange Workflows | 2026-09-07 |
| Anthropic Aktiv |
Claude Fable 5 |
claude-fable-5 |
Generalist | – | – | Aktuelles Claude-Modell; Details in Anthropic-Doku | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Effort / Thinking modellspezifisch | Allgemeine Aufgaben mit aktuellem Claude-Verhalten | 2026-09-07 |
| Anthropic Aktiv |
Claude Mythos 5 |
claude-mythos-5 |
Generalist | – | – | Aktuelles Claude-Modell; Details in Anthropic-Doku | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Thinking immer aktiv laut Prompting-Doku | Aktuelle Anthropic-Workflows | 2026-09-07 |
| Anthropic Aktiv |
Claude Opus 4.8 |
claude-opus-4-8 |
Generalist / Reasoning | – | – | Aktiv; aktuelle Anthropic-Dokumentation beachten | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Adaptive thinking möglich; effort | Komplexe Analyse und Coding | 2026-09-07 |
| Anthropic Aktiv |
Claude Haiku 4.5 |
claude-haiku-4-5-20251001 |
Fast / Generalist | – | – | Aktiv; aktuelle Anthropic-Dokumentation beachten | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Modellspezifisch | Schnelle Routineaufgaben und Klassifikation | 2026-09-07 |
| Anthropic Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Anthropic: Claude 3 Haiku ↻ Auto |
anthropic/claude-3-haiku |
Multimodal | text, image | text | 200 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Claude 3 Haiku is Anthropic's fastest and most compact model for near-instant responsiveness. Quick and accurate targeted performance. See the launch announcement and benchmark results [here](https://www.anthropic.com/news/claude-3-haiku) #multimodal | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Fable 5 ↻ Auto |
anthropic/claude-fable-5 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Fable 5 is a Mythos-class model from Anthropic, built for autonomous knowledge work and coding. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Fable 5 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-fable-5:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Fable 5 is a Mythos-class model from Anthropic, built for autonomous knowledge work and coding. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Fable 5.1 ↻ Auto |
anthropic/claude-fable-5.1 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Fable 5.1 improves on Claude Fable 5 across the board, with the biggest gains in agentic coding, long-running agentic workflows, and knowledge work: long code refactors, front-end and visual... | 2026-09-20 21:51:52 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-fable-5.1:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Fable 5.1 improves on Claude Fable 5 across the board, with the biggest gains in agentic coding, long-running agentic workflows, and knowledge work: long code refactors, front-end and visual... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Haiku 4.5 ↻ Auto |
anthropic/claude-haiku-4.5 |
Multimodal | text, image, file | text | 200 Tsd. Tokens | 64 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Haiku 4.5 is Anthropic’s fastest and most efficient model, delivering near-frontier intelligence at a fraction of the cost and latency of larger Claude models. Matching Claude Sonnet 4’s performance... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Haiku 4.5 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-haiku-4.5:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 200 Tsd. Tokens | 64 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Haiku 4.5 is Anthropic’s fastest and most efficient model, delivering near-frontier intelligence at a fraction of the cost and latency of larger Claude models. Matching Claude Sonnet 4’s performance... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Haiku 5.5 ↻ Auto |
anthropic/claude-haiku-5.5 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Haiku 5.5 is Anthropic's small, fast model for high-volume, cost-sensitive work such as summarization, subagents, and browser use. It succeeds Claude Haiku 4.5 with stronger coding, computer use, and... | 2026-10-08 05:01:48 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-haiku-5.5:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Haiku 5.5 is Anthropic's small, fast model for high-volume, cost-sensitive work such as summarization, subagents, and browser use. It succeeds Claude Haiku 4.5 with stronger coding, computer use, and... | 2026-10-08 05:01:48 Quelle: openrouter |
| Anthropic Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Anthropic: Claude Opus 4 ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4 |
Multimodal | image, text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 32 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 4 is benchmarked as the world’s best coding model, at time of release, bringing sustained performance on complex, long-running tasks and agent workflows. It sets new benchmarks in... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 4.1 ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4.1 |
Multimodal | image, text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 32 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 4.1 is an updated version of Anthropic’s flagship model, offering improved performance in coding, reasoning, and agentic tasks. It achieves 74.5% on SWE-bench Verified and shows notable gains... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 4.1 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4.1:batch |
Multimodal | image, text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 32 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 4.1 is an updated version of Anthropic’s flagship model, offering improved performance in coding, reasoning, and agentic tasks. It achieves 74.5% on SWE-bench Verified and shows notable gains... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 4.5 ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4.5 |
Multimodal | file, image, text | text | 200 Tsd. Tokens | 64 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 4.5 is Anthropic’s frontier reasoning model optimized for complex software engineering, agentic workflows, and long-horizon computer use. It offers strong multimodal capabilities, competitive performance across real-world coding and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4.5:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 200 Tsd. Tokens | 64 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 4.5 is Anthropic’s frontier reasoning model optimized for complex software engineering, agentic workflows, and long-horizon computer use. It offers strong multimodal capabilities, competitive performance across real-world coding and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 4.6 ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4.6 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Opus 4.6 is Anthropic’s strongest model for coding and long-running professional tasks. It is built for agents that operate across entire workflows rather than single prompts, making it especially effective... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 4.6 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4.6:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Opus 4.6 is Anthropic’s strongest model for coding and long-running professional tasks. It is built for agents that operate across entire workflows rather than single prompts, making it especially effective... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 4.7 ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4.7 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Opus 4.7 is the next generation of Anthropic's Opus family, built for long-running, asynchronous agents. Building on the coding and agentic strengths of Opus 4.6, it delivers stronger performance on... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 4.7 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4.7:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Opus 4.7 is the next generation of Anthropic's Opus family, built for long-running, asynchronous agents. Building on the coding and agentic strengths of Opus 4.6, it delivers stronger performance on... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 4.8 ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4.8 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 4.8 is Anthropic's most capable generally available model in the Opus family. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and a 1M-token... | 2026-10-08 05:01:48 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 4.8 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-4.8:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 4.8 is Anthropic's most capable generally available model in the Opus family. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and a 1M-token... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 5 ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-5 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 5 is Anthropic’s flagship model for demanding reasoning, coding, and long-horizon agentic work. It is particularly strong at end-to-end software tasks, code review and bug finding, visual analysis... | 2026-10-08 05:01:48 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 5 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-5:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 5 is Anthropic’s flagship model for demanding reasoning, coding, and long-horizon agentic work. It is particularly strong at end-to-end software tasks, code review and bug finding, visual analysis... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 5.5 ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-5.5 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 5.5 is Anthropic's flagship model for demanding reasoning, coding, and long-horizon agentic work, succeeding Claude Opus 5. It is particularly strong at multi-step changes in large codebases, code... | 2026-10-08 05:01:48 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Opus 5.5 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-opus-5.5:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Opus 5.5 is Anthropic's flagship model for demanding reasoning, coding, and long-horizon agentic work, succeeding Claude Opus 5. It is particularly strong at multi-step changes in large codebases, code... | 2026-09-22 22:57:30 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Sonnet 4 ↻ Auto |
anthropic/claude-sonnet-4 |
Multimodal | image, text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 64 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Sonnet 4 significantly enhances the capabilities of its predecessor, Sonnet 3.7, excelling in both coding and reasoning tasks with improved precision and controllability. Achieving state-of-the-art performance on SWE-bench (72.7%),... | 2026-10-15 12:18:42 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Sonnet 4.5 ↻ Auto |
anthropic/claude-sonnet-4.5 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 64 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Sonnet 4.5 is Anthropic’s most advanced Sonnet model to date, optimized for real-world agents and coding workflows. It delivers state-of-the-art performance on coding benchmarks such as SWE-bench Verified, with... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Sonnet 4.5 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-sonnet-4.5:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 64 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Sonnet 4.5 is Anthropic’s most advanced Sonnet model to date, optimized for real-world agents and coding workflows. It delivers state-of-the-art performance on coding benchmarks such as SWE-bench Verified, with... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Sonnet 4.6 ↻ Auto |
anthropic/claude-sonnet-4.6 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Sonnet 4.6 is Anthropic's most capable Sonnet-class model yet, with frontier performance across coding, agents, and professional work. It excels at iterative development, complex codebase navigation, end-to-end project management with... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Sonnet 4.6 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-sonnet-4.6:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Sonnet 4.6 is Anthropic's most capable Sonnet-class model yet, with frontier performance across coding, agents, and professional work. It excels at iterative development, complex codebase navigation, end-to-end project management with... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Sonnet 5 ↻ Auto |
anthropic/claude-sonnet-5 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Sonnet 5 is Anthropic's most capable Sonnet-class model, with frontier performance across coding, agents, and professional work. It supports adaptive thinking with selectable reasoning effort levels (low, medium, high, max,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Sonnet 5 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-sonnet-5:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Sonnet 5 is Anthropic's most capable Sonnet-class model, with frontier performance across coding, agents, and professional work. It supports adaptive thinking with selectable reasoning effort levels (low, medium, high, max,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Sonnet 5.5 ↻ Auto |
anthropic/claude-sonnet-5.5 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Sonnet 5.5 is Anthropic's Sonnet-class model for well-scoped everyday work, succeeding Claude Sonnet 5 as a direct upgrade. It is especially strong at building features, fixing bugs, and producing... | 2026-10-08 05:01:48 Quelle: openrouter |
| Anthropic Aktiv |
Anthropic: Claude Sonnet 5.5 (batch) ↻ Auto |
anthropic/claude-sonnet-5.5:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Claude Sonnet 5.5 is Anthropic's Sonnet-class model for well-scoped everyday work, succeeding Claude Sonnet 5 as a direct upgrade. It is especially strong at building features, fixing bugs, and producing... | 2026-09-29 02:02:03 Quelle: openrouter |
| Apodex Aktiv |
Apodex: Apodex 1.1 Mini (free) ↻ Auto |
apodex/apodex-1.1-mini:free |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Apodex 1.1 Mini is a reasoning-first model from Apodex, built for complex, long-horizon research and forecasting tasks. It works directly with files, data, code, and tools to produce verifiable results,... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| Arcee Ai Aktiv |
Arcee AI: Trinity Large Thinking ↻ Auto |
arcee-ai/trinity-large-thinking |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 80 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Trinity Large Thinking is a powerful open source reasoning model from the team at Arcee AI. It shows strong performance in PinchBench, agentic workloads, and reasoning tasks. Launch video: https://youtu.be/Gc82AXLa0Rg?si=4RLn6WBz33qT--B7... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Baidu Aktiv |
Baidu: ERNIE 4.5 VL 424B A47B ↻ Auto |
baidu/ernie-4.5-vl-424b-a47b |
Multimodal | image, text | text | 123 Tsd. Tokens | 16 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | ERNIE-4.5-VL-424B-A47B is a multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model from Baidu’s ERNIE 4.5 series, featuring 424B total parameters with 47B active per token. It is trained jointly on text and image data... | 2026-09-20 09:45:12 Quelle: openrouter |
| ByteDance Aktiv |
ByteDance: UI-TARS 7B ↻ Auto |
bytedance/ui-tars-1.5-7b |
Multimodal | image, text | text | 128 Tsd. Tokens | 2 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | UI-TARS-1.5 is a multimodal vision-language agent optimized for GUI-based environments, including desktop interfaces, web browsers, mobile systems, and games. Built by ByteDance, it builds upon the UI-TARS framework with reinforcement... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Bytedance Seed Aktiv |
ByteDance Seed: Seed 1.6 ↻ Auto |
bytedance-seed/seed-1.6 |
Multimodal | image, text, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Seed 1.6 is a general-purpose model released by the ByteDance Seed team. It incorporates multimodal capabilities and adaptive deep thinking with a 256K context window. | 2026-09-22 10:27:45 Quelle: openrouter |
| Bytedance Seed Aktiv |
ByteDance Seed: Seed 1.6 Flash ↻ Auto |
bytedance-seed/seed-1.6-flash |
Multimodal | image, text, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Seed 1.6 Flash is an ultra-fast multimodal deep thinking model by ByteDance Seed, supporting both text and visual understanding. It features a 256k context window and can generate outputs of... | 2026-09-22 10:27:45 Quelle: openrouter |
| Bytedance Seed Aktiv |
ByteDance Seed: Seed 2.1 Turbo ↻ Auto |
bytedance-seed/seed-2-1-turbo |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Seed 2.1 Turbo is a multimodal model from ByteDance Seed for coding and long-horizon agent workflows. It is suited for end-to-end software delivery, multi-step task execution, and understanding visual and... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Bytedance Seed Aktiv |
ByteDance Seed: Seed-2.0-Code ↻ Auto |
bytedance-seed/seed-2.0-code |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Seed 2.0 Code is a model from ByteDance Seed optimized for agentic coding. It is suited for frontend development, multilingual programming tasks, and coding-agent workflows in tools such as Claude... | 2026-09-22 10:27:45 Quelle: openrouter |
| Bytedance Seed Aktiv |
ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite ↻ Auto |
bytedance-seed/seed-2.0-lite |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Seed-2.0-Lite is a versatile, cost‑efficient enterprise workhorse that delivers strong multimodal and agent capabilities while offering noticeably lower latency, making it a practical default choice for most production workloads across... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Bytedance Seed Aktiv |
ByteDance Seed: Seed-2.0-Mini ↻ Auto |
bytedance-seed/seed-2.0-mini |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Seed-2.0-mini targets latency-sensitive, high-concurrency, and cost-sensitive scenarios, emphasizing fast response and flexible inference deployment. It delivers performance comparable to ByteDance-Seed-1.6, supports 256k context, four reasoning effort modes (minimal/low/medium/high), multimodal understanding,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Cognitivecomputations Aktiv |
Venice: Uncensored ↻ Auto |
cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Venice Uncensored Dolphin Mistral 24B Venice Edition is a fine-tuned variant of Mistral-Small-24B-Instruct-2501, developed by dphn.ai in collaboration with Venice.ai. This model is designed as an “uncensored” instruct-tuned LLM, preserving... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Cohere Aktiv |
Command A+ |
command-a-plus-05-2026 |
Enterprise Generalist | – | – | 128K laut Modelübersicht | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning, Tool Use | Enterprise-Agenten, RAG, Übersetzung, Vision | 2026-09-07 |
| Cohere Aktiv |
Command A |
command-a-03-2025 |
Enterprise Generalist | – | – | 256K laut Modelkarte | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning, Tool Use | RAG, Agenten, mehrsprachige Unternehmensaufgaben | 2026-09-07 |
| Cohere Aktiv |
Embed v4.0 |
embed-v4.0 |
Embedding | – | – | 128K | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Nicht generativ | Semantische Suche und multimodales RAG | 2026-09-07 |
| Cohere Aktiv |
Rerank v4.0 Pro |
rerank-v4.0-pro |
Reranking | – | – | 32K | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Nicht generativ | Qualitätsorientiertes Reranking in RAG | 2026-09-07 |
| Cohere Aktiv |
Rerank v4.0 Fast |
rerank-v4.0-fast |
Reranking | – | – | 32K | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Nicht generativ | Schnelles Reranking bei hohem Durchsatz | 2026-09-07 |
| Cohere Aktiv |
Cohere: Command A ↻ Auto |
cohere/command-a |
Generalist | text | text | 256 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 111B | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Command A is an open-weights 111B parameter model with a 256k context window focused on delivering great performance across agentic, multilingual, and coding use cases. Compared to other leading proprietary... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Cohere Aktiv |
Cohere: Command A+ ↻ Auto |
cohere/command-a-plus |
Multimodal | text, image | text | 192 Tsd. Tokens | 64 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Command A+ is Cohere's flagship model for enterprise agentic workflows. It accepts text and image inputs with a 192K context window, supports native tool calling with strict tool schemas, structured... | 2026-09-23 11:28:48 Quelle: openrouter |
| Cohere Aktiv |
Cohere: Command R (08-2024) ↻ Auto |
cohere/command-r-08-2024 |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | command-r-08-2024 is an update of the [Command R](/models/cohere/command-r) with improved performance for multilingual retrieval-augmented generation (RAG) and tool use. More broadly, it is better at math, code and reasoning and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Cohere Aktiv |
Cohere: Command R+ (08-2024) ↻ Auto |
cohere/command-r-plus-08-2024 |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | command-r-plus-08-2024 is an update of the [Command R+](/models/cohere/command-r-plus) with roughly 50% higher throughput and 25% lower latencies as compared to the previous Command R+ version, while keeping the hardware footprint... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Cohere Aktiv |
Cohere: Command R7B (12-2024) ↻ Auto |
cohere/command-r7b-12-2024 |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Command R7B (12-2024) is a small, fast update of the Command R+ model, delivered in December 2024. It excels at RAG, tool use, agents, and similar tasks requiring complex reasoning... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Cohere Aktiv |
Cohere: North Mini Code (free) ↻ Auto |
cohere/north-mini-code:free |
Generalist | text | text | 256 Tsd. Tokens | 64 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | North Mini Code is Cohere's first agentic coding model and the debut of its North family. A sparse mixture-of-experts model with 30B total parameters and 3B active, it is optimized... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek V4 Pro |
deepseek-v4-pro |
Generalist / Reasoning / Agentic | – | – | 1M Kontext; max. 384K Ausgabe laut Preisübersicht | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Thinking und Non-Thinking; Reasoning Effort verfügbar | Agenten, Coding, komplexe Aufgaben | 2026-09-07 |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek V4 Flash |
deepseek-v4-flash |
Fast / Reasoning / Agentic | – | – | 1M Kontext; max. 384K Ausgabe | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Thinking und Non-Thinking | Schnelle Agenten- und Coding-Workloads | 2026-09-07 |
| DeepSeek Experimentell |
DeepSeek V4 Flash Vision Exp |
deepseek-v4-flash-vision-exp |
Vision / Agentic | – | – | Experimentell; V4-Flash-Basis | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Thinking / Non-Thinking | Visuelle Agenten und Bildverständnis | 2026-09-07 |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V3 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-chat |
Generalist | text | text | 163.8 Tsd. Tokens | 16 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | DeepSeek-V3 is the latest model from the DeepSeek team, building upon the instruction following and coding abilities of the previous versions. Pre-trained on nearly 15 trillion tokens, the reported evaluations... | 2026-10-20 07:19:08 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V3 0324 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-chat-v3-0324 |
Generalist | text | text | 163.8 Tsd. Tokens | 115.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | DeepSeek V3, a 685B-parameter, mixture-of-experts model, is the latest iteration of the flagship chat model family from the DeepSeek team. It succeeds the [DeepSeek V3](/deepseek/deepseek-chat-v3) model and performs really well... | 2026-10-05 16:08:59 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V3.1 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-chat-v3.1 |
Generalist | text | text | 163.8 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 671B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek-V3.1 is a large hybrid reasoning model (671B parameters, 37B active) that supports both thinking and non-thinking modes via prompt templates. It extends the DeepSeek-V3 base with a two-phase long-context... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v3.1-terminus |
Generalist | text | text | 163.8 Tsd. Tokens | 147.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek-V3.1 Terminus is an update to [DeepSeek V3.1](/deepseek/deepseek-chat-v3.1) that maintains the model's original capabilities while addressing issues reported by users, including language consistency and agent capabilities, further optimizing the model's... | 2026-10-06 04:09:10 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V3.2 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v3.2 |
Generalist | text | text | 163.8 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek-V3.2 is a large language model designed to harmonize high computational efficiency with strong reasoning and agentic tool-use performance. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism... | 2026-10-17 05:21:12 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v3.2-exp |
Generalist | text | text | 163.8 Tsd. Tokens | 147.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek-V3.2-Exp is an experimental large language model released by DeepSeek as an intermediate step between V3.1 and future architectures. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism... | 2026-09-30 15:51:42 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4-flash |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4 Flash is an efficiency-optimized Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 284B total parameters and 13B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for fast inference and... | 2026-10-13 22:59:26 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4-flash-0731 |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4 Flash 0731 is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, with 13B active parameters out of 284B total. This re-post-trained revision is suited for coding, reasoning, and agent workflows.... | 2026-10-20 07:19:08 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4-flash-0731:batch |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4 Flash 0731 is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, with 13B active parameters out of 284B total. This re-post-trained revision is suited for coding, reasoning, and agent workflows.... | 2026-09-21 22:10:13 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 (free) ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4-flash-0731:free |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 393.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4 Flash 0731 is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, with 13B active parameters out of 284B total. This re-post-trained revision is suited for coding, reasoning, and agent workflows.... | 2026-09-18 08:21:41 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 262.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4 Flash Vision Exp is an experimental vision-enabled version of [DeepSeek V4 Flash 0731](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-flash-0731) from DeepSeek, adding image understanding while matching the base model on text capabilities including agents,... | 2026-09-29 02:02:03 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp (batch) ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp:batch |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4 Flash Vision Exp is an experimental vision-enabled version of [DeepSeek V4 Flash 0731](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-flash-0731) from DeepSeek, adding image understanding while matching the base model on text capabilities including agents,... | 2026-09-08 23:05:34 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4-pro |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 384 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4 Pro is a large-scale Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 1.6T total parameters and 49B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for advanced reasoning, coding,... | 2026-09-19 09:04:42 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4-pro-0813 |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 384 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4 Pro 0813 is a large-scale mixture-of-experts model from DeepSeek. This is the GA release of DeepSeek V4 Pro. | 2026-10-18 05:50:41 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 (batch) ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4-pro-0813:batch |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4 Pro 0813 is a large-scale mixture-of-experts model from DeepSeek. This is the GA release of DeepSeek V4 Pro. | 2026-09-21 22:10:13 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4.1-flash |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | 8B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on... | 2026-10-18 05:50:41 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch) ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 384 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | 8B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on... | 2026-10-17 01:23:31 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 393.2 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek V4.1 Flash 1017 is the October 17, 2026 snapshot of DeepSeek V4.1 Flash, served by DeepSeek under the `deepseek-flash` API model name. V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model... | 2026-10-18 18:30:17 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: R1 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-r1 |
Generalist | text | text | 64 Tsd. Tokens | 16 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 671B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek R1 is here: Performance on par with [OpenAI o1](/openai/o1), but open-sourced and with fully open reasoning tokens. It's 671B parameters in size, with 37B active in an inference pass.... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Aktiv |
DeepSeek: R1 0528 ↻ Auto |
deepseek/deepseek-r1-0528 |
Generalist | text | text | 163.8 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 671B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | May 28th update to the [original DeepSeek R1](/deepseek/deepseek-r1) Performance on par with [OpenAI o1](/openai/o1), but open-sourced and with fully open reasoning tokens. It's 671B parameters in size, with 37B active... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| DeepSeek Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
DeepSeek: R1 Distill Llama 70B ↻ Auto |
deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b |
Generalist | text | text | 8.2 Tsd. Tokens | 7.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | DeepSeek R1 Distill Llama 70B is a distilled large language model based on [Llama-3.3-70B-Instruct](/meta-llama/llama-3.3-70b-instruct), using outputs from [DeepSeek R1](/deepseek/deepseek-r1). The model combines advanced distillation techniques to achieve high performance across... | 2026-09-20 09:45:12 Quelle: openrouter |
| Dots Studio Aktiv |
Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) ↻ Auto |
dots-studio/dots-3-note-preview:free |
Multimodal | text, image | text | 512 Tsd. Tokens | 460.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Dots3-Note Preview is an open-weight mixture-of-experts model from Dots Studio, with 16B active parameters out of 280B total. It is the lightest model in the Dots 3 family and is... | 2026-10-02 14:04:31 Quelle: openrouter |
| Elorian Aktiv |
Elorian: Glimpse ↻ Auto |
elorian/glimpse |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 256 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Glimpse is a multimodal visual reasoning model from Elorian, built for visual understanding and complex visual reasoning in the physical world. It reasons directly over images and video rather than... | 2026-10-17 05:21:12 Quelle: openrouter |
| Fireworks Aktiv |
Fireworks: Ember-1 ↻ Auto |
fireworks/ember-1 |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Ember-1 is a specialized reasoning model from Fireworks Research, built on [Kimi K3](https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3). It is designed to make every token go further: it produces shorter reasoning traces, using roughly 40%... | 2026-09-24 11:40:59 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Gemini 3.8 Flash |
gemini-3.8-flash |
Generalist / Fast | – | – | Aktuelles Gemini-3.x-Modell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | thinking_level statt thinking_budget; Sampling-Defaults belassen | Schnelle multimodale Aufgaben, Agenten, Analyse | 2026-09-07 |
| Google Aktiv |
Gemini 3.7 Flash |
gemini-3.7-flash |
Generalist / Fast | – | – | Aktuelles Gemini-3.x-Modell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | thinking_level | Schnelle allgemeine und multimodale Workloads | 2026-09-07 |
| Google Aktiv |
Gemini 3.6 Flash |
gemini-3.6-flash |
Generalist / Fast | – | – | Aktuelles Gemini-3.x-Modell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | thinking_level | Generalist, hohe Geschwindigkeit | 2026-09-07 |
| Google Aktiv |
Gemini 3.5 Flash |
gemini-3.5-flash |
Generalist / Fast | – | – | Aktuelles Gemini-3.x-Modell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | thinking_level | Allgemeine Aufgaben und hohe Volumina | 2026-09-07 |
| Google Aktiv |
Gemini 3.5 Flash-Lite |
gemini-3.5-flash-lite |
Fast / Cost | – | – | Aktuelles Gemini-3.x-Modell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | thinking_level | Kosten- und latenzkritische Routinen | 2026-09-07 |
| Google Preview |
Gemini 3.1 Pro Preview |
gemini-3.1-pro-preview |
Generalist / Reasoning | – | – | Preview | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | thinking_level | Komplexe multimodale Reasoning-Aufgaben | 2026-09-07 |
| Google Aktiv |
Gemini 3.1 Flash Image |
gemini-3.1-flash-image |
Bildgenerierung | – | – | Aktuelles Bildmodell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Image-Konfiguration modellspezifisch | Schnelle Bildgenerierung und Bildbearbeitung | 2026-09-07 |
| Google Aktiv |
Gemini 3 Pro Image |
gemini-3-pro-image |
Bildgenerierung | – | – | Aktuelles Bildmodell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Image-Konfiguration modellspezifisch | Hochwertige Bildgenerierung | 2026-09-07 |
| Google Aktiv |
Gemini 3.5 Transcribe |
gemini-3.5-transcribe |
Audio / Transkription | – | – | Aktuelles Audio-Modell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Transkriptionskonfiguration modellspezifisch | Transkription | 2026-09-07 |
| Google Aktiv |
Gemini Embedding 2 |
gemini-embedding-2 |
Embedding | – | – | Aktuelles Embedding-Modell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Keine generativen Sampling-Parameter | Semantische Suche, RAG, Clustering | 2026-09-07 |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 2.5 Flash ↻ Auto |
google/gemini-2.5-flash |
Multimodal | file, image, text, audio, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 2.5 Flash is Google's state-of-the-art workhorse model, specifically designed for advanced reasoning, coding, mathematics, and scientific tasks. It includes built-in "thinking" capabilities, enabling it to provide responses with greater... | 2026-10-20 19:20:10 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 2.5 Flash (batch) ↻ Auto |
google/gemini-2.5-flash:batch |
Multimodal | file, image, text, audio, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 2.5 Flash is Google's state-of-the-art workhorse model, specifically designed for advanced reasoning, coding, mathematics, and scientific tasks. It includes built-in "thinking" capabilities, enabling it to provide responses with greater... | 2026-09-18 20:37:17 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 2.5 Flash Lite ↻ Auto |
google/gemini-2.5-flash-lite |
Multimodal | text, image, file, audio, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 2.5 Flash-Lite is a lightweight reasoning model in the Gemini 2.5 family, optimized for ultra-low latency and cost efficiency. It offers improved throughput, faster token generation, and better performance... | 2026-10-20 19:20:10 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch) ↻ Auto |
google/gemini-2.5-flash-lite:batch |
Multimodal | text, image, file, audio, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 2.5 Flash-Lite is a lightweight reasoning model in the Gemini 2.5 family, optimized for ultra-low latency and cost efficiency. It offers improved throughput, faster token generation, and better performance... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 2.5 Pro ↻ Auto |
google/gemini-2.5-pro |
Multimodal | text, image, file, audio, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 2.5 Pro is Google’s state-of-the-art AI model designed for advanced reasoning, coding, mathematics, and scientific tasks. It employs “thinking” capabilities, enabling it to reason through responses with enhanced accuracy... | 2026-10-20 19:20:10 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 2.5 Pro (batch) ↻ Auto |
google/gemini-2.5-pro:batch |
Multimodal | text, image, file, audio, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 2.5 Pro is Google’s state-of-the-art AI model designed for advanced reasoning, coding, mathematics, and scientific tasks. It employs “thinking” capabilities, enabling it to reason through responses with enhanced accuracy... | 2026-09-18 20:37:17 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 ↻ Auto |
google/gemini-2.5-pro-preview |
Multimodal | file, image, text, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 2.5 Pro is Google’s state-of-the-art AI model designed for advanced reasoning, coding, mathematics, and scientific tasks. It employs “thinking” capabilities, enabling it to reason through responses with enhanced accuracy... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3 Flash Preview ↻ Auto |
google/gemini-3-flash-preview |
Multimodal | text, image, file, audio, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3 Flash Preview is a high speed, high value thinking model designed for agentic workflows, multi turn chat, and coding assistance. It delivers near Pro level reasoning and tool... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) ↻ Auto |
google/gemini-3-flash-preview:batch |
Multimodal | text, image, file, audio, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3 Flash Preview is a high speed, high value thinking model designed for agentic workflows, multi turn chat, and coding assistance. It delivers near Pro level reasoning and tool... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.1 Flash Lite ↻ Auto |
google/gemini-3.1-flash-lite |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.1 Flash Lite is Google’s GA high-efficiency multimodal model optimized for low-latency, high-volume workloads. It supports text, image, video, audio, and PDF inputs, and is designed for lightweight agentic... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) ↻ Auto |
google/gemini-3.1-flash-lite:batch |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.1 Flash Lite is Google’s GA high-efficiency multimodal model optimized for low-latency, high-volume workloads. It supports text, image, video, audio, and PDF inputs, and is designed for lightweight agentic... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview ↻ Auto |
google/gemini-3.1-flash-lite-preview |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.1 Flash Lite Preview is Google's high-efficiency model optimized for high-volume use cases. It outperforms Gemini 2.5 Flash Lite on overall quality and approaches Gemini 2.5 Flash performance across... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.1 Pro Preview ↻ Auto |
google/gemini-3.1-pro-preview |
Multimodal | audio, file, image, text, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.1 Pro Preview is Google’s frontier reasoning model, delivering enhanced software engineering performance, improved agentic reliability, and more efficient token usage across complex workflows. Building on the multimodal foundation... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) ↻ Auto |
google/gemini-3.1-pro-preview:batch |
Multimodal | audio, file, image, text, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.1 Pro Preview is Google’s frontier reasoning model, delivering enhanced software engineering performance, improved agentic reliability, and more efficient token usage across complex workflows. Building on the multimodal foundation... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools ↻ Auto |
google/gemini-3.1-pro-preview-customtools |
Multimodal | text, audio, image, video, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools is a variant of Gemini 3.1 Pro that improves tool selection behavior by preventing overuse of a general bash tool when more efficient third-party... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.5 Flash ↻ Auto |
google/gemini-3.5-flash |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.5 Flash is Google's high-efficiency multimodal model, bringing near-Pro level coding and reasoning at Flash-tier cost and speed. It is highly optimized for coding proficiency and parallel agentic execution... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.5 Flash (batch) ↻ Auto |
google/gemini-3.5-flash:batch |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.5 Flash is Google's high-efficiency multimodal model, bringing near-Pro level coding and reasoning at Flash-tier cost and speed. It is highly optimized for coding proficiency and parallel agentic execution... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.5 Flash Lite ↻ Auto |
google/gemini-3.5-flash-lite |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.5 Flash Lite is a high-efficiency model from Google with upgraded agentic capabilities. It is suited for subagents that execute focused tasks within complex, multi-agent workflows. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch) ↻ Auto |
google/gemini-3.5-flash-lite:batch |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.5 Flash Lite is a high-efficiency model from Google with upgraded agentic capabilities. It is suited for subagents that execute focused tasks within complex, multi-agent workflows. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.6 Flash ↻ Auto |
google/gemini-3.6-flash |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.6 Flash is a high-efficiency model from Google for coding, agentic workflows, and web and app development. It is designed to produce polished outputs with fewer unnecessary edits and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.6 Flash (batch) ↻ Auto |
google/gemini-3.6-flash:batch |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.6 Flash is a high-efficiency model from Google for coding, agentic workflows, and web and app development. It is designed to produce polished outputs with fewer unnecessary edits and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.7 Flash ↻ Auto |
google/gemini-3.7-flash |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.7 Flash is a multimodal model from Google for fast agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is designed for tasks that require responsive performance and reliable multi-step... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.7 Flash (batch) ↻ Auto |
google/gemini-3.7-flash:batch |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.7 Flash is a multimodal model from Google for fast agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is designed for tasks that require responsive performance and reliable multi-step... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.8 Flash ↻ Auto |
google/gemini-3.8-flash |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.8 Flash is Google's most intelligent Flash model with significant gains from 3.7 Flash across software engineering, agentic tasks, and multi-step reasoning. | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 3.8 Flash (batch) ↻ Auto |
google/gemini-3.8-flash:batch |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.8 Flash is Google's most intelligent Flash model with significant gains from 3.7 Flash across software engineering, agentic tasks, and multi-step reasoning. | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 4 Argon ↻ Auto |
google/gemini-4-argon |
Multimodal | audio, file, image, text, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 4 Argon is Google's flagship reasoning model, built for complex software engineering, deep mathematical and scientific problem solving, and autonomous multi-step agents. Google trained it to keep context across... | 2026-10-19 07:08:54 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemini 4 Argon (batch) ↻ Auto |
google/gemini-4-argon:batch |
Multimodal | audio, file, image, text, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 4 Argon is Google's flagship reasoning model, built for complex software engineering, deep mathematical and scientific problem solving, and autonomous multi-step agents. Google trained it to keep context across... | 2026-10-13 22:59:26 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemma 2 27B ↻ Auto |
google/gemma-2-27b-it |
Generalist | text | text | 8.2 Tsd. Tokens | 2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Gemma 2 27B by Google is an open model built from the same research and technology used to create the [Gemini models](/models?q=gemini). Gemma models are well-suited for a variety of... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemma 3 12B ↻ Auto |
google/gemma-3-12b-it |
Multimodal | text, image | text | 131.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Gemma 3 introduces multimodality, supporting vision-language input and text outputs. It handles context windows up to 128k tokens, understands over 140 languages, and offers improved math, reasoning, and chat capabilities,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemma 3 27B ↻ Auto |
google/gemma-3-27b-it |
Multimodal | text, image | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Gemma 3 introduces multimodality, supporting vision-language input and text outputs. It handles context windows up to 128k tokens, understands over 140 languages, and offers improved math, reasoning, and chat capabilities,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemma 3 4B ↻ Auto |
google/gemma-3-4b-it |
Multimodal | text, image | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Gemma 3 introduces multimodality, supporting vision-language input and text outputs. It handles context windows up to 128k tokens, understands over 140 languages, and offers improved math, reasoning, and chat capabilities,... | 2026-10-20 07:19:08 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemma 4 26B A4B ↻ Auto |
google/gemma-4-26b-a4b-it |
Multimodal | image, text, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemma 4 26B A4B IT is an instruction-tuned Mixture-of-Experts (MoE) model from Google DeepMind. Despite 25.2B total parameters, only 3.8B activate per token during inference — delivering near-31B quality at... | 2026-10-12 20:00:06 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemma 4 26B A4B (free) ↻ Auto |
google/gemma-4-26b-a4b-it:free |
Multimodal | image, text, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemma 4 26B A4B IT is an instruction-tuned Mixture-of-Experts (MoE) model from Google DeepMind. Despite 25.2B total parameters, only 3.8B activate per token during inference — delivering near-31B quality at... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemma 4 31B ↻ Auto |
google/gemma-4-31b-it |
Multimodal | image, text, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Gemma 4 31B (free) ↻ Auto |
google/gemma-4-31b-it:free |
Multimodal | image, text, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Lyria 3 Clip Preview ↻ Auto |
google/lyria-3-clip-preview |
Audio | text, image | text, audio | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | 30 second duration clips are priced at $0.04 per clip. Lyria 3 is Google's family of music generation models, available through the Gemini API. With Lyria 3, you can generate... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Lyria 3 Pro Preview ↻ Auto |
google/lyria-3-pro-preview |
Audio | text, image | text, audio | 1.05 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Full-length songs are priced at $0.08 per song. Lyria 3 is Google's family of music generation models, available through the Gemini API. With Lyria 3, you can generate high-quality, 48kHz... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) ↻ Auto |
google/gemini-2.5-flash-image |
Bildgenerierung | image, text | image, text | 32.8 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Gemini 2.5 Flash Image, a.k.a. "Nano Banana," is now generally available. It is a state of the art image generation model with contextual understanding. It is capable of image generation,... | 2026-09-24 23:50:46 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) ↻ Auto |
google/gemini-3.1-flash-image-preview |
Bildgenerierung | image, text | image, text | 65.5 Tsd. Tokens | 59 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.1 Flash Image Preview, a.k.a. "Nano Banana 2," is Google’s latest state of the art image generation and editing model, delivering Pro-level visual quality at Flash speed. It combines... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) ↻ Auto |
google/gemini-3.1-flash-image |
Bildgenerierung | image, text | image, text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Gemini 3.1 Flash Image, a.k.a. "Nano Banana 2," is Google’s latest state of the art image generation and editing model, delivering Pro-level visual quality at Flash speed. It combines advanced... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) ↻ Auto |
google/gemini-3.1-flash-lite-image |
Bildgenerierung | image, text | image, text | 65.5 Tsd. Tokens | 59 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) is Google's fastest, most cost-efficient Gemini image model, built for high-velocity developer pipelines and rapid-fire visual exploration. It delivers text-to-image generation... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Nano Banana 2.1 ↻ Auto |
google/gemini-nano-banana-2.1 |
Bildgenerierung | image, text | image, text | 65.5 Tsd. Tokens | 59 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Nano Banana 2.1 (Gemini Nano Banana 2.1) is Google's image generation and editing model on the Flash tier, succeeding Nano Banana 2 and Nano Banana Pro. It improves product recontextualization,... | 2026-10-07 04:16:01 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) ↻ Auto |
google/gemini-3-pro-image-preview |
Bildgenerierung | image, text | image, text | 65.5 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Nano Banana Pro is Google’s most advanced image-generation and editing model, built on Gemini 3 Pro. It extends the original Nano Banana with significantly improved multimodal reasoning, real-world grounding, and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Google Aktiv |
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ↻ Auto |
google/gemini-3-pro-image |
Bildgenerierung | image, text | image, text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Nano Banana Pro is Google’s most advanced image-generation and editing model, built on Gemini 3 Pro. It extends the original Nano Banana with significantly improved multimodal reasoning, real-world grounding, and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Gryphe Aktiv |
MythoMax 13B ↻ Auto |
gryphe/mythomax-l2-13b |
Generalist | text | text | 8.2 Tsd. Tokens | 3.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | One of the highest performing and most popular fine-tunes of Llama 2 13B, with rich descriptions and roleplay. #merge | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Ibm Granite Aktiv |
IBM: Granite 4.0 Micro ↻ Auto |
ibm-granite/granite-4.0-h-micro |
Generalist | text | text | 131 Tsd. Tokens | 117.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 3B | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Granite-4.0-H-Micro is a 3B parameter from the Granite 4 family of models. These models are the latest in a series of models released by IBM. They are fine-tuned for long... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Ibm Granite Aktiv |
IBM: Granite 4.2 8B ↻ Auto |
ibm-granite/granite-4.2-8b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Granite 4.2 8B is a dense reasoning model from IBM. It is suited for mathematics, code generation, multilingual dialogue, and agentic workflows that need multi-step reasoning. It supports full, low-effort,... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Inception Aktiv |
Inception: Mercury 2 ↻ Auto |
inception/mercury-2 |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 50 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Mercury 2 is an extremely fast reasoning LLM, and the first reasoning diffusion LLM (dLLM). Instead of generating tokens sequentially, Mercury 2 produces and refines multiple tokens in parallel, achieving... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Inception Aktiv |
Inception: Mercury 2.5 ↻ Auto |
inception/mercury-2.5 |
Generalist | text | text | 260 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Mercury 2.5 is the fastest reasoning LLM, and the latest diffusion LLM (dLLM) from Inception. Instead of generating tokens sequentially, Mercury 2.5 produces and refines multiple tokens in parallel, achieving... | 2026-09-08 23:05:34 Quelle: openrouter |
| Inception Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Inception: Mercury 2.5 Preview ↻ Auto |
inception/mercury-2.5-preview |
Generalist | text | text | 260 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Mercury 2.5 is the fastest reasoning LLM, and the latest diffusion LLM (dLLM) from Inception. Instead of generating tokens sequentially, Mercury 2.5 produces and refines multiple tokens in parallel, achieving... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Inception Aktiv |
Inception: Mercury 3 ↻ Auto |
inception/mercury-3 |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Mercury 3 is a diffusion-based language model from Inception, and the lab's most capable model to date. It is suited for agentic workflows and real-time applications where latency compounds, such... | 2026-10-19 19:14:42 Quelle: openrouter |
| Inclusionai Aktiv |
inclusionAI: Ling 3.0 Flash ↻ Auto |
inclusionai/ling-3.0-flash |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 5.1B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | *Ling-3.0-flash* is a *124B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model*, with approximately *5.1B parameters activated per token*. The model is designed with *token efficiency and production-scale agentic inference* as key priorities, enabling developers... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Inclusionai Aktiv |
inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin ↻ Auto |
inclusionai/ling-3.0-flash-fin |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Ling 3.0 Flash Fin is a finance-focused mixture-of-experts model from InclusionAI, built on Ling 3.0 Flash with 5.1B active parameters out of 124B total. It is designed for real-world investment... | 2026-10-09 17:45:45 Quelle: openrouter |
| Inclusionai Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin (free) ↻ Auto |
inclusionai/ling-3.0-flash-fin:free |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Ling 3.0 Flash Fin is a finance-focused mixture-of-experts model from InclusionAI, built on Ling 3.0 Flash with 5.1B active parameters out of 124B total. It is designed for real-world investment... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Inclusionai Aktiv |
inclusionAI: Ling 3.0 Flash Sante ↻ Auto |
inclusionai/ling-3.0-flash-sante |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Ling 3.0 Flash Sante is a health and medicine-focused mixture-of-experts model from InclusionAI, built on Ling 3.0 Flash with 5.1B active parameters out of 124B total. It is designed for... | 2026-10-09 05:38:51 Quelle: openrouter |
| Inclusionai Aktiv |
inclusionAI: Ling 3.0 Flash Sante (free) ↻ Auto |
inclusionai/ling-3.0-flash-sante:free |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Ling 3.0 Flash Sante is a health and medicine-focused mixture-of-experts model from InclusionAI, built on Ling 3.0 Flash with 5.1B active parameters out of 124B total. It is designed for... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Inclusionai Aktiv |
inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL ↻ Auto |
inclusionai/ling-3.0-flash-vl |
Multimodal | text, image, video | text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Ling 3.0 Flash VL builds on Ling 3.0 Flash (124B total / 5.5B active MoE from InclusionAI), further strengthening its language capabilities while adding native visual perception and advanced visual... | 2026-10-13 22:59:26 Quelle: openrouter |
| Inclusionai Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL (free) ↻ Auto |
inclusionai/ling-3.0-flash-vl:free |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Ling 3.0 Flash VL builds on Ling 3.0 Flash (124B total / 5.5B active MoE from InclusionAI), further strengthening its language capabilities while adding native visual perception and advanced visual... | 2026-09-11 01:14:36 Quelle: openrouter |
| Inclusionai Aktiv |
inclusionAI: Ling 3.1 Flash ↻ Auto |
inclusionai/ling-3.1-flash |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Ling 3.1 Flash is a hybrid reasoning mixture-of-experts model from inclusionAI, with 25B active parameters out of 560B total. | 2026-10-14 23:33:49 Quelle: openrouter |
| Inference Net Aktiv |
Inference.net: Schematron V2 Small ↻ Auto |
inference-net/schematron-v2-small |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Schematron V2 Small is a 3B-parameter HTML-to-JSON extraction model from Inference.net. It prioritizes extraction quality for complex schemas and long pages. Extraction instructions must be supplied through a JSON schema... | 2026-10-01 03:56:49 Quelle: openrouter |
| Inference Net Aktiv |
Inference.net: Schematron V2 Turbo ↻ Auto |
inference-net/schematron-v2-turbo |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Schematron V2 Turbo is a 3B-parameter HTML-to-JSON extraction model from Inference.net. It prioritizes throughput for high-volume extraction workloads. Extraction instructions must be supplied through a JSON schema in response_format rather... | 2026-10-01 03:56:49 Quelle: openrouter |
| Kwaipilot Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2 ↻ Auto |
kwaipilot/kat-coder-pro-v2 |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 144 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | KAT-Coder-Pro V2 is the latest high-performance model in KwaiKAT’s KAT-Coder series, designed for complex enterprise-grade software engineering and SaaS integration. It builds on the agentic coding strengths of earlier versions,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Kwaipilot Aktiv |
Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2.5 ↻ Auto |
kwaipilot/kat-coder-pro-v2.5 |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | KAT-Coder-Pro V2.5 is a flagship-level Agentic Coding model that can directly hand over an entire issue or an entire business workflow to it, allowing it to autonomously locate and make... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Liquid Aktiv |
LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) ↻ Auto |
liquid/lfm-2.5-2.6b:free |
Generalist | text | text | 65.5 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | LFM2.5-2.6B is a compact reasoning model from Liquid AI. It is suited for agent workflows, data extraction, RAG, and long-context processing. Liquid advises against using it for agentic coding or... | 2026-10-13 22:59:26 Quelle: openrouter |
| Liquid Aktiv |
LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B ↻ Auto |
liquid/lfm-2.5-24b-a2b |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | LFM2.5-24B-A2B is a mixture-of-experts reasoning model from Liquid AI with 24B total and 2.45B active parameters. It always reasons before answering and is built for agents that call tools. Liquid... | 2026-10-13 22:59:26 Quelle: openrouter |
| Mancer Aktiv |
Mancer: Weaver (alpha) ↻ Auto |
mancer/weaver |
Generalist | text | text | 8 Tsd. Tokens | 6 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | An attempt to recreate Claude-style verbosity, but don't expect the same level of coherence or memory. Meant for use in roleplay/narrative situations. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Meituan Aktiv |
Meituan: LongCat 2.0 ↻ Auto |
meituan/longcat-2.0 |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 262.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | LongCat 2.0 is a sparse mixture-of-experts language model from Meituan, with 48B active parameters out of 1.6T total. It is suited for coding, repository-level changes, long-horizon problem solving, and agentic... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Llama 4 Scout |
Llama 4 Scout |
Open-Weight Multimodal | – | – | bis 10M Kontext laut Meta-Ankündigung | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Instruct / multimodal | Lange Kontexte, lokale/private Bereitstellung | 2026-09-07 |
| Meta Aktiv |
Llama 4 Maverick |
Llama 4 Maverick |
Open-Weight Multimodal | – | – | Modellabhängig | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Instruct / multimodal | Hochwertige offene multimodale Anwendungen | 2026-09-07 |
| Meta Aktiv |
Meta: Llama 3.1 70B Instruct ↻ Auto |
meta-llama/llama-3.1-70b-instruct |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 70B instruct-tuned version is optimized for high quality dialogue usecases. It has demonstrated strong... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Llama 3.1 8B Instruct ↻ Auto |
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 8B instruct-tuned version is fast and efficient. It has demonstrated strong performance compared to... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Llama 3.2 1B Instruct ↻ Auto |
meta-llama/llama-3.2-1b-instruct |
Generalist | text | text | 60 Tsd. Tokens | 54 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Llama 3.2 1B is a 1-billion-parameter language model focused on efficiently performing natural language tasks, such as summarization, dialogue, and multilingual text analysis. Its smaller size allows it to operate... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Llama 3.2 3B Instruct ↻ Auto |
meta-llama/llama-3.2-3b-instruct |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 72 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Llama 3.2 3B is a 3-billion-parameter multilingual large language model, optimized for advanced natural language processing tasks like dialogue generation, reasoning, and summarization. Designed with the latest transformer architecture, it... | 2026-10-19 07:08:54 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Llama 3.3 70B Instruct ↻ Auto |
meta-llama/llama-3.3-70b-instruct |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | The Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out). The Llama 3.3 instruction tuned text only model... | 2026-10-16 12:52:10 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Llama 4 Maverick ↻ Auto |
meta-llama/llama-4-maverick |
Multimodal | text, image | text | 524.3 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) is a high-capacity multimodal language model from Meta, built on a mixture-of-experts (MoE) architecture with 128 experts and 17 billion active parameters per forward... | 2026-10-19 19:14:42 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Llama 4 Scout ↻ Auto |
meta-llama/llama-4-scout |
Multimodal | text, image | text | 1.31 Mio. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input... | 2026-10-17 01:23:31 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Llama Guard 4 12B ↻ Auto |
meta-llama/llama-guard-4-12b |
Multimodal | image, text | text | 163.8 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Llama Guard 4 is a Llama 4 Scout-derived multimodal pretrained model, fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Muse Glimmer 30B ↻ Auto |
meta/muse-glimmer-30b |
Multimodal | text, image | text | 131.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Muse Glimmer 30B is a dense, open-weight multimodal model from Meta Superintelligence Labs, distilled from Muse Spark and optimized for autonomous agents on consumer hardware. It is suited for long-horizon... | 2026-10-06 16:15:30 Quelle: openrouter |
| Meta Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Meta: Muse Glimmer 30B (batch) ↻ Auto |
meta/muse-glimmer-30b:batch |
Multimodal | text, image | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Muse Glimmer 30B is a dense, open-weight multimodal model from Meta Superintelligence Labs, distilled from Muse Spark and optimized for autonomous agents on consumer hardware. It is suited for long-horizon... | 2026-09-21 22:10:13 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Muse Spark 1.1 ↻ Auto |
meta/muse-spark-1.1 |
Multimodal | text, image, video, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Muse Spark 1.1 is a multimodal reasoning model from Meta, built for agentic tasks. It accepts text, images, video, and PDF documents and returns text, with a 1M-token context window.... | 2026-09-28 13:41:28 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Muse Spark 1.2 ↻ Auto |
meta/muse-spark-1.2 |
Multimodal | text, image, video, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Muse Spark 1.2 is a reasoning model from Meta, designed for complex agentic tasks. It accepts text, images, video, and PDF documents, returns text, and offers a 1M-token context window.... | 2026-09-28 13:41:28 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Muse Spark 1.2 Contributor ↻ Auto |
meta/muse-spark-1.2-contributor |
Multimodal | text, image, video, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Muse Spark 1.2 contributor tier is a reasoning model from Meta designed for developers who want to start building at an even lower cost. It’s meaningfully cheaper than Muse Spark... | 2026-09-28 13:41:28 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Muse Spark 1.3 ↻ Auto |
meta/muse-spark-1.3 |
Multimodal | text, image, video, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Muse Spark 1.3 is a multimodal reasoning model from Meta for long-running agentic, multi-agent, and coding workflows. It is designed to keep track of information across extended tasks, work through... | 2026-09-28 13:41:28 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor ↻ Auto |
meta/muse-spark-1.3-contributor |
Multimodal | text, image, video, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Muse Spark 1.3 Contributor is the cost-efficient contributor tier of Meta’s multimodal reasoning model for experimentation, learning, and early-stage agentic, multi-agent, and coding workflows. It is designed to track information... | 2026-09-28 13:41:28 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Muse Spark Open ↻ Auto |
meta/muse-spark-open |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Muse Spark Open is a coding-optimized open-weight model. Trained specifically for agentic coding workflows, it delivers higher first-attempt accuracy, reliable tool calling, and deep codebase understanding across the repos developers... | 2026-10-16 00:31:08 Quelle: openrouter |
| Meta Aktiv |
Meta: Muse Wonder ↻ Auto |
meta/muse-wonder |
Multimodal | text, image, video, file, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Muse Wonder is a frontier reasoning model from Meta, designed for complex personal and professional agentic tasks. It accepts text, images, video, audio, and PDF documents and returns text, with... | 2026-10-12 20:00:06 Quelle: openrouter |
| Microsoft Aktiv |
Microsoft: Phi 4 ↻ Auto |
microsoft/phi-4 |
Generalist | text | text | 16.4 Tsd. Tokens | 14.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | [Microsoft Research](/microsoft) Phi-4 is designed to perform well in complex reasoning tasks and can operate efficiently in situations with limited memory or where quick responses are needed. At 14 billion... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Microsoft Aktiv |
WizardLM-2 8x22B ↻ Auto |
microsoft/wizardlm-2-8x22b |
Generalist | text | text | 65.5 Tsd. Tokens | 8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | WizardLM-2 8x22B is Microsoft AI's most advanced Wizard model. It demonstrates highly competitive performance compared to leading proprietary models, and it consistently outperforms all existing state-of-the-art opensource models. It is... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| MiniMax Aktiv |
MiniMax: MiniMax M1 ↻ Auto |
minimax/minimax-m1 |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | 40 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiniMax-M1 is a large-scale, open-weight reasoning model designed for extended context and high-efficiency inference. It leverages a hybrid Mixture-of-Experts (MoE) architecture paired with a custom "lightning attention" mechanism, allowing it... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| MiniMax Aktiv |
MiniMax: MiniMax M2 ↻ Auto |
minimax/minimax-m2 |
Generalist | text | text | 204.8 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiniMax-M2 is a compact, high-efficiency large language model optimized for end-to-end coding and agentic workflows. With 10 billion activated parameters (230 billion total), it delivers near-frontier intelligence across general reasoning,... | 2026-10-14 11:31:34 Quelle: openrouter |
| MiniMax Aktiv |
MiniMax: MiniMax M2-her ↻ Auto |
minimax/minimax-m2-her |
Generalist | text | text | 65.5 Tsd. Tokens | 2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | MiniMax M2-her is a dialogue-first large language model built for immersive roleplay, character-driven chat, and expressive multi-turn conversations. Designed to stay consistent in tone and personality, it supports rich message... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| MiniMax Aktiv |
MiniMax: MiniMax M2.1 ↻ Auto |
minimax/minimax-m2.1 |
Generalist | text | text | 204.8 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiniMax-M2.1 is a lightweight, state-of-the-art large language model optimized for coding, agentic workflows, and modern application development. With only 10 billion activated parameters, it delivers a major jump in real-world... | 2026-10-09 05:38:51 Quelle: openrouter |
| MiniMax Aktiv |
MiniMax: MiniMax M2.5 ↻ Auto |
minimax/minimax-m2.5 |
Generalist | text | text | 204.8 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiniMax-M2.5 is a SOTA large language model designed for real-world productivity. Trained in a diverse range of complex real-world digital working environments, M2.5 builds upon the coding expertise of M2.1... | 2026-10-15 12:18:42 Quelle: openrouter |
| MiniMax Aktiv |
MiniMax: MiniMax M2.7 ↻ Auto |
minimax/minimax-m2.7 |
Generalist | text | text | 204.8 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiniMax-M2.7 is a next-generation large language model designed for autonomous, real-world productivity and continuous improvement. Built to actively participate in its own evolution, M2.7 integrates advanced agentic capabilities through multi-agent... | 2026-10-13 08:06:20 Quelle: openrouter |
| MiniMax Aktiv |
MiniMax: MiniMax M3 ↻ Auto |
minimax/minimax-m3 |
Multimodal | text, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 512 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiniMax-M3 is a multimodal foundation model from MiniMax. It supports text, image, and video inputs with text output, a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agentic work, coding,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| MiniMax Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
MiniMax: MiniMax M3 (batch) ↻ Auto |
minimax/minimax-m3:batch |
Multimodal | text, image, video | text | 524.3 Tsd. Tokens | 471.9 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiniMax-M3 is a multimodal foundation model from MiniMax. It supports text, image, and video inputs with text output, a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agentic work, coding,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| MiniMax Aktiv |
MiniMax: MiniMax M3.1 Flash (free) ↻ Auto |
minimax/minimax-m3.1-flash:free |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 524.3 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiniMax-M3.1-Flash is a multimodal model from MiniMax. Compared with M3, it delivers significant improvements across multiple benchmarks, particularly in complex agentic tasks, coding, and cybersecurity. It is built for complex,... | 2026-10-19 19:14:42 Quelle: openrouter |
| MiniMax Aktiv |
MiniMax: MiniMax-01 ↻ Auto |
minimax/minimax-01 |
Multimodal | text, image | text | 1 Mio. Tokens | 900.2 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | MiniMax-01 is a combines MiniMax-Text-01 for text generation and MiniMax-VL-01 for image understanding. It has 456 billion parameters, with 45.9 billion parameters activated per inference, and can handle a context... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral Medium 3.5 |
mistral-medium-latest |
Generalist / Multimodal | – | – | Aktuelles Featured Model | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Modellspezifisches Reasoning | Agenten, Coding, multimodale Aufgaben | 2026-09-07 |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral Small 4 |
mistral-small-latest |
Generalist / Efficient | – | – | Aktuelles Featured Model | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Hybrid aus Instruct, Reasoning und Coding | Schnelle kosteneffiziente Workloads | 2026-09-07 |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral Large 3 |
mistral-large-latest |
Generalist / Multimodal | – | – | 256K Kontext | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Generalist / Tool Use | Komplexe Aufgaben, große Kontexte | 2026-09-07 |
| Mistral AI Aktiv |
Codestral |
codestral-latest |
Coding | – | – | 128K Kontext | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Code-spezifisch | Code Completion, FIM, Codegenerierung | 2026-09-07 |
| Mistral AI Aktiv |
OCR 4.1 |
OCR 4.1 |
OCR / Dokumente | – | – | Aktuelles OCR-Featured-Model | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Keine klassischen Sampling-Parameter erforderlich | Dokumentstruktur, OCR, Extraktion | 2026-09-07 |
| Mistral AI Aktiv |
Voxtral Mini Transcribe 2 |
Voxtral Mini Transcribe 2 |
Audio / Transkription | – | – | Aktuelles Featured Audio-Modell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Transkriptionsparameter modellspezifisch | Transkription | 2026-09-07 |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral Large ↻ Auto |
mistralai/mistral-large |
Multimodal | text, file | text | 128 Tsd. Tokens | 102.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | This is Mistral AI's flagship model, Mistral Large 2 (version `mistral-large-2407`). It's a proprietary weights-available model and excels at reasoning, code, JSON, chat, and more. Read the launch announcement [here](https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/).... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral Large 2407 ↻ Auto |
mistralai/mistral-large-2407 |
Multimodal | text, file | text | 131.1 Tsd. Tokens | 104.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | This is Mistral AI's flagship model, Mistral Large 2 (version mistral-large-2407). It's a proprietary weights-available model and excels at reasoning, code, JSON, chat, and more. Read the launch announcement [here](https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/).... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Codestral 2508 ↻ Auto |
mistralai/codestral-2508 |
Multimodal | text, file | text | 256 Tsd. Tokens | 204.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral's cutting-edge language model for coding released end of July 2025. Codestral specializes in low-latency, high-frequency tasks such as fill-in-the-middle (FIM), code correction and test generation. [Blog Post](https://mistral.ai/news/codestral-25-08) | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Codestral 2508 (batch) ↻ Auto |
mistralai/codestral-2508:batch |
Multimodal | text, file | text | 256 Tsd. Tokens | 204.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral's cutting-edge language model for coding released end of July 2025. Codestral specializes in low-latency, high-frequency tasks such as fill-in-the-middle (FIM), code correction and test generation. [Blog Post](https://mistral.ai/news/codestral-25-08) | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Devstral 2 2512 ↻ Auto |
mistralai/devstral-2512 |
Multimodal | text, file | text | 262.1 Tsd. Tokens | 209.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Devstral 2 is a state-of-the-art open-source model by Mistral AI specializing in agentic coding. It is a 123B-parameter dense transformer model supporting a 256K context window. Devstral 2 supports exploring... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Ministral 3 14B 2512 ↻ Auto |
mistralai/ministral-14b-2512 |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 209.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | The largest model in the Ministral 3 family, Ministral 3 14B offers frontier capabilities and performance comparable to its larger Mistral Small 3.2 24B counterpart. A powerful and efficient language... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Ministral 3 3B 2512 ↻ Auto |
mistralai/ministral-3b-2512 |
Multimodal | text, image | text | 131.1 Tsd. Tokens | 104.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | The smallest model in the Ministral 3 family, Ministral 3 3B is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Ministral 3 8B 2512 ↻ Auto |
mistralai/ministral-8b-2512 |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 209.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | A balanced model in the Ministral 3 family, Ministral 3 8B is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Ministral 3 8B 2512 (batch) ↻ Auto |
mistralai/ministral-8b-2512:batch |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 209.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | A balanced model in the Ministral 3 family, Ministral 3 8B is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Large 3 2512 ↻ Auto |
mistralai/mistral-large-2512 |
Multimodal | text, image, file | text | 262.1 Tsd. Tokens | 209.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral Large 3 2512 is Mistral’s most capable model to date, featuring a sparse mixture-of-experts architecture with 41B active parameters (675B total), and released under the Apache 2.0 license. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) ↻ Auto |
mistralai/mistral-large-2512:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 262.1 Tsd. Tokens | 209.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral Large 3 2512 is Mistral’s most capable model to date, featuring a sparse mixture-of-experts architecture with 41B active parameters (675B total), and released under the Apache 2.0 license. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Large 4 ↻ Auto |
mistralai/mistral-large-4-0 |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 262.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Mistral Large 4 is a frontier multimodal (text and image input) model from Mistral AI built for reasoning, coding, and agentic workloads. It offers a 1M-token context window with up... | 2026-10-09 05:38:51 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Medium 3 ↻ Auto |
mistralai/mistral-medium-3 |
Multimodal | text, image, file | text | 131.1 Tsd. Tokens | 104.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral Medium 3 is a high-performance enterprise-grade language model designed to deliver frontier-level capabilities at significantly reduced operational cost. It balances state-of-the-art reasoning and multimodal performance with 8× lower cost... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Medium 3.1 ↻ Auto |
mistralai/mistral-medium-3.1 |
Multimodal | text, image, file | text | 131.1 Tsd. Tokens | 104.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral Medium 3.1 is an updated version of Mistral Medium 3, which is a high-performance enterprise-grade language model designed to deliver frontier-level capabilities at significantly reduced operational cost. It balances... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch) ↻ Auto |
mistralai/mistral-medium-3.1:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 131.1 Tsd. Tokens | 104.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral Medium 3.1 is an updated version of Mistral Medium 3, which is a high-performance enterprise-grade language model designed to deliver frontier-level capabilities at significantly reduced operational cost. It balances... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Medium 3.5 ↻ Auto |
mistralai/mistral-medium-3-5 |
Multimodal | text, image, file | text | 262.1 Tsd. Tokens | 209.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Mistral Medium 3.5 is a dense 128B instruction-following model from Mistral AI. It supports text and image inputs with text output, and is designed for agentic workflows, coding, and complex... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch) ↻ Auto |
mistralai/mistral-medium-3-5:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 262.1 Tsd. Tokens | 209.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Mistral Medium 3.5 is a dense 128B instruction-following model from Mistral AI. It supports text and image inputs with text output, and is designed for agentic workflows, coding, and complex... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Nemo ↻ Auto |
mistralai/mistral-nemo |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 12B | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | A 12B parameter model with a 128k token context length built by Mistral in collaboration with NVIDIA. The model is multilingual, supporting English, French, German, Spanish, Italian, Portuguese, Chinese, Japanese,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Small 3 ↻ Auto |
mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 |
Generalist | text | text | 32.8 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral Small 3 is a 24B-parameter language model optimized for low-latency performance across common AI tasks. Released under the Apache 2.0 license, it features both pre-trained and instruction-tuned versions designed... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Small 3.1 24B ↻ Auto |
mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct |
Multimodal | text, image | text | 128 Tsd. Tokens | 102.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral Small 3.1 24B Instruct is an upgraded variant of Mistral Small 3 (2501), featuring 24 billion parameters with advanced multimodal capabilities. It provides state-of-the-art performance in text-based reasoning and... | 2026-10-04 15:54:33 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Small 3.2 24B ↻ Auto |
mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct |
Multimodal | image, text | text | 256 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | 24B | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 is an updated 24B parameter model from Mistral optimized for instruction following, repetition reduction, and improved function calling. Compared to the 3.1 release, version 3.2 significantly improves accuracy on... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Small 4 ↻ Auto |
mistralai/mistral-small-2603 |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 209.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Mistral Small 4 is the next major release in the Mistral Small family, unifying the capabilities of several flagship Mistral models into a single system. It combines strong reasoning from... | 2026-09-18 08:21:41 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mistral Small 4 (batch) ↻ Auto |
mistralai/mistral-small-2603:batch |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 209.7 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Mistral Small 4 is the next major release in the Mistral Small family, unifying the capabilities of several flagship Mistral models into a single system. It combines strong reasoning from... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Mixtral 8x22B Instruct ↻ Auto |
mistralai/mixtral-8x22b-instruct |
Multimodal | text, file | text | 65.5 Tsd. Tokens | 52.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral's official instruct fine-tuned version of [Mixtral 8x22B](/models/mistralai/mixtral-8x22b). It uses 39B active parameters out of 141B, offering unparalleled cost efficiency for its size. Its strengths include: - strong math, coding,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Saba ↻ Auto |
mistralai/mistral-saba |
Multimodal | text, file | text | 32.8 Tsd. Tokens | 26.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Mistral Saba is a 24B-parameter language model specifically designed for the Middle East and South Asia, delivering accurate and contextually relevant responses while maintaining efficient performance. Trained on curated regional... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Mistral AI Aktiv |
Mistral: Voxtral Small 24B 2507 ↻ Auto |
mistralai/voxtral-small-24b-2507 |
Multimodal | text, audio, file | text | 32.8 Tsd. Tokens | 26.2 Tsd. Tokens | Audio unterstützt; Dauer-/Dateigrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Voxtral Small is an enhancement of Mistral Small 3, incorporating state-of-the-art audio input capabilities while retaining best-in-class text performance. It excels at speech transcription, translation and audio understanding. Input audio... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Moondream Aktiv |
Moondream: Moondream 3 Preview ↻ Auto |
moondream/moondream3-preview |
Multimodal | text, image | text | 32 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Moondream 3 Preview is a vision-language model from Moondream with 9B total parameters and 2B active (mixture-of-experts). It handles visual question answering, captioning, OCR, and visual reasoning over images, with... | 2026-10-16 00:31:08 Quelle: openrouter |
| Moondream Aktiv |
Moondream: Moondream 3.1 ↻ Auto |
moondream/moondream3.1-9b-a2b |
Multimodal | text, image | text | 32 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Moondream 3.1 is a vision-language model from Moondream, the successor to Moondream 3 Preview, with 9B total parameters and 2B active (mixture-of-experts). It handles visual question answering, captioning, OCR, and... | 2026-10-16 00:31:08 Quelle: openrouter |
| Moonshot AI Aktiv |
MoonshotAI: Kimi K2 0711 ↻ Auto |
moonshotai/kimi-k2 |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 98.3 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Kimi K2 Instruct is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 billion active per forward pass. It is optimized for... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Moonshot AI Aktiv |
MoonshotAI: Kimi K2 0905 ↻ Auto |
moonshotai/kimi-k2-0905 |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 98.3 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Kimi K2 0905 is the September update of [Kimi K2 0711](moonshotai/kimi-k2). It is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Moonshot AI Aktiv |
MoonshotAI: Kimi K2 Thinking ↻ Auto |
moonshotai/kimi-k2-thinking |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 98.3 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Kimi K2 Thinking is Moonshot AI’s most advanced open reasoning model to date, extending the K2 series into agentic, long-horizon reasoning. Built on the trillion-parameter Mixture-of-Experts (MoE) architecture introduced in... | 2026-10-10 06:05:00 Quelle: openrouter |
| Moonshot AI Aktiv |
MoonshotAI: Kimi K2.5 ↻ Auto |
moonshotai/kimi-k2.5 |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Kimi K2.5 is Moonshot AI's native multimodal model, delivering state-of-the-art visual coding capability and a self-directed agent swarm paradigm. Built on Kimi K2 with continued pretraining over approximately 15T mixed... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Moonshot AI Aktiv |
MoonshotAI: Kimi K2.6 ↻ Auto |
moonshotai/kimi-k2.6 |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Kimi K2.6 is Moonshot AI's next-generation multimodal model, designed for long-horizon coding, coding-driven UI/UX generation, and multi-agent orchestration. It handles complex end-to-end coding tasks across Python, Rust, and Go, and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Moonshot AI Aktiv |
MoonshotAI: Kimi K2.7 Code ↻ Auto |
moonshotai/kimi-k2.7-code |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MoonshotAI: Kimi K2.7 Code is a coding-focused model in Moonshot AI's Kimi K2 family, built to complete end-to-end programming tasks reliably over long contexts. It uses a native multimodal mixture-of-experts... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Moonshot AI Aktiv |
MoonshotAI: Kimi K3 ↻ Auto |
moonshotai/kimi-k3 |
Multimodal | text, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Kimi K3 is a 2.8T parameter open-weight multimodal reasoning model from Moonshot AI. It is suited for complex coding, knowledge work, and long-horizon agentic workflows, and is particularly strong at... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Moonshot AI Aktiv |
MoonshotAI: Kimi K3 (batch) ↻ Auto |
moonshotai/kimi-k3:batch |
Multimodal | text, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Kimi K3 is a 2.8T parameter open-weight multimodal reasoning model from Moonshot AI. It is suited for complex coding, knowledge work, and long-horizon agentic workflows, and is particularly strong at... | 2026-09-22 22:57:30 Quelle: openrouter |
| Morph Aktiv |
Morph: Morph V3 Fast ↻ Auto |
morph/morph-v3-fast |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Morph's fastest apply model for code edits. ~10,500 tokens/sec with 96% accuracy for rapid code transformations. The model requires the prompt to be in the following format: {instruction} {initial_code} {edit_snippet}... | 2026-10-19 07:08:54 Quelle: openrouter |
| Morph Aktiv |
Morph: Morph V3 Large ↻ Auto |
morph/morph-v3-large |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Morph's high-accuracy apply model for complex code edits. ~4,500 tokens/sec with 98% accuracy for precise code transformations. The model requires the prompt to be in the following format: {instruction} {initial_code}... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Nex Agi Aktiv |
Nex AGI: Nex-N2.5-Mini ↻ Auto |
nex-agi/nex-n2.5-mini |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Nex-N2.5 is an agentic model built to turn goals into working, verified outcomes. Its core strength is agentic coding within a visual feedback loop: it can explore codebases, implement multi-file... | 2026-09-22 10:27:45 Quelle: openrouter |
| Nex Agi Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Nex AGI: Nex-N2.5-Mini (free) ↻ Auto |
nex-agi/nex-n2.5-mini:free |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Nex-N2.5 is an agentic model built to turn goals into working, verified outcomes. Its core strength is agentic coding within a visual feedback loop: it can explore codebases, implement multi-file... | 2026-09-22 10:27:45 Quelle: openrouter |
| Nex Agi Aktiv |
Nex AGI: Nex-N2.5-Pro ↻ Auto |
nex-agi/nex-n2.5-pro |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Nex-N2.5 is an agentic model built to turn goals into working, verified outcomes. Its core strength is agentic coding within a visual feedback loop: it can explore codebases, implement multi-file... | 2026-09-22 10:27:45 Quelle: openrouter |
| Nex Agi Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Nex AGI: Nex-N2.5-Pro (free) ↻ Auto |
nex-agi/nex-n2.5-pro:free |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Nex-N2.5 is an agentic model built to turn goals into working, verified outcomes. Its core strength is agentic coding within a visual feedback loop: it can explore codebases, implement multi-file... | 2026-09-22 10:27:45 Quelle: openrouter |
| Nousresearch Aktiv |
Nous: Hermes 3 405B Instruct ↻ Auto |
nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Hermes 3 is a generalist language model with many improvements over Hermes 2, including advanced agentic capabilities, much better roleplaying, reasoning, multi-turn conversation, long context coherence, and improvements across the... | 2026-10-20 07:19:08 Quelle: openrouter |
| Nousresearch Aktiv |
Nous: Hermes 3 70B Instruct ↻ Auto |
nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Hermes 3 is a generalist language model with many improvements over [Hermes 2](/models/nousresearch/nous-hermes-2-mistral-7b-dpo), including advanced agentic capabilities, much better roleplaying, reasoning, multi-turn conversation, long context coherence, and improvements across the... | 2026-10-20 07:19:08 Quelle: openrouter |
| Nousresearch Aktiv |
Nous: Hermes 4 405B ↻ Auto |
nousresearch/hermes-4-405b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Hermes 4 is a large-scale reasoning model built on Meta-Llama-3.1-405B and released by Nous Research. It introduces a hybrid reasoning mode, where the model can choose to deliberate internally with... | 2026-10-16 12:52:10 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B is a small language MoE model with highest compute efficiency and accuracy for developers to build specialized agentic AI systems. The model is fully... | 2026-10-08 17:38:32 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni (free) ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free |
Multimodal | text, audio, image, video | text | 256 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron™ 3 Nano Omni is a 30B-A3B open multimodal model designed to function as a perception and context sub-agent in enterprise agent systems. It accepts text, image, video, and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3 Super ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 12B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3 Super is a 120B-parameter open hybrid MoE model, activating just 12B parameters for maximum compute efficiency and accuracy in complex multi-agent applications. Built on a hybrid Mamba-Transformer... | 2026-10-09 05:38:51 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3 Super (free) ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 12B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3 Super is a 120B-parameter open hybrid MoE model, activating just 12B parameters for maximum compute efficiency and accuracy in complex multi-agent applications. Built on a hybrid Mamba-Transformer... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 182.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3 Ultra is an open frontier-reasoning and orchestration model from NVIDIA, with 55B active parameters out of 550B total (MoE). Built on a hybrid Transformer-Mamba mixture-of-experts architecture, it... | 2026-10-11 18:52:17 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free) ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3 Ultra is an open frontier-reasoning and orchestration model from NVIDIA, with 55B active parameters out of 550B total (MoE). Built on a hybrid Transformer-Mamba mixture-of-experts architecture, it... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3.5-content-safety |
Multimodal | text, image | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety is a compact 4B-parameter multimodal guardrail model from NVIDIA, fine-tuned from Google Gemma-3-4B. It moderates both inputs to and responses from LLMs and VLMs, accepting... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety (free) ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3.5-content-safety:free |
Multimodal | text, image | text | 128 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety is a compact 4B-parameter multimodal guardrail model from NVIDIA, fine-tuned from Google Gemma-3-4B. It moderates both inputs to and responses from LLMs and VLMs, accepting... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3.5-lightning |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning is an open mixture-of-experts model from NVIDIA, with 3B active parameters out of 30B total. It is suited for high-throughput agentic workloads and specialized tasks that... | 2026-10-10 18:27:37 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free) ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3.5-lightning:free |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning is an open mixture-of-experts model from NVIDIA, with 3B active parameters out of 30B total. It is suited for high-throughput agentic workloads and specialized tasks that... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3.5-super-vl |
Multimodal | text, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL is an open multimodal mixture-of-experts model from NVIDIA, with 12B active parameters out of 120B total. It takes text, images, documents, GUI screenshots, and video... | 2026-10-16 00:31:08 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free) ↻ Auto |
nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL is an open multimodal mixture-of-experts model from NVIDIA, with 12B active parameters out of 120B total. It takes text, images, documents, GUI screenshots, and video... | 2026-10-16 00:31:08 Quelle: openrouter |
| NVIDIA Aktiv |
NVIDIA: Switchyard ↻ Auto |
nvidia/switchyard |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Switchyard is an open-source model router that switches between multiple models to optimize the cost of requests. By default it will use OpenRouter market data to select the most popular... | 2026-10-03 02:45:46 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
GPT-5.6 Sol |
gpt-5.6-sol |
Generalist / Reasoning | – | – | 1.05M Kontext; max. 128K Ausgabe | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning: none, low, medium, high, xhigh, max | Komplexe Wissensarbeit, Coding, Analyse, Agenten | 2026-09-07 |
| OpenAI Aktiv |
GPT-5.6 Terra |
gpt-5.6-terra |
Generalist / Reasoning | – | – | 1.05M Kontext; max. 128K Ausgabe | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning: none bis max | Ausgewogenes Verhältnis aus Qualität und Kosten | 2026-09-07 |
| OpenAI Aktiv |
GPT-5.6 Luna |
gpt-5.6-luna |
Generalist / High-Volume | – | – | 1.05M Kontext; max. 128K Ausgabe | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning: none bis max | Hohe Volumina, einfache bis mittlere Aufgaben, kostensensitive Automatisierung | 2026-09-07 |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT Audio ↻ Auto |
openai/gpt-audio |
Audio | text, audio | text, audio | 128 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Audio unterstützt; Dauer-/Dateigrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | The gpt-audio model is OpenAI's first generally available audio model. The new snapshot features an upgraded decoder for more natural sounding voices and maintains better voice consistency. Audio is priced... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT Audio Mini ↻ Auto |
openai/gpt-audio-mini |
Audio | text, audio | text, audio | 128 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Audio unterstützt; Dauer-/Dateigrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | A cost-efficient version of GPT Audio. The new snapshot features an upgraded decoder for more natural sounding voices and maintains better voice consistency. Input is priced at $0.60 per million... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT Chat Latest ↻ Auto |
openai/gpt-chat-latest |
Multimodal | text, image, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT Chat Latest points to OpenAI's stable API alias `chat-latest` that always resolves to the latest Instant chat model used in ChatGPT. As OpenAI rolls out new Instant model updates... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-3.5 Turbo ↻ Auto |
openai/gpt-3.5-turbo |
Generalist | text | text | 16.4 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-3.5 Turbo is OpenAI's fastest model. It can understand and generate natural language or code, and is optimized for chat and traditional completion tasks. Training data up to Sep 2021. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-3.5 Turbo (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-3.5-turbo:batch |
Generalist | text | text | 16.4 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-3.5 Turbo is OpenAI's fastest model. It can understand and generate natural language or code, and is optimized for chat and traditional completion tasks. Training data up to Sep 2021. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-3.5 Turbo (older v0613) ↻ Auto |
openai/gpt-3.5-turbo-0613 |
Generalist | text | text | 4.1 Tsd. Tokens | 3.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-3.5 Turbo is OpenAI's fastest model. It can understand and generate natural language or code, and is optimized for chat and traditional completion tasks. Training data up to Sep 2021. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-3.5 Turbo 16k ↻ Auto |
openai/gpt-3.5-turbo-16k |
Generalist | text | text | 16.4 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | This model offers four times the context length of gpt-3.5-turbo, allowing it to support approximately 20 pages of text in a single request at a higher cost. Training data: up... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct ↻ Auto |
openai/gpt-3.5-turbo-instruct |
Generalist | text | text | 4.1 Tsd. Tokens | 3.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | This model is a variant of GPT-3.5 Turbo tuned for instructional prompts and omitting chat-related optimizations. Training data: up to Sep 2021. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4 ↻ Auto |
openai/gpt-4 |
Generalist | text | text | 8.2 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | OpenAI's flagship model, GPT-4 is a large-scale multimodal language model capable of solving difficult problems with greater accuracy than previous models due to its broader general knowledge and advanced reasoning... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4 Turbo ↻ Auto |
openai/gpt-4-turbo |
Multimodal | text, image | text | 128 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | The latest GPT-4 Turbo model with vision capabilities. Vision requests can now use JSON mode and function calling. Training data: up to December 2023. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4 Turbo (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-4-turbo:batch |
Multimodal | text, image | text | 128 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | The latest GPT-4 Turbo model with vision capabilities. Vision requests can now use JSON mode and function calling. Training data: up to December 2023. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4.1 ↻ Auto |
openai/gpt-4.1 |
Multimodal | image, text, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-4.1 is a flagship large language model optimized for advanced instruction following, real-world software engineering, and long-context reasoning. It supports a 1 million token context window and outperforms GPT-4o and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4.1 (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-4.1:batch |
Multimodal | image, text, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-4.1 is a flagship large language model optimized for advanced instruction following, real-world software engineering, and long-context reasoning. It supports a 1 million token context window and outperforms GPT-4o and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4.1 Mini ↻ Auto |
openai/gpt-4.1-mini |
Multimodal | image, text, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-4.1 Mini is a mid-sized model delivering performance competitive with GPT-4o at substantially lower latency and cost. It retains a 1 million token context window and scores 45.1% on hard... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-4.1-mini:batch |
Multimodal | image, text, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-4.1 Mini is a mid-sized model delivering performance competitive with GPT-4o at substantially lower latency and cost. It retains a 1 million token context window and scores 45.1% on hard... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4.1 Nano ↻ Auto |
openai/gpt-4.1-nano |
Multimodal | image, text, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | For tasks that demand low latency, GPT‑4.1 nano is the fastest and cheapest model in the GPT-4.1 series. It delivers exceptional performance at a small size with its 1 million... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-4.1-nano:batch |
Multimodal | image, text, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | For tasks that demand low latency, GPT‑4.1 nano is the fastest and cheapest model in the GPT-4.1 series. It delivers exceptional performance at a small size with its 1 million... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4o ↻ Auto |
openai/gpt-4o |
Multimodal | text, image, file | text | 128 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-4o ("o" for "omni") is OpenAI's latest AI model, supporting both text and image inputs with text outputs. It maintains the intelligence level of [GPT-4 Turbo](/models/openai/gpt-4-turbo) while being twice as... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4o (2024-05-13) ↻ Auto |
openai/gpt-4o-2024-05-13 |
Multimodal | text, image, file | text | 128 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-4o ("o" for "omni") is OpenAI's latest AI model, supporting both text and image inputs with text outputs. It maintains the intelligence level of [GPT-4 Turbo](/models/openai/gpt-4-turbo) while being twice as... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4o (2024-08-06) ↻ Auto |
openai/gpt-4o-2024-08-06 |
Multimodal | text, image, file | text | 128 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | The 2024-08-06 version of GPT-4o offers improved performance in structured outputs, with the ability to supply a JSON schema in the respone_format. Read more [here](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/). GPT-4o ("o" for "omni") is... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-4o (2024-11-20) ↻ Auto |
openai/gpt-4o-2024-11-20 |
Multimodal | text, image, file | text | 128 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | The 2024-11-20 version of GPT-4o offers a leveled-up creative writing ability with more natural, engaging, and tailored writing to improve relevance & readability. It’s also better at working with uploaded... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-4o (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-4o:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 128 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-4o ("o" for "omni") is OpenAI's latest AI model, supporting both text and image inputs with text outputs. It maintains the intelligence level of [GPT-4 Turbo](/models/openai/gpt-4-turbo) while being twice as... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-4o-mini ↻ Auto |
openai/gpt-4o-mini |
Multimodal | text, image, file | text | 128 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-4o mini is OpenAI's newest model after [GPT-4 Omni](/models/openai/gpt-4o), supporting both text and image inputs with text outputs. As their most advanced small model, it is many multiples more affordable... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-4o-mini (2024-07-18) ↻ Auto |
openai/gpt-4o-mini-2024-07-18 |
Multimodal | text, image, file | text | 128 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-4o mini is OpenAI's newest model after [GPT-4 Omni](/models/openai/gpt-4o), supporting both text and image inputs with text outputs. As their most advanced small model, it is many multiples more affordable... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-4o-mini (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-4o-mini:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 128 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-4o mini is OpenAI's newest model after [GPT-4 Omni](/models/openai/gpt-4o), supporting both text and image inputs with text outputs. As their most advanced small model, it is many multiples more affordable... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5 ↻ Auto |
openai/gpt-5 |
Multimodal | text, image, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5 is OpenAI’s most advanced model, offering major improvements in reasoning, code quality, and user experience. It is optimized for complex tasks that require step-by-step reasoning, instruction following, and accuracy... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5 (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5 is OpenAI’s most advanced model, offering major improvements in reasoning, code quality, and user experience. It is optimized for complex tasks that require step-by-step reasoning, instruction following, and accuracy... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5 Image ↻ Auto |
openai/gpt-5-image |
Bildgenerierung | image, text, file | image, text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | [GPT-5](https://openrouter.ai/openai/gpt-5) Image combines OpenAI's GPT-5 model with state-of-the-art image generation capabilities. It offers major improvements in reasoning, code quality, and user experience while incorporating GPT Image 1's superior instruction following,... | 2026-10-03 02:45:46 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5 Image Mini ↻ Auto |
openai/gpt-5-image-mini |
Bildgenerierung | file, image, text | image, text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5 Image Mini combines OpenAI's advanced language capabilities, powered by [GPT-5 Mini](https://openrouter.ai/openai/gpt-5-mini), with GPT Image 1 Mini for efficient image generation. This natively multimodal model features superior instruction following, text... | 2026-10-03 02:45:46 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5 Mini ↻ Auto |
openai/gpt-5-mini |
Multimodal | text, image, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5 Mini is a compact version of GPT-5, designed to handle lighter-weight reasoning tasks. It provides the same instruction-following and safety-tuning benefits as GPT-5, but with reduced latency and cost.... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5 Mini (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5-mini:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5 Mini is a compact version of GPT-5, designed to handle lighter-weight reasoning tasks. It provides the same instruction-following and safety-tuning benefits as GPT-5, but with reduced latency and cost.... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5 Nano ↻ Auto |
openai/gpt-5-nano |
Multimodal | text, image, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5-Nano is the smallest and fastest variant in the GPT-5 system, optimized for developer tools, rapid interactions, and ultra-low latency environments. While limited in reasoning depth compared to its larger... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5 Nano (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5-nano:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5-Nano is the smallest and fastest variant in the GPT-5 system, optimized for developer tools, rapid interactions, and ultra-low latency environments. While limited in reasoning depth compared to its larger... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5 Pro ↻ Auto |
openai/gpt-5-pro |
Multimodal | image, text, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5 Pro is OpenAI’s most advanced model, offering major improvements in reasoning, code quality, and user experience. It is optimized for complex tasks that require step-by-step reasoning, instruction following, and... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5 Pro (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5-pro:batch |
Multimodal | image, text, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5 Pro is OpenAI’s most advanced model, offering major improvements in reasoning, code quality, and user experience. It is optimized for complex tasks that require step-by-step reasoning, instruction following, and... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.1 ↻ Auto |
openai/gpt-5.1 |
Multimodal | image, text, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.1 is the latest frontier-grade model in the GPT-5 series, offering stronger general-purpose reasoning, improved instruction adherence, and a more natural conversational style compared to GPT-5. It uses adaptive reasoning... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.1 (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.1:batch |
Multimodal | image, text, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.1 is the latest frontier-grade model in the GPT-5 series, offering stronger general-purpose reasoning, improved instruction adherence, and a more natural conversational style compared to GPT-5. It uses adaptive reasoning... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.1-Codex ↻ Auto |
openai/gpt-5.1-codex |
Multimodal | text, image | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.1-Codex is a specialized version of GPT-5.1 optimized for software engineering and coding workflows. It is designed for both interactive development sessions and long, independent execution of complex engineering tasks.... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max ↻ Auto |
openai/gpt-5.1-codex-max |
Multimodal | text, image | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.1-Codex-Max is OpenAI’s latest agentic coding model, designed for long-running, high-context software development tasks. It is based on an updated version of the 5.1 reasoning stack and trained on agentic... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini ↻ Auto |
openai/gpt-5.1-codex-mini |
Multimodal | image, text | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.1-Codex-Mini is a smaller and faster version of GPT-5.1-Codex | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.2 ↻ Auto |
openai/gpt-5.2 |
Multimodal | file, image, text | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.2 is the latest frontier-grade model in the GPT-5 series, offering stronger agentic and long context perfomance compared to GPT-5.1. It uses adaptive reasoning to allocate computation dynamically, responding quickly... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.2 (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.2:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.2 is the latest frontier-grade model in the GPT-5 series, offering stronger agentic and long context perfomance compared to GPT-5.1. It uses adaptive reasoning to allocate computation dynamically, responding quickly... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.2 Chat ↻ Auto |
openai/gpt-5.2-chat |
Multimodal | file, image, text | text | 128 Tsd. Tokens | 32 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | GPT-5.2 Chat (AKA Instant) is the fast, lightweight member of the 5.2 family, optimized for low-latency chat while retaining strong general intelligence. It uses adaptive reasoning to selectively “think” on... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.2 Pro ↻ Auto |
openai/gpt-5.2-pro |
Multimodal | image, text, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.2 Pro is OpenAI’s most advanced model, offering major improvements in agentic coding and long context performance over GPT-5 Pro. It is optimized for complex tasks that require step-by-step reasoning,... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.2 Pro (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.2-pro:batch |
Multimodal | image, text, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.2 Pro is OpenAI’s most advanced model, offering major improvements in agentic coding and long context performance over GPT-5 Pro. It is optimized for complex tasks that require step-by-step reasoning,... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.2-Codex ↻ Auto |
openai/gpt-5.2-codex |
Multimodal | text, image | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.2-Codex is an upgraded version of GPT-5.1-Codex optimized for software engineering and coding workflows. It is designed for both interactive development sessions and long, independent execution of complex engineering tasks.... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.3-Codex ↻ Auto |
openai/gpt-5.3-codex |
Multimodal | text, image, file | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.3-Codex is OpenAI’s most advanced agentic coding model, combining the frontier software engineering performance of GPT-5.2-Codex with the broader reasoning and professional knowledge capabilities of GPT-5.2. It achieves state-of-the-art results... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.4 ↻ Auto |
openai/gpt-5.4 |
Multimodal | text, image, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.4 is OpenAI’s latest frontier model, unifying the Codex and GPT lines into a single system. It features a 1M+ token context window (922K input, 128K output) with support for... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.4 (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.4:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.4 is OpenAI’s latest frontier model, unifying the Codex and GPT lines into a single system. It features a 1M+ token context window (922K input, 128K output) with support for... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.4 Image 2 ↻ Auto |
openai/gpt-5.4-image-2 |
Bildgenerierung | image, text, file | image, text | 272 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | [GPT-5.4](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.4) Image 2 combines OpenAI's GPT-5.4 model with state-of-the-art image generation capabilities from GPT Image 2. It enables rich multimodal workflows, allowing users to seamlessly move between reasoning, coding, and... | 2026-10-03 02:45:46 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.4 Mini ↻ Auto |
openai/gpt-5.4-mini |
Multimodal | file, image, text | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.4 mini brings the core capabilities of GPT-5.4 to a faster, more efficient model optimized for high-throughput workloads. It supports text and image inputs with strong performance across reasoning, coding,... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.4 Mini (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.4-mini:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.4 mini brings the core capabilities of GPT-5.4 to a faster, more efficient model optimized for high-throughput workloads. It supports text and image inputs with strong performance across reasoning, coding,... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.4 Nano ↻ Auto |
openai/gpt-5.4-nano |
Multimodal | file, image, text | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.4 nano is the most lightweight and cost-efficient variant of the GPT-5.4 family, optimized for speed-critical and high-volume tasks. It supports text and image inputs and is designed for low-latency... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.4 Nano (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.4-nano:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 400 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.4 nano is the most lightweight and cost-efficient variant of the GPT-5.4 family, optimized for speed-critical and high-volume tasks. It supports text and image inputs and is designed for low-latency... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.4 Pro ↻ Auto |
openai/gpt-5.4-pro |
Multimodal | text, image, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.4 Pro is OpenAI's most advanced model, building on GPT-5.4's unified architecture with enhanced reasoning capabilities for complex, high-stakes tasks. It features a 1M+ token context window (922K input, 128K... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.4 Pro (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.4-pro:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.4 Pro is OpenAI's most advanced model, building on GPT-5.4's unified architecture with enhanced reasoning capabilities for complex, high-stakes tasks. It features a 1M+ token context window (922K input, 128K... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.5 ↻ Auto |
openai/gpt-5.5 |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.5 is OpenAI’s frontier model designed for complex professional workloads, building on GPT-5.4 with stronger reasoning, higher reliability, and improved token efficiency on hard tasks. It features a 1M+ token... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.5 (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.5:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.5 is OpenAI’s frontier model designed for complex professional workloads, building on GPT-5.4 with stronger reasoning, higher reliability, and improved token efficiency on hard tasks. It features a 1M+ token... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.5 Pro ↻ Auto |
openai/gpt-5.5-pro |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.5 Pro is OpenAI’s high-capability model optimized for deep reasoning and accuracy on complex, high-stakes workloads. It features a 1M+ token context window (922K input, 128K output) with support for... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.5-pro:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.5 Pro is OpenAI’s high-capability model optimized for deep reasoning and accuracy on complex, high-stakes workloads. It features a 1M+ token context window (922K input, 128K output) with support for... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.6 Luna ↻ Auto |
openai/gpt-5.6-luna |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Luna is a fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-5.6 series. It is suited for high-volume, latency-sensitive tasks such as chat, classification, and lightweight agentic workflows, providing capable reasoning for... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.6-luna:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Luna is a fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-5.6 series. It is suited for high-volume, latency-sensitive tasks such as chat, classification, and lightweight agentic workflows, providing capable reasoning for... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro ↻ Auto |
openai/gpt-5.6-luna-pro |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Luna Pro is the same underlying model as [GPT-5.6 Luna](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-luna), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.6-luna-pro:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Luna Pro is the same underlying model as [GPT-5.6 Luna](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-luna), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.6 Sol ↻ Auto |
openai/gpt-5.6-sol |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Sol is the flagship model in OpenAI's GPT-5.6 series. It is suited for complex reasoning, coding, and agentic workflows, and is particularly strong at command-line and multi-step coding tasks... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.6-sol:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Sol is the flagship model in OpenAI's GPT-5.6 series. It is suited for complex reasoning, coding, and agentic workflows, and is particularly strong at command-line and multi-step coding tasks... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro ↻ Auto |
openai/gpt-5.6-sol-pro |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Sol Pro is the same underlying model as [GPT-5.6 Sol](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-sol), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.6-sol-pro:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Sol Pro is the same underlying model as [GPT-5.6 Sol](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-sol), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.6 Terra ↻ Auto |
openai/gpt-5.6-terra |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Terra is a balanced model in OpenAI's GPT-5.6 series, positioned between the flagship Sol tier and the cost-efficient Luna tier. It is suited for everyday coding, reasoning, and agentic... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch) ↻ Auto |
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Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Terra is a balanced model in OpenAI's GPT-5.6 series, positioned between the flagship Sol tier and the cost-efficient Luna tier. It is suited for everyday coding, reasoning, and agentic... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-5.6 Terra Pro ↻ Auto |
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Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Terra Pro is the same underlying model as [GPT-5.6 Terra](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-terra), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-5.6 Terra Pro (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-5.6-terra-pro:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-5.6 Terra Pro is the same underlying model as [GPT-5.6 Terra](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-terra), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
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OpenAI: GPT-6 Astra ↻ Auto |
openai/gpt-6-astra |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Astra is OpenAI's flagship model for demanding end-to-end work. It is suited for advanced analysis, software engineering, deep research, scientific work, and document creation, with particular strengths in long-horizon... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Astra (batch) ↻ Auto |
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Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Astra is OpenAI's flagship model for demanding end-to-end work. It is suited for advanced analysis, software engineering, deep research, scientific work, and document creation, with particular strengths in long-horizon... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Astra Pro ↻ Auto |
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Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Astra Pro is the same underlying model as [GPT-6 Astra](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-astra), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Astra Pro (batch) ↻ Auto |
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Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Astra Pro is the same underlying model as [GPT-6 Astra](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-astra), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Luna ↻ Auto |
openai/gpt-6-luna |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Luna is the fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below GPT-6 Sol. It is suited for high-volume and latency-sensitive workloads such as chat, classification, and lightweight agentic... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Luna (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-6-luna:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Luna is the fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below GPT-6 Sol. It is suited for high-volume and latency-sensitive workloads such as chat, classification, and lightweight agentic... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Luna Pro ↻ Auto |
openai/gpt-6-luna-pro |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Luna Pro is the same underlying model as [GPT-6 Luna](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-luna), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-6-luna-pro:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Luna Pro is the same underlying model as [GPT-6 Luna](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-luna), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Sol ↻ Auto |
openai/gpt-6-sol |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Sol is the cost-efficient high-end model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below the flagship GPT-6 Astra and above the fast GPT-6 Luna tier. It is suited for demanding professional... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Sol (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-6-sol:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Sol is the cost-efficient high-end model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below the flagship GPT-6 Astra and above the fast GPT-6 Luna tier. It is suited for demanding professional... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Sol Pro ↻ Auto |
openai/gpt-6-sol-pro |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Sol Pro is the same underlying model as [GPT-6 Sol](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-sol), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-6-sol-pro:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6 Sol Pro is the same underlying model as [GPT-6 Sol](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-sol), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6.1 Sol ↻ Auto |
openai/gpt-6.1-sol |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6.1 Sol is an upgrade to GPT-6 Sol from OpenAI, positioned below the flagship GPT-6 Astra in the GPT-6 series. It is suited for agentic coding, computer use, document-heavy professional... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-6.1-sol:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6.1 Sol is an upgrade to GPT-6 Sol from OpenAI, positioned below the flagship GPT-6 Astra in the GPT-6 series. It is suited for agentic coding, computer use, document-heavy professional... | 2026-10-09 05:38:51 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro ↻ Auto |
openai/gpt-6.1-sol-pro |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6.1 Sol Pro is the same underlying model as [GPT-6.1 Sol](https://openrouter.ai/openai/gpt-6.1-sol), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-6.1-sol-pro:batch |
Multimodal | file, image, text | text | 1.05 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GPT-6.1 Sol Pro is the same underlying model as [GPT-6.1 Sol](https://openrouter.ai/openai/gpt-6.1-sol), served with `reasoning.mode` set to `pro` for higher-quality responses on complex tasks. **Cost note:** pro mode spends far more... | 2026-10-09 05:38:51 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: gpt-oss-120b ↻ Auto |
openai/gpt-oss-120b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 5.1B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | gpt-oss-120b is an open-weight, 117B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) language model from OpenAI designed for high-reasoning, agentic, and general-purpose production use cases. It activates 5.1B parameters per forward pass and is optimized... | 2026-10-15 12:18:42 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: gpt-oss-120b (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-oss-120b:batch |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 5.1B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | gpt-oss-120b is an open-weight, 117B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) language model from OpenAI designed for high-reasoning, agentic, and general-purpose production use cases. It activates 5.1B parameters per forward pass and is optimized... | 2026-09-24 11:40:59 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: gpt-oss-20b ↻ Auto |
openai/gpt-oss-20b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 21B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | gpt-oss-20b is an open-weight 21B parameter model released by OpenAI under the Apache 2.0 license. It uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 3.6B active parameters per forward pass, optimized for... | 2026-09-22 22:57:30 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: gpt-oss-20b (batch) ↻ Auto |
openai/gpt-oss-20b:batch |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 21B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | gpt-oss-20b is an open-weight 21B parameter model released by OpenAI under the Apache 2.0 license. It uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 3.6B active parameters per forward pass, optimized for... | 2026-09-22 22:57:30 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: gpt-oss-safeguard-20b ↻ Auto |
openai/gpt-oss-safeguard-20b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | gpt-oss-safeguard-20b is a safety reasoning model from OpenAI built upon gpt-oss-20b. This open-weight, 21B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model offers lower latency for safety tasks like content classification, LLM filtering, and trust... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o1 ↻ Auto |
openai/o1 |
Multimodal | text, image, file | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The latest and strongest model family from OpenAI, o1 is designed to spend more time thinking before responding. The o1 model series is trained with large-scale reinforcement learning to reason... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o1-pro ↻ Auto |
openai/o1-pro |
Multimodal | text, image, file | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The o1 series of models are trained with reinforcement learning to think before they answer and perform complex reasoning. The o1-pro model uses more compute to think harder and provide... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o3 ↻ Auto |
openai/o3 |
Multimodal | image, text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | o3 is a well-rounded and powerful model across domains. It sets a new standard for math, science, coding, and visual reasoning tasks. It also excels at technical writing and instruction-following.... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o3 (batch) ↻ Auto |
openai/o3:batch |
Multimodal | image, text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | o3 is a well-rounded and powerful model across domains. It sets a new standard for math, science, coding, and visual reasoning tasks. It also excels at technical writing and instruction-following.... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o3 Mini ↻ Auto |
openai/o3-mini |
Multimodal | text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | OpenAI o3-mini is a cost-efficient language model optimized for STEM reasoning tasks, particularly excelling in science, mathematics, and coding. This model supports the `reasoning_effort` parameter, which can be set to... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o3 Mini (batch) ↻ Auto |
openai/o3-mini:batch |
Multimodal | text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | OpenAI o3-mini is a cost-efficient language model optimized for STEM reasoning tasks, particularly excelling in science, mathematics, and coding. This model supports the `reasoning_effort` parameter, which can be set to... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o3 Mini High ↻ Auto |
openai/o3-mini-high |
Multimodal | text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | OpenAI o3-mini-high is the same model as [o3-mini](/openai/o3-mini) with reasoning_effort set to high. o3-mini is a cost-efficient language model optimized for STEM reasoning tasks, particularly excelling in science, mathematics, and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o3 Pro ↻ Auto |
openai/o3-pro |
Multimodal | text, file, image | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The o-series of models are trained with reinforcement learning to think before they answer and perform complex reasoning. The o3-pro model uses more compute to think harder and provide consistently... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o4 Mini ↻ Auto |
openai/o4-mini |
Multimodal | image, text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | OpenAI o4-mini is a compact reasoning model in the o-series, optimized for fast, cost-efficient performance while retaining strong multimodal and agentic capabilities. It supports tool use and demonstrates competitive reasoning... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o4 Mini (batch) ↻ Auto |
openai/o4-mini:batch |
Multimodal | image, text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | OpenAI o4-mini is a compact reasoning model in the o-series, optimized for fast, cost-efficient performance while retaining strong multimodal and agentic capabilities. It supports tool use and demonstrates competitive reasoning... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| OpenAI Aktiv |
OpenAI: o4 Mini High ↻ Auto |
openai/o4-mini-high |
Multimodal | image, text, file | text | 200 Tsd. Tokens | 100 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | OpenAI o4-mini-high is the same model as [o4-mini](/openai/o4-mini) with reasoning_effort set to high. OpenAI o4-mini is a compact reasoning model in the o-series, optimized for fast, cost-efficient performance while retaining... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Openrouter Aktiv |
Auto Router ↻ Auto |
openrouter/auto |
Bildgenerierung | text, image, audio, file, video | text, image | 2 Mio. Tokens | nicht ausgewiesen | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The Auto Router automatically selects the best model for your prompt, powered by the wisdom of the market. It routes you based on what the OpenRouter community collectively spends on... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Openrouter Aktiv |
Auto Router (Beta) ↻ Auto |
openrouter/auto-beta |
Bildgenerierung | text, image, audio, file, video | text, image | 2 Mio. Tokens | nicht ausgewiesen | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The experimental version of our Auto Router where we test new improvements. Use it to get the latest and greatest version of our general purpose auto router, but expect beta... | 2026-09-18 20:37:17 Quelle: openrouter |
| Openrouter Aktiv |
Body Builder (beta) ↻ Auto |
openrouter/bodybuilder |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Transform your natural language requests into structured OpenRouter API request objects. Describe what you want to accomplish with AI models, and Body Builder will construct the appropriate API calls. Example:... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Openrouter Aktiv |
Free Models Router ↻ Auto |
openrouter/free |
Multimodal | text, image | text | 200 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The simplest way to get free inference. openrouter/free is a router that selects free models at random from the models available on OpenRouter. The router smartly filters for models that... | 2026-09-20 09:45:12 Quelle: openrouter |
| Openrouter Aktiv |
OpenRouter: Fusion ↻ Auto |
openrouter/fusion |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Fusion turns your prompt into a small multi-model deliberation. A panel of expert models (see below) analyzes your prompt in parallel with web search and web fetch enabled, then a... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Openrouter Aktiv |
Pareto Code Router ↻ Auto |
openrouter/pareto-code |
Generalist | text | text | 2 Mio. Tokens | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The Pareto Router maintains a tiered shortlist of strong coding models, ranked by [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/) coding percentiles. Set min_coding_score between 0 and 1 on the [pareto-router plugin](https://openrouter.ai/docs/guides/routing/routers/pareto-router#the-min_coding_score-parameter) to control how... | 2026-10-14 11:31:34 Quelle: openrouter |
| Perceptron Aktiv |
Perceptron: Perceptron Mk1 ↻ Auto |
perceptron/perceptron-mk1 |
Multimodal | text, image, video | text | 32.8 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Perceptron Mk1 (Mark One) is Perceptron's highest-quality vision-language model for video and embodied reasoning.** It accepts image and video inputs paired with natural language queries, and produces detailed visual understanding... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Perceptron Aktiv |
Perceptron: Perceptron Mk1.5 ↻ Auto |
perceptron/perceptron-mk1.5 |
Multimodal | text, image, video, audio | text | 36.9 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Perceptron Mk1.5 is Perceptron's embodied reasoning model for physical agents. It accepts text, image, video, and audio input, and answers with text plus optional structured annotations: points, boxes, polygons, tracks,... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
| Perplexity Aktiv |
Sonar |
sonar |
Web Search | – | – | 128K | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Non-Reasoning | Schnelle aktuelle Recherche | 2026-09-07 |
| Perplexity Aktiv |
Sonar Pro |
sonar-pro |
Web Search | – | – | Aktuelles Sonar-Modell | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Search | Komplexere aktuelle Suchanfragen | 2026-09-07 |
| Perplexity Aktiv |
Sonar Reasoning Pro |
sonar-reasoning-pro |
Web Search / Reasoning | – | – | 128K | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning | Mehrstufige Analyse mit Web-Recherche | 2026-09-07 |
| Perplexity Aktiv |
Sonar Deep Research |
sonar-deep-research |
Deep Research | – | – | Modellabhängig | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Research | Umfangreiche Markt-, Technik- und Literaturrecherche | 2026-09-07 |
| Perplexity Aktiv |
Perplexity: Sonar ↻ Auto |
perplexity/sonar |
Multimodal | text, image | text | 127.1 Tsd. Tokens | 114.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Sonar is lightweight, affordable, fast, and simple to use — now featuring citations and the ability to customize sources. It is designed for companies seeking to integrate lightweight question-and-answer features... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Perplexity Aktiv |
Perplexity: Sonar Deep Research ↻ Auto |
perplexity/sonar-deep-research |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 115.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Sonar Deep Research is a research-focused model designed for multi-step retrieval, synthesis, and reasoning across complex topics. It autonomously searches, reads, and evaluates sources, refining its approach as it gathers... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Perplexity Aktiv |
Perplexity: Sonar Pro ↻ Auto |
perplexity/sonar-pro |
Multimodal | text, image | text | 200 Tsd. Tokens | 8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Note: Sonar Pro pricing includes Perplexity search pricing. See [details here](https://docs.perplexity.ai/guides/pricing#detailed-pricing-breakdown-for-sonar-reasoning-pro-and-sonar-pro) For enterprises seeking more advanced capabilities, the Sonar Pro API can handle in-depth, multi-step queries with added extensibility, like... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Perplexity Aktiv |
Perplexity: Sonar Pro Search ↻ Auto |
perplexity/sonar-pro-search |
Multimodal | text, image | text | 200 Tsd. Tokens | 8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Exclusively available on the OpenRouter API, Sonar Pro's new Pro Search mode is Perplexity's most advanced agentic search system. It is designed for deeper reasoning and analysis. Pricing is based... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Perplexity Aktiv |
Perplexity: Sonar Reasoning Pro ↻ Auto |
perplexity/sonar-reasoning-pro |
Multimodal | text, image | text | 128 Tsd. Tokens | 115.2 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Note: Sonar Pro pricing includes Perplexity search pricing. See [details here](https://docs.perplexity.ai/guides/pricing#detailed-pricing-breakdown-for-sonar-reasoning-pro-and-sonar-pro) Sonar Reasoning Pro is a premier reasoning model powered by DeepSeek R1 with Chain of Thought (CoT). Designed for... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Poolside Aktiv |
Poolside: Laguna S 2.1 ↻ Auto |
poolside/laguna-s-2.1 |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Laguna S 2.1 is the latest coding agent model from [Poolside](). Laguna S 2.1 is a 118B total parameter model with 8B active parameters, scoring 70.2% on Terminal-Bench 2.1 and... | 2026-10-03 02:45:46 Quelle: openrouter |
| Poolside Aktiv |
Poolside: Laguna S 2.1 (free) ↻ Auto |
poolside/laguna-s-2.1:free |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Laguna S 2.1 is the latest coding agent model from [Poolside](). Laguna S 2.1 is a 118B total parameter model with 8B active parameters, scoring 70.2% on Terminal-Bench 2.1 and... | 2026-10-03 02:45:46 Quelle: openrouter |
| Poolside Aktiv |
Poolside: Laguna XS 2.1 ↻ Auto |
poolside/laguna-xs-2.1 |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Laguna XS 2.1 is the latest coding agent model in the 33B-A3B category from [Poolside](https://poolside.ai/) and a step forward from their Laguna XS.2 model (released in April 2026). It combines... | 2026-10-03 02:45:46 Quelle: openrouter |
| Poolside Aktiv |
Poolside: Laguna XS 2.1 (free) ↻ Auto |
poolside/laguna-xs-2.1:free |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Laguna XS 2.1 is the latest coding agent model in the 33B-A3B category from [Poolside](https://poolside.ai/) and a step forward from their Laguna XS.2 model (released in April 2026). It combines... | 2026-10-03 02:45:46 Quelle: openrouter |
| Prism Ml Aktiv |
PrismML: Ternary Bonsai 2 27B ↻ Auto |
prism-ml/ternary-bonsai-2-27b |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Bonsai 2 27B is a 27B-parameter reasoning model from PrismML derived from Qwen3.8-27B. It supports coding, mathematics, tool calling, and image understanding with a 262K-token context window. Ternary compression shrinks... | 2026-09-19 09:04:42 Quelle: openrouter |
| Qwen Aktiv |
Qwen3 |
Qwen3 |
Open-Weight Generalist | – | – | Modellgröße abhängig | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Thinking und Non-Thinking Mode | Lokale Modelle, Reasoning, Coding, mehrsprachig | 2026-09-07 |
| Qwen Aktiv |
Qwen3-Coder 480B-A35B |
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct |
Open-Weight Coding / Agentic | – | – | 256K nativ; bis 1M mit Extrapolation laut Ankündigung | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Agentic Coding | Software Engineering, Browser-/Tool-Agenten | 2026-09-07 |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen Plus 0728 ↻ Auto |
qwen/qwen-plus-2025-07-28 |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen Plus 0728, based on the Qwen3 foundation model, is a 1 million context hybrid reasoning model with a balanced performance, speed, and cost combination. | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen-Plus ↻ Auto |
qwen/qwen-plus |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen-Plus, based on the Qwen2.5 foundation model, is a 131K context model with a balanced performance, speed, and cost combination. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen2.5 7B Instruct ↻ Auto |
qwen/qwen-2.5-7b-instruct |
Generalist | text | text | 32.8 Tsd. Tokens | 29.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen2.5 7B is the latest series of Qwen large language models. Qwen2.5 brings the following improvements upon Qwen2: - Significantly more knowledge and has greatly improved capabilities in coding and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct ↻ Auto |
qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct |
Multimodal | text, image | text | 128 Tsd. Tokens | 115.2 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen2.5-VL is proficient in recognizing common objects such as flowers, birds, fish, and insects. It is also highly capable of analyzing texts, charts, icons, graphics, and layouts within images. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 14B ↻ Auto |
qwen/qwen3-14b |
Generalist | text | text | 41 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 14.8B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-14B is a dense 14.8B parameter causal language model from the Qwen3 series, designed for both complex reasoning and efficient dialogue. It supports seamless switching between a "thinking" mode for... | 2026-10-10 18:27:37 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 235B A22B ↻ Auto |
qwen/qwen3-235b-a22b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 235B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-235B-A22B is a 235B parameter mixture-of-experts (MoE) model developed by Qwen, activating 22B parameters per forward pass. It supports seamless switching between a "thinking" mode for complex reasoning, math, and... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 ↻ Auto |
qwen/qwen3-235b-a22b-2507 |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 is a multilingual, instruction-tuned mixture-of-experts language model based on the Qwen3-235B architecture, with 22B active parameters per forward pass. It is optimized for general-purpose text generation, including instruction following,... | 2026-10-06 04:09:10 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 ↻ Auto |
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 |
Generalist | text | text | 128 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 235B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 is a high-performance, open-weight Mixture-of-Experts (MoE) language model optimized for complex reasoning tasks. It activates 22B of its 235B parameters per forward pass and natively supports up to 262,144... | 2026-10-10 06:05:00 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 30B A3B ↻ Auto |
qwen/qwen3-30b-a3b |
Generalist | text | text | 41 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3, the latest generation in the Qwen large language model series, features both dense and mixture-of-experts (MoE) architectures to excel in reasoning, multilingual support, and advanced agent tasks. Its unique... | 2026-10-10 06:05:00 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ↻ Auto |
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507 |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 is a 30.5B-parameter mixture-of-experts language model from Qwen, with 3.3B active parameters per inference. It operates in non-thinking mode and is designed for high-quality instruction following, multilingual understanding, and... | 2026-10-08 17:38:32 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 30B A3B Thinking 2507 ↻ Auto |
qwen/qwen3-30b-a3b-thinking-2507 |
Generalist | text | text | 81.9 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 30B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 is a 30B parameter Mixture-of-Experts reasoning model optimized for complex tasks requiring extended multi-step thinking. The model is designed specifically for “thinking mode,” where internal reasoning traces are separated... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 32B ↻ Auto |
qwen/qwen3-32b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 32.8B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-32B is a dense 32.8B parameter causal language model from the Qwen3 series, optimized for both complex reasoning and efficient dialogue. It supports seamless switching between a "thinking" mode for... | 2026-10-09 05:38:51 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 8B ↻ Auto |
qwen/qwen3-8b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 8.2B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-8B is a dense 8.2B parameter causal language model from the Qwen3 series, designed for both reasoning-heavy tasks and efficient dialogue. It supports seamless switching between "thinking" mode for math,... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct ↻ Auto |
qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 30.5B | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct is a 30.5B parameter Mixture-of-Experts (MoE) model with 128 experts (8 active per forward pass), designed for advanced code generation, repository-scale understanding, and agentic tool use. Built on the... | 2026-10-17 01:23:31 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B ↻ Auto |
qwen/qwen3-coder |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct is a Mixture-of-Experts (MoE) code generation model developed by the Qwen team. It is optimized for agentic coding tasks such as function calling, tool use, and long-context reasoning over... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 Coder Flash ↻ Auto |
qwen/qwen3-coder-flash |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3 Coder Flash is Alibaba's fast and cost efficient version of their proprietary Qwen3 Coder Plus. It is a powerful coding agent model specializing in autonomous programming via tool calling... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 Coder Next ↻ Auto |
qwen/qwen3-coder-next |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows. It uses a sparse MoE design with 80B total parameters and only 3B activated per... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 Coder Plus ↻ Auto |
qwen/qwen3-coder-plus |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3 Coder Plus is Alibaba's proprietary version of the Open Source Qwen3 Coder 480B A35B. It is a powerful coding agent model specializing in autonomous programming via tool calling and... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 Max ↻ Auto |
qwen/qwen3-max |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-Max is an updated release built on the Qwen3 series, offering major improvements in reasoning, instruction following, multilingual support, and long-tail knowledge coverage compared to the January 2025 version. It... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 Max Thinking ↻ Auto |
qwen/qwen3-max-thinking |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-Max-Thinking is the flagship reasoning model in the Qwen3 series, designed for high-stakes cognitive tasks that require deep, multi-step reasoning. By significantly scaling model capacity and reinforcement learning compute, it... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct ↻ Auto |
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct is an instruction-tuned chat model in the Qwen3-Next series optimized for fast, stable responses without “thinking” traces. It targets complex tasks across reasoning, code generation, knowledge QA, and multilingual... | 2026-10-21 07:24:43 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking ↻ Auto |
qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking is a reasoning-first chat model in the Qwen3-Next line that outputs structured “thinking” traces by default. It’s designed for hard multi-step problems; math proofs, code synthesis/debugging, logic, and agentic... | 2026-10-10 06:05:00 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct ↻ Auto |
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-VL-235B-A22B Instruct is an open-weight multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video. The Instruct model targets general vision-language use (VQA, document parsing, chart/table... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Thinking ↻ Auto |
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking |
Multimodal | text, image | text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-VL-235B-A22B Thinking is a multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video. The Thinking model is optimized for multimodal reasoning in STEM and math.... | 2026-10-09 05:38:51 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct ↻ Auto |
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct is a multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding for images and videos. Its Instruct variant optimizes instruction-following for general multimodal tasks. It excels in perception... | 2026-09-25 12:10:35 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking ↻ Auto |
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking is a multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding for images and videos. Its Thinking variant enhances reasoning in STEM, math, and complex tasks. It excels... | 2026-10-10 06:05:00 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 VL 32B Instruct ↻ Auto |
qwen/qwen3-vl-32b-instruct |
Multimodal | text, image | text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-VL-32B-Instruct is a large-scale multimodal vision-language model designed for high-precision understanding and reasoning across text, images, and video. With 32 billion parameters, it combines deep visual perception with advanced text... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
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Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ↻ Auto |
qwen/qwen3-vl-8b-instruct |
Multimodal | image, text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen3-VL-8B-Instruct is a multimodal vision-language model from the Qwen3-VL series, built for high-fidelity understanding and reasoning across text, images, and video. It features improved multimodal fusion with Interleaved-MRoPE for long-horizon... | 2026-10-10 06:05:00 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3 VL 8B Thinking ↻ Auto |
qwen/qwen3-vl-8b-thinking |
Multimodal | image, text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3-VL-8B-Thinking is the reasoning-optimized variant of the Qwen3-VL-8B multimodal model, designed for advanced visual and textual reasoning across complex scenes, documents, and temporal sequences. It integrates enhanced multimodal alignment and... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.5 397B A17B ↻ Auto |
qwen/qwen3.5-397b-a17b |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The Qwen3.5 series 397B-A17B native vision-language model is built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. It delivers... | 2026-10-20 07:19:08 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ↻ Auto |
qwen/qwen3.5-plus-02-15 |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The Qwen3.5 native vision-language series Plus models are built on a hybrid architecture that integrates linear attention mechanisms with sparse mixture-of-experts models, achieving higher inference efficiency. In a variety of... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 ↻ Auto |
qwen/qwen3.5-plus-20260420 |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.5 Plus (April 2026) is a large-scale multimodal language model from Alibaba. It accepts text, image, and video input and produces text output, with a 1M token context window. This... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.5-122B-A10B ↻ Auto |
qwen/qwen3.5-122b-a10b |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The Qwen3.5 122B-A10B native vision-language model is built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. In terms of... | 2026-09-29 14:35:27 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.5-27B ↻ Auto |
qwen/qwen3.5-27b |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The Qwen3.5 27B native vision-language Dense model incorporates a linear attention mechanism, delivering fast response times while balancing inference speed and performance. Its overall capabilities are comparable to those of... | 2026-10-19 07:08:54 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.5-35B-A3B ↻ Auto |
qwen/qwen3.5-35b-a3b |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 81.9 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The Qwen3.5 Series 35B-A3B is a native vision-language model designed with a hybrid architecture that integrates linear attention mechanisms and a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. Its overall... | 2026-10-21 07:24:43 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.5-9B ↻ Auto |
qwen/qwen3.5-9b |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.5-9B is a multimodal foundation model from the Qwen3.5 family, designed to deliver strong reasoning, coding, and visual understanding in an efficient 9B-parameter architecture. It uses a unified vision-language design... | 2026-10-21 07:24:43 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Qwen: Qwen3.5-9B (batch) ↻ Auto |
qwen/qwen3.5-9b:batch |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.5-9B is a multimodal foundation model from the Qwen3.5 family, designed to deliver strong reasoning, coding, and visual understanding in an efficient 9B-parameter architecture. It uses a unified vision-language design... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.5-Flash ↻ Auto |
qwen/qwen3.5-flash-02-23 |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | The Qwen3.5 native vision-language Flash models are built on a hybrid architecture that integrates a linear attention mechanism with a sparse mixture-of-experts model, achieving higher inference efficiency. Compared to the... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.6 27B ↻ Auto |
qwen/qwen3.6-27b |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.6 27B is a dense 27-billion-parameter language model from the Qwen Team at Alibaba, released in April 2026. It features hybrid multimodal capabilities — accepting text, image, and video inputs... | 2026-10-16 00:31:08 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.6 35B A3B ↻ Auto |
qwen/qwen3.6-35b-a3b |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.6-35B-A3B is an open-weight multimodal model from Alibaba Cloud with 35 billion total parameters and 3 billion active parameters per token. It uses a hybrid sparse mixture-of-experts architecture combining Gated... | 2026-10-14 23:33:49 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.6 Flash ↻ Auto |
qwen/qwen3.6-flash |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.6 Flash is a fast, efficient language model from Alibaba's Qwen 3.6 series. It supports text, image, and video input with a 1M token context window. Tiered pricing kicks in... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.6 Max Preview ↻ Auto |
qwen/qwen3.6-max-preview |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.6-Max-Preview is a proprietary frontier model from Alibaba Cloud built on a sparse mixture-of-experts architecture with approximately 1 trillion total parameters. It is optimized for agentic coding, tool use, and... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.6 Plus ↻ Auto |
qwen/qwen3.6-plus |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen 3.6 Plus builds on a hybrid architecture that combines efficient linear attention with sparse mixture-of-experts routing, enabling strong scalability and high-performance inference. Compared to the 3.5 series, it delivers... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.7 Flash ↻ Auto |
qwen/qwen3.7-flash |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.7 Flash is a vision-language reasoning model from Alibaba. It is suited for multimodal agents, visual coding, search, and computer interaction, with strengths in object recognition, spatial understanding, and real-world... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.7 Max ↻ Auto |
qwen/qwen3.7-max |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.7-Max is the flagship model in Alibaba's Qwen3.7 series. It supports text input and output and is designed for agent-centric workloads, with particular strengths in coding, office and productivity tasks,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.7 Plus ↻ Auto |
qwen/qwen3.7-plus |
Multimodal | text, image | text | 1 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.7-Plus is a cost-effective model in Alibaba's Qwen3.7 series. It supports text and image input with text output, building on the series' text capabilities with a comprehensive upgrade to its... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.7 Plus (batch) ↻ Auto |
qwen/qwen3.7-plus:batch |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.7-Plus is a cost-effective model in Alibaba's Qwen3.7 series. It supports text and image input with text output, building on the series' text capabilities with a comprehensive upgrade to its... | 2026-10-17 05:21:12 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B ↻ Auto |
qwen/qwen3.8-2.4t-a95b |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 909 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.8 2.4T A95B is an open-weight sparse mixture-of-experts model from Qwen and the open-weight variant of [Qwen3.8 Max](/qwen/qwen3.8-max), with 95 billion active parameters out of 2.4 trillion total. It is... | 2026-10-21 07:24:43 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B (batch) ↻ Auto |
qwen/qwen3.8-2.4t-a95b:batch |
Generalist | text | text | 1.01 Mio. Tokens | 909 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.8 2.4T A95B is an open-weight sparse mixture-of-experts model from Qwen and the open-weight variant of [Qwen3.8 Max](/qwen/qwen3.8-max), with 95 billion active parameters out of 2.4 trillion total. It is... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.8 27B ↻ Auto |
qwen/qwen3.8-27b |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be... | 2026-10-20 07:19:08 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.8 27B (free) ↻ Auto |
qwen/qwen3.8-27b:free |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be... | 2026-09-18 08:21:41 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.8 Flash ↻ Auto |
qwen/qwen3.8-flash |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.8 Flash is a multimodal reasoning model from Alibaba. It is suited for coding assistance, agentic workflows, visual understanding, document and codebase analysis, desktop interaction, chart analysis, and long-video analysis. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.8 Max (0902) ↻ Auto |
qwen/qwen3.8-max-0902 |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.8 Max 0902 is an updated snapshot of Qwen3.8 Max from Alibaba's Qwen team. It is a 2.4-trillion-parameter mixture-of-experts model that accepts text, image, and video input and returns text,... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.8 Max Prime ↻ Auto |
qwen/qwen3.8-max-prime |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.8 Max Prime is a higher-throughput variant of Qwen3.8 Max from Alibaba's Qwen team, served as a separate SKU at a higher price point. It accepts text, image, and video... | 2026-09-23 23:40:59 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen: Qwen3.8 Omni Flash ↻ Auto |
qwen/qwen3.8-omni-flash |
Multimodal | text, image, audio, video | text | 1 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Qwen3.8 Omni Flash is an omni-modal reasoning model from Alibaba, the first Qwen model built around agentic capabilities with native audio-video understanding. It is suited for audio-video analysis and summarization,... | 2026-09-22 22:57:30 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen2.5 72B Instruct ↻ Auto |
qwen/qwen-2.5-72b-instruct |
Generalist | text | text | 32.8 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen2.5 72B is the latest series of Qwen large language models. Qwen2.5 brings the following improvements upon Qwen2: - Significantly more knowledge and has greatly improved capabilities in coding and... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Qwen / Alibaba Aktiv |
Qwen2.5 Coder 32B Instruct ↻ Auto |
qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct |
Generalist | text | text | 32.8 Tsd. Tokens | 29.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Qwen2.5-Coder is the latest series of Code-Specific Qwen large language models (formerly known as CodeQwen). Qwen2.5-Coder brings the following improvements upon CodeQwen1.5: - Significantly improvements in **code generation**, **code reasoning**... | 2026-09-20 21:51:52 Quelle: openrouter |
| Reflection Aktiv |
Reflection: Beam 1.0 501B A23B ↻ Auto |
reflection/beam-1.0-501b-a23b |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Beam 1.0 is Reflection's open-weight reasoning model for coding and long-horizon agentic workflows. It uses a sparse mixture-of-experts architecture with 501B total and 23B active parameters per token, and a... | 2026-10-17 01:23:31 Quelle: openrouter |
| Rekaai Aktiv |
Reka Edge ↻ Auto |
rekaai/reka-edge |
Multimodal | image, text, video | text | 16.4 Tsd. Tokens | 14.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Reka Edge is an extremely efficient 7B multimodal vision-language model that accepts image/video+text inputs and generates text outputs. This model is optimized specifically to deliver industry-leading performance in image understanding,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Rekaai Aktiv |
Reka Flash 3 ↻ Auto |
rekaai/reka-flash-3 |
Generalist | text | text | 65.5 Tsd. Tokens | 59 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Reka Flash 3 is a general-purpose, instruction-tuned large language model with 21 billion parameters, developed by Reka. It excels at general chat, coding tasks, instruction-following, and function calling. Featuring a... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Relace Aktiv |
Relace: Relace Apply 3 ↻ Auto |
relace/relace-apply-3 |
Generalist | text | text | 256 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Relace Apply 3 is a specialized code-patching LLM that merges AI-suggested edits straight into your source files. It can apply updates from GPT-4o, Claude, and others into your files at... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Relace Aktiv |
Relace: Relace Search ↻ Auto |
relace/relace-search |
Generalist | text | text | 256 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | The relace-search model uses 4-12 `view_file` and `grep` tools in parallel to explore a codebase and return relevant files to the user request. In contrast to RAG, relace-search performs agentic... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Sakana Aktiv |
Sakana: Fugu Max ↻ Auto |
sakana/fugu-max |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Fugu Max is the cost-performance model in Sakana AI's Fugu family. Rather than a single monolithic model, Fugu is a learned multi-agent orchestration system: a language model trained to route... | 2026-09-11 13:42:02 Quelle: openrouter |
| Sakana Aktiv |
Sakana: Fugu Ultra ↻ Auto |
sakana/fugu-ultra |
Multimodal | text, image | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Fugu Ultra is the higher-performance model in Sakana AI's Fugu family. Rather than a single monolithic model, Fugu is a learned multi-agent orchestration system: a language model trained to route... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Sakana Aktiv |
Sakana: Fugu Ultra v2 ↻ Auto |
sakana/fugu-ultra-v2 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 128 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Fugu Ultra v2 is the higher-performance model in Sakana AI's Fugu family. Rather than a single monolithic model, Fugu is a learned multi-agent orchestration system: a language model trained to... | 2026-09-11 13:42:02 Quelle: openrouter |
| Sakana Aktiv |
Sakana: Sakana Namazu ↻ Auto |
sakana/sakana-namazu |
Multimodal | text, image, file | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Sakana Namazu is a Japanese-specialized reasoning model from Sakana AI, based on Kimi K2.6 with additional training for Japanese language and business contexts. It is suited for Japanese instruction following,... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Sao10k Aktiv |
Sao10K: Llama 3 8B Lunaris ↻ Auto |
sao10k/l3-lunaris-8b |
Generalist | text | text | 8.2 Tsd. Tokens | 7.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Lunaris 8B is a versatile generalist and roleplaying model based on Llama 3. It's a strategic merge of multiple models, designed to balance creativity with improved logic and general knowledge.... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Sao10k Aktiv |
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 ↻ Auto |
sao10k/l3.1-euryale-70b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Euryale L3.1 70B v2.2 is a model focused on creative roleplay from [Sao10k](https://ko-fi.com/sao10k). It is the successor of [Euryale L3 70B v2.1](/models/sao10k/l3-euryale-70b). | 2026-10-09 05:38:51 Quelle: openrouter |
| Sao10k Aktiv |
Sao10K: Llama 3.3 Euryale 70B ↻ Auto |
sao10k/l3.3-euryale-70b |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Euryale L3.3 70B is a model focused on creative roleplay from [Sao10k](https://ko-fi.com/sao10k). It is the successor of [Euryale L3 70B v2.2](/models/sao10k/l3-euryale-70b). | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Scaledown Aktiv |
ScaleDown: Extract ↻ Auto |
scaledown/extract |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 900 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Extract is a description-driven entity extraction model from ScaleDown. Instead of a fixed set of entity types, callers describe the fields they want in plain English through `provider.options.scaledown.entities`, and the... | 2026-10-13 22:59:26 Quelle: openrouter |
| Scaledown Aktiv |
ScaleDown: Summarize ↻ Auto |
scaledown/summarize |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Summarize is an abstractive summarization model from ScaleDown. It condenses long text and documents into a fluent, faithful rewrite rather than lifting sentences from the source, and is suited for... | 2026-10-13 22:59:26 Quelle: openrouter |
| Stealth Aktiv |
Space Bunny Alpha ↻ Auto |
stealth/space-bunny-alpha |
Multimodal | text, image, video | text | 1 Mio. Tokens | 524.3 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Space Bunny Alpha is an anonymous large model with blazing-fast inference, strong coding capabilities and native multimodal input support. It delivers adjustable reasoning effort, and a 1M-token context window. Space... | 2026-10-01 03:56:49 Quelle: openrouter |
| Stealth Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Union Alpha ↻ Auto |
stealth/union-alpha |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Union Alpha is a multimodal model built for research, coding, and agentic workflows, while delivering frontier-level performance across a broad range of general-purpose tasks. Union Alpha is a stealth model.... | 2026-09-16 18:33:09 Quelle: openrouter |
| Stepfun Aktiv |
StepFun: Step 3.5 Flash ↻ Auto |
stepfun/step-3.5-flash |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 65.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | 196B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Step 3.5 Flash is StepFun's most capable open-source foundation model. Built on a sparse Mixture of Experts (MoE) architecture, it selectively activates only 11B of its 196B parameters per token.... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Stepfun Aktiv |
StepFun: Step 3.7 Flash ↻ Auto |
stepfun/step-3.7-flash |
Multimodal | text, image, video | text | 262.1 Tsd. Tokens | 230.4 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | 11B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Step 3.7 Flash is StepFun's latest high-efficiency multimodal Mixture-of-Experts model. It pairs a 196B-parameter language backbone with a vision encoder for native image and video understanding, activating roughly 11B parameters... | 2026-10-02 01:52:22 Quelle: openrouter |
| Stepfun Aktiv |
StepFun: Step 5 Preview ↻ Auto |
stepfun/step-5-preview |
Multimodal | text, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 64 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Step 5 Preview is StepFun's flagship model for agentic work, built on a sparse Mixture-of-Experts architecture (27B active / 600B total parameters). It performs strongly in software engineering and professional... | 2026-10-15 12:18:42 Quelle: openrouter |
| Tencent Aktiv |
Tencent: Hunyuan A13B Instruct ↻ Auto |
tencent/hunyuan-a13b-instruct |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Hunyuan-A13B is a 13B active parameter Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Tencent, with a total parameter count of 80B and support for reasoning via Chain-of-Thought. It offers competitive benchmark... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Tencent Aktiv |
Tencent: Hy-MT2-1.8B ↻ Auto |
tencent/hy-mt2-1.8b |
Generalist | text | text | 8.2 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Hy-MT2-1.8B is a compact 1.8B-parameter translation model from Tencent. It supports 33 language pairs and five Chinese dialect and minority-language pairs, with workflows for structured, delimiter-based, contextual, glossary-based, and style-guided... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Tencent Aktiv |
Tencent: Hy-MT2-30B-A3B ↻ Auto |
tencent/hy-mt2-30b-a3b |
Generalist | text | text | 8.2 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Hy-MT2-30B-A3B is Tencent's flagship translation model in the Hy-MT2 family. It supports 33 language pairs and five Chinese dialect and minority-language pairs, with workflows for structured, delimiter-based, contextual, glossary-based, and... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Tencent Aktiv |
Tencent: Hy-MT2-7B ↻ Auto |
tencent/hy-mt2-7b |
Generalist | text | text | 8.2 Tsd. Tokens | 4.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Hy-MT2-7B is a 7B-parameter translation model from Tencent. It supports 33 language pairs and five Chinese dialect and minority-language pairs, with workflows for structured, delimiter-based, contextual, glossary-based, and style-guided translation. | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Tencent Aktiv |
Tencent: Hy3 ↻ Auto |
tencent/hy3 |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 128 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Hy3 is a 295B-parameter Mixture-of-Experts model from Tencent (21B active, 192 experts with top-8 routing) built for reasoning, agentic workflows, and real-world production use. It supports a configurable reasoning effort:... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Tencent Aktiv |
Tencent: Hy3 preview ↻ Auto |
tencent/hy3-preview |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Hy3 preview is a high-efficiency Mixture-of-Experts model from Tencent designed for agentic workflows and production use. It supports configurable reasoning levels across disabled, low, and high modes, allowing it to... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Tencent Aktiv |
Tencent: Hy4 preview ↻ Auto |
tencent/hy4-preview |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 64 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Tencent: Hy4 preview is a mixture-of-experts model from Tencent, with 49B active parameters out of 770B total. It is designed for coding agents, complex tool-use workflows, and productivity tasks that... | 2026-10-17 01:23:31 Quelle: openrouter |
| Thedrummer Aktiv |
TheDrummer: Cydonia 24B V4.1 ↻ Auto |
thedrummer/cydonia-24b-v4.1 |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Uncensored and creative writing model based on Mistral Small 3.2 24B with good recall, prompt adherence, and intelligence. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Thedrummer Aktiv |
TheDrummer: Skyfall 36B V2 ↻ Auto |
thedrummer/skyfall-36b-v2 |
Generalist | text | text | 32.8 Tsd. Tokens | 29.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Skyfall 36B v2 is an enhanced iteration of Mistral Small 2501, specifically fine-tuned for improved creativity, nuanced writing, role-playing, and coherent storytelling. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Thedrummer Aktiv |
TheDrummer: UnslopNemo 12B ↻ Auto |
thedrummer/unslopnemo-12b |
Generalist | text | text | 1.02 Mio. Tokens | 819.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | UnslopNemo v4.1 is the latest addition from the creator of Rocinante, designed for adventure writing and role-play scenarios. | 2026-09-16 18:33:09 Quelle: openrouter |
| Thinkingmachines Aktiv |
Thinking Machines: Inkling ↻ Auto |
thinkingmachines/inkling |
Multimodal | text, image, audio | text | 524.3 Tsd. Tokens | 471.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Inkling is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 41B active parameters out of 975B total. It is designed for general-purpose reasoning, coding, agentic and tool-use systems,... | 2026-10-07 04:16:01 Quelle: openrouter |
| Thinkingmachines Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Thinking Machines: Inkling (batch) ↻ Auto |
thinkingmachines/inkling:batch |
Multimodal | text, image, audio | text | 524.3 Tsd. Tokens | 471.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Inkling is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 41B active parameters out of 975B total. It is designed for general-purpose reasoning, coding, agentic and tool-use systems,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Thinkingmachines Aktiv |
Thinking Machines: Inkling (free) ↻ Auto |
thinkingmachines/inkling:free |
Multimodal | text, image, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 262.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Inkling is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 41B active parameters out of 975B total. It is designed for general-purpose reasoning, coding, agentic and tool-use systems,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Thinkingmachines Aktiv |
Thinking Machines: Inkling Small ↻ Auto |
thinkingmachines/inkling-small |
Multimodal | text, image, audio | text | 524.3 Tsd. Tokens | 262.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Inkling Small is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 12B active parameters out of 276B total. It is positioned as the smaller, more efficient member of... | 2026-09-26 12:43:04 Quelle: openrouter |
| Thinkingmachines Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Thinking Machines: Inkling Small (batch) ↻ Auto |
thinkingmachines/inkling-small:batch |
Multimodal | text, image, audio | text | 524.3 Tsd. Tokens | 471.9 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Inkling Small is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 12B active parameters out of 276B total. It is positioned as the smaller, more efficient member of... | 2026-09-07 09:52:59 Quelle: openrouter |
| Thinkingmachines Aktiv |
Thinking Machines: Inkling Small (free) ↻ Auto |
thinkingmachines/inkling-small:free |
Multimodal | text, image, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 262.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Inkling Small is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 12B active parameters out of 276B total. It is positioned as the smaller, more efficient member of... | 2026-09-11 01:14:36 Quelle: openrouter |
| Typesafe Aktiv |
TypeSafe: Jev Router ↻ Auto |
typesafe/jev-router |
Multimodal | audio, file, image, text, video | text | 1 Mio. Tokens | nicht ausgewiesen | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Jev Router picks the best model and reasoning effort for each request, balancing quality, speed, and cost. It runs on [Jev](https://openrouter.ai/~typesafe/jev-latest), TypeSafe's first System One model, and adapts as your... | 2026-10-01 03:56:49 Quelle: openrouter |
| Unbiased Aktiv |
Pareto ↻ Auto |
unbiased/pareto |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Pareto is a multimodal composite model built for research, coding, and agentic workflows, while delivering frontier-level performance across a broad range of general-purpose tasks. | 2026-09-30 03:21:41 Quelle: openrouter |
| Unbiased Aktiv |
Pareto 26.10 ↻ Auto |
unbiased/pareto-26.10 |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Pareto is a multimodal composite model built for research, coding, and agentic workflows, while delivering frontier-level performance across a broad range of general-purpose tasks. | 2026-10-18 05:50:41 Quelle: openrouter |
| Unbiased Aktiv |
Pareto 26.10 Preview ↻ Auto |
unbiased/pareto-26.10-preview |
Multimodal | text, image | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Pareto is a multimodal composite model built for research, coding, and agentic workflows, while delivering frontier-level performance across a broad range of general-purpose tasks. This is a preview of the... | 2026-10-14 11:31:34 Quelle: openrouter |
| Unbiased Aktiv |
Pareto 26.9 ↻ Auto |
unbiased/pareto-26.9 |
Multimodal | text, image | text | 262.1 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Pareto is a multimodal composite model built for research, coding, and agentic workflows, while delivering frontier-level performance across a broad range of general-purpose tasks. | 2026-10-14 11:31:34 Quelle: openrouter |
| Undi95 Aktiv |
ReMM SLERP 13B ↻ Auto |
undi95/remm-slerp-l2-13b |
Generalist | text | text | 6.1 Tsd. Tokens | 5.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | A recreation trial of the original MythoMax-L2-B13 but with updated models. #merge | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Upstage Aktiv |
Upstage: Solar Mini 4 ↻ Auto |
upstage/solar-mini4 |
Generalist | text | text | 524.3 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Solar Mini 4 is Upstage's compact, cost-efficient language model, a 35B-parameter mixture-of-experts with 3B active parameters and a 524K context window. It is built for agentic use cases where response... | 2026-09-23 23:40:59 Quelle: openrouter |
| Upstage Aktiv |
Upstage: Solar Pro 3 ↻ Auto |
upstage/solar-pro-3 |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Solar Pro 3 is Upstage's powerful Mixture-of-Experts (MoE) language model. With 102B total parameters and 12B active parameters per forward pass, it delivers exceptional performance while maintaining computational efficiency. Optimized... | 2026-09-18 20:37:17 Quelle: openrouter |
| Upstage Aktiv |
Upstage: Solar Pro 4 ↻ Auto |
upstage/solar-pro4 |
Generalist | text | text | 524.3 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Solar Pro 4 is Upstage's cost-efficient large language model, featuring a 524K context window. It is built for long-horizon tasks and agentic workflows, with strong capabilities in office productivity, document-intensive... | 2026-09-18 20:37:17 Quelle: openrouter |
| Writer Aktiv |
Writer: Palmyra X5 ↻ Auto |
writer/palmyra-x5 |
Generalist | text | text | 1.04 Mio. Tokens | 8.2 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Kein separater Reasoning-Parameter im Aggregat ausgewiesen | Palmyra X5 is Writer's most advanced model, purpose-built for building and scaling AI agents across the enterprise. It delivers industry-leading speed and efficiency on context windows up to 1 million... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| xAI Aktiv |
Grok 4.6 |
grok-4.6 |
Generalist / Reasoning / Coding | – | – | 500K Kontext | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | reasoning_effort: low, medium, high, xhigh | Coding, Agenten, Wissensarbeit | 2026-09-07 |
| xAI Aktiv |
Grok 4.3 |
grok-4.3 |
Generalist | – | – | 1M Kontext | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning none/low/medium/high | Schnelle Tool- und Wissensaufgaben | 2026-09-07 |
| xAI Aktiv |
Grok Imagine Image 2.0 |
Imagine Image 2.0 |
Bildgenerierung | – | – | Spezialisierte Imagine API | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Bildparameter modellspezifisch | Bildgenerierung und Editing | 2026-09-07 |
| xAI Aktiv |
Grok Imagine Video 1.5 |
Imagine Video 1.5 |
Videogenerierung | – | – | Spezialisierte Imagine API | nicht ausgewiesen | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Videoauflösung/-dauer modellspezifisch | Videoerzeugung | 2026-09-07 |
| xAI Aktiv |
SpaceXAI: Grok 4.20 ↻ Auto |
x-ai/grok-4.20 |
Multimodal | text, image, file | text | 2 Mio. Tokens | 1.8 Mio. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Grok 4.20 is a reasoning model from SpaceXAI with industry-leading speed and agentic tool calling capabilities. It combines the lowest hallucination rate on the market with strict prompt adherance, delivering... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| xAI Aktiv |
SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent ↻ Auto |
x-ai/grok-4.20-multi-agent |
Multimodal | text, image, file | text | 2 Mio. Tokens | 1.8 Mio. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Grok 4.20 Multi-Agent is a variant of SpaceXAI’s Grok 4.20 designed for collaborative, agent-based workflows. Multiple agents operate in parallel to conduct deep research, coordinate tool use, and synthesize information... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| xAI Aktiv |
SpaceXAI: Grok 4.3 ↻ Auto |
x-ai/grok-4.3 |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 900 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Grok 4.3 is a reasoning model from SpaceXAI. It accepts text and image inputs with text output, and is suited for agentic workflows, instruction-following tasks, and applications requiring high factual... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| xAI Aktiv |
SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) ↻ Auto |
x-ai/grok-4.3:batch |
Multimodal | text, image, file | text | 1 Mio. Tokens | 900 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Grok 4.3 is a reasoning model from SpaceXAI. It accepts text and image inputs with text output, and is suited for agentic workflows, instruction-following tasks, and applications requiring high factual... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| xAI Aktiv |
SpaceXAI: Grok 4.5 ↻ Auto |
x-ai/grok-4.5 |
Multimodal | text, image, file | text | 500 Tsd. Tokens | 450 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Grok 4.5 is a model from SpaceXAI with frontier performance on coding, knowledge work, and STEM. | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| xAI Aktiv |
SpaceXAI: Grok 4.6 ↻ Auto |
x-ai/grok-4.6 |
Multimodal | text, image, file | text | 500 Tsd. Tokens | 450 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Grok 4.6 is a model from SpaceXAI with frontier performance on coding, knowledge work, and STEM. It is succeeded by [Grok 4.7](/x-ai/grok-4.7). | 2026-09-21 22:10:13 Quelle: openrouter |
| xAI Aktiv |
SpaceXAI: Grok 4.7 ↻ Auto |
x-ai/grok-4.7 |
Multimodal | text, image, file | text | 500 Tsd. Tokens | 450 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Grok 4.7 is SpaceXAI's flagship model for coding, agentic tasks, and knowledge work, succeeding Grok 4.6. It is particularly strong at long-running software engineering tasks, verifying its own work, and... | 2026-09-21 22:10:13 Quelle: openrouter |
| xAI Aktiv |
SpaceXAI: Grok Build 0.1 ↻ Auto |
x-ai/grok-build-0.1 |
Multimodal | text, image, file | text | 256 Tsd. Tokens | 230.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Grok Build 0.1 is SpaceXAI’s fast coding model trained specifically for agentic software engineering workflows. It supports text and image inputs with text output, and is optimized for interactive coding... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Xiaomi Aktiv |
Xiaomi: MiMo-V2.5 ↻ Auto |
xiaomi/mimo-v2.5 |
Multimodal | text, audio, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 945 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiMo-V2.5 is a native omnimodal model by Xiaomi. It delivers Pro-level agentic performance at roughly half the inference cost, while surpassing MiMo-V2-Omni in multimodal perception across image and video understanding... | 2026-10-21 07:24:43 Quelle: openrouter |
| Xiaomi Aktiv |
Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro ↻ Auto |
xiaomi/mimo-v2.5-pro |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 945 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiMo-V2.5-Pro is Xiaomi’s flagship model, delivering strong performance in general agentic capabilities, complex software engineering, and long-horizon tasks, with top rankings on benchmarks such as ClawEval, GDPVal, and SWE-bench Pro.... | 2026-10-21 07:24:43 Quelle: openrouter |
| Xiaomi Aktiv |
Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash ↻ Auto |
xiaomi/mimo-v2.6-flash |
Multimodal | text, image, video, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiMo-V2.6-Flash is an open-source foundation model developed by Xiaomi. Built on a Mixture-of-Experts architecture with 309B total parameters and 15B activated per token, it employs a hybrid attention mechanism for... | 2026-10-03 02:45:46 Quelle: openrouter |
| Xiaomi Aktiv |
Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro ↻ Auto |
xiaomi/mimo-v2.6-pro |
Multimodal | text, image, video, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiMo-V2.6-Pro is the flagship foundation model developed by Xiaomi. Built at a scale of over 1T parameters, it is designed to push the ceiling of capability for the most demanding... | 2026-09-26 00:18:35 Quelle: openrouter |
| Xiaomi Aktiv |
Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed ↻ Auto |
xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed |
Multimodal | text, image, video, audio | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed is the fast speed edition of Xiaomi's flagship foundation model, MiMo-V2.6-Pro. Built from the same 1T MiMo-V2.6-Pro checkpoint, it matches the original model in quality while delivering roughly 10x... | 2026-09-22 10:27:45 Quelle: openrouter |
| Xingchen Agi Aktiv |
XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) ↻ Auto |
xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free |
Generalist | text | text | 262.1 Tsd. Tokens | 235.9 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Xing4.0-29B-A4B is an open-weight mixture-of-experts language model from China Telecom's AI team (TeleAI) and the successor to the TeleChat series. It has 29B total parameters with 4B active per token... | 2026-10-17 01:23:31 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 4.5 ↻ Auto |
z-ai/glm-4.5 |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 98.3 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-4.5 is our latest flagship foundation model, purpose-built for agent-based applications. It leverages a Mixture-of-Experts (MoE) architecture and supports a context length of up to 128k tokens. GLM-4.5 delivers significantly... | 2026-10-02 14:04:31 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 4.5 Air ↻ Auto |
z-ai/glm-4.5-air |
Generalist | text | text | 131.1 Tsd. Tokens | 98.3 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-4.5-Air is the lightweight variant of our latest flagship model family, also purpose-built for agent-centric applications. Like GLM-4.5, it adopts the Mixture-of-Experts (MoE) architecture but with a more compact parameter... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 4.5V ↻ Auto |
z-ai/glm-4.5v |
Multimodal | text, image | text | 65.5 Tsd. Tokens | 16.4 Tsd. Tokens | Bildverarbeitung/-ausgabe unterstützt; Pixel-/Bildanzahlgrenzen sind providerabhängig. | 106B | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-4.5V is a vision-language foundation model for multimodal agent applications. Built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 106B parameters and 12B activated parameters, it achieves state-of-the-art results in video understanding,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 4.6 ↻ Auto |
z-ai/glm-4.6 |
Generalist | text | text | 204.8 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | Compared with GLM-4.5, this generation brings several key improvements: Longer context window: The context window has been expanded from 128K to 200K tokens, enabling the model to handle more complex... | 2026-10-10 06:05:00 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 4.6V ↻ Auto |
z-ai/glm-4.6v |
Multimodal | image, text, video | text | 131.1 Tsd. Tokens | 32.8 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-4.6V is a large multimodal model designed for high-fidelity visual understanding and long-context reasoning across images, documents, and mixed media. It supports up to 128K tokens, processes complex page layouts... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 4.7 ↻ Auto |
z-ai/glm-4.7 |
Generalist | text | text | 204.8 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-4.7 is Z.ai’s latest flagship model, featuring upgrades in two key areas: enhanced programming capabilities and more stable multi-step reasoning/execution. It demonstrates significant improvements in executing complex agent tasks while... | 2026-10-17 05:21:12 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 4.7 Flash ↻ Auto |
z-ai/glm-4.7-flash |
Generalist | text | text | 200 Tsd. Tokens | 118 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | As a 30B-class SOTA model, GLM-4.7-Flash offers a new option that balances performance and efficiency. It is further optimized for agentic coding use cases, strengthening coding capabilities, long-horizon task planning,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5 ↻ Auto |
z-ai/glm-5 |
Generalist | text | text | 204.8 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-5 is Z.ai’s flagship open-source foundation model engineered for complex systems design and long-horizon agent workflows. Built for expert developers, it delivers production-grade performance on large-scale programming tasks, rivaling leading... | 2026-10-20 19:20:10 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5 Turbo ↻ Auto |
z-ai/glm-5-turbo |
Generalist | text | text | 202.8 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-5 Turbo is a new model from Z.ai designed for fast inference and strong performance in agent-driven environments such as OpenClaw scenarios. It is deeply optimized for real-world agent workflows... | 2026-09-24 23:50:46 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5.1 ↻ Auto |
z-ai/glm-5.1 |
Generalist | text | text | 204.8 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-5.1 delivers a major leap in coding capability, with particularly significant gains in handling long-horizon tasks. Unlike previous models built around minute-level interactions, GLM-5.1 can work independently and continuously on... | 2026-10-21 07:24:43 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5.2 ↻ Auto |
z-ai/glm-5.2 |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering,... | 2026-10-09 05:38:51 Quelle: openrouter |
| Z.ai Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Z.ai: GLM 5.2 (batch) ↻ Auto |
z-ai/glm-5.2:batch |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Z.ai Nicht mehr im aktuellen Aggregat |
Z.ai: GLM 5.2 (free) ↻ Auto |
z-ai/glm-5.2:free |
Generalist | text | text | 32.8 Tsd. Tokens | 29.5 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering,... | 2026-09-16 05:46:21 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5.3 ↻ Auto |
z-ai/glm-5.3 |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves... | 2026-10-05 16:08:59 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5.3 (batch) ↻ Auto |
z-ai/glm-5.3:batch |
Generalist | text | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves... | 2026-09-22 22:57:30 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5.3 Flash ↻ Auto |
z-ai/glm-5.3-flash |
Multimodal | text, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 943.7 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while... | 2026-10-18 05:50:41 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) ↻ Auto |
z-ai/glm-5.3-flash:batch |
Multimodal | text, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while... | 2026-10-16 12:52:10 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5.3 FlashX ↻ Auto |
z-ai/glm-5.3-flashx |
Multimodal | text, image, video | text | 1.05 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-5.3-FlashX is the high-speed variant of Z.ai's GLM-5.3-Flash, a native multimodal model delivering inference speeds of up to 200 tokens/s. Built on the same hybrid sparse and linear attention architecture... | 2026-09-24 23:50:46 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5.3 Prime ↻ Auto |
z-ai/glm-5.3-prime |
Generalist | text | text | 1 Mio. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | nicht ausgewiesen / providerabhängig | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-5.3-Prime is the high-speed variant of Z.ai's GLM-5.3, inheriting its full capabilities while delivering 1.5–2× the output throughput through inference acceleration. It supports text input and output with a 1M-token... | 2026-09-24 11:40:59 Quelle: openrouter |
| Z.ai Aktiv |
Z.ai: GLM 5V Turbo ↻ Auto |
z-ai/glm-5v-turbo |
Multimodal | image, text, video | text | 202.8 Tsd. Tokens | 131.1 Tsd. Tokens | Video unterstützt; konkrete Frame-/Dauergrenzen sind provider- bzw. endpunktabhängig. | nicht verlässlich veröffentlicht | Reasoning/Denkmodus über Providerparameter unterstützt | GLM-5V-Turbo is Z.ai’s first native multimodal agent foundation model, built for vision-based coding and agent-driven tasks. It natively handles image, video, and text inputs, excels at long-horizon planning, complex coding,... | 2026-09-24 23:50:46 Quelle: openrouter |
Hinweis zur Interpretation: Die Tabelle zeigt eine große, automatisch gepflegte Marktübersicht. Angaben zu Tokens, Frames, Modalitäten und Konfigurationsparametern hängen von der jeweiligen Quelle und teils auch vom Provider-/API-Endpunkt ab. Wo keine belastbaren Werte vorliegen, wird dies ausdrücklich gekennzeichnet.