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Pareto 26.10

unbiased/pareto-26.10

Vergleich

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.

Modalitäten
Eingabe- / Ausgabepreis
0,80 $ / 3,20 $pro 1 Mio.
Kontext
1,0M
Veröffentlicht
15. Okt. 2026
Vergleich
AnbieterPreiseLeistungVerfügbarkeitAppsAktivitätFAQEntdecken

Anbieter

Dieses Modell wird von einem einzigen Anbieter gehostet. OpenRouter leitet jede Anfrage direkt an ihn weiter – es sind keine Routing-Entscheidungen erforderlich.

Preise

Der durchschnittliche Preis, den Kunden tatsächlich für dieses Modell zahlen, neben den von Anbietern veröffentlichten Preisen. Durch Caching und Rabatte liegt der tatsächlich gezahlte Preis oft deutlich unter dem Listenpreis.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Die API von OpenRouter ist OpenAI-kompatibel – bei den meisten SDKs genügt es, die Basis-URL auszutauschen. Zwischen den Modellen ändert sich nur der unten stehende Modell-Slug.

Pareto-Versionen

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

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KI-Modelle mit Bildverarbeitung: Multimodale LLMs für das BildverständnisSammlungKI-ModellranglistenRangliste
Latenz / Durchsatz
0,80 $3,20 $0,03 $2,85s53 tps
98,99 %
Durchsatz
53Token/s

P50, bester Wert über alle Anbieter hinweg

Latenz
2,85s

P50, bester Anbieter

Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell war erreichbar. Die Anfrage wurde an einen Anbieter weitergeleitet.
100,00 %
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell hat über einen beliebigen Anbieter ein Inferenzergebnis zurückgegeben. Fehler und leere Antworten wirken sich negativ darauf aus.
98,27 %

Verfügbarkeit in den letzten 3 Tagen

Letzte 72 Stunden
Verfügbarkeit 98,27 %
Vor 3 TagenVor 2 TagenGesternJetzt

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability
98,49 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

1.
Favicon für https://claude.ai/apple-touch-icon.png
Claude Code
Claude Code is Anthropic's agentic coding tool that reads your entire codebase, plans and executes changes across files, runs tests, and iterates on failures, all from natural language prompts.
8,44BToken
2.
Favicon für https://pi.dev/
pi
There are many coding agents, but this one is yours.
5,56BToken
3.
Favicon für https://nousresearch.com
Hermes Agent
Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.
1,32BToken
4.
Favicon für https://kilocode.ai/
Kilo Code
Kilo Code is an open-source AI coding agent that works across VS Code, JetBrains, and CLI to help developers ship code faster with agentic workflows.
334MToken
5.
Favicon für https://openclaw.ai/
OpenClaw
OpenClaw is an open-source AI agent that connects to your messaging apps and takes real actions on your behalf, from running commands and browsing the web to managing files and sending emails.
150MToken

Häufig gestellte Fragen

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.

Pareto 26.10 kostet 0,80 $/M Eingabe-Token und 3,20 $/M Ausgabe-Token, mit separaten Tarifen für Cache Read für 0,03 $/M tokens.

Pareto 26.10 hat ein Kontextfenster von 1.048.576 Token. Es unterstützt bis zu 131.072 Completion-Token.

Ja. Pareto 26.10 akzeptiert tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Es unterstützt response_format nicht, daher wird die JSON-Ausgabe nicht erzwungen.

Pareto 26.10 akzeptiert Text und Bilder als Eingabe und gibt Text zurück.

Pareto 26.9 ist ein weiteres Text-Modell von Unbiased.

Pareto 26.10 wurde am 15. Oktober 2026 veröffentlicht.

Weitere Modelle von Unbiased

Pareto 26.10

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.

Text1,0M Kontext0,80 $ / 3,20 $
Pareto Latest

This model always redirects to the latest model in the Pareto family.

Text262K Kontext
Pareto 26.9

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.

Text262K Kontext2,50 $ / 7,50 $
Pareto 26.10 Preview

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 next Pareto version and may change without notice; use pareto-26.9 for stable behaviour.

Text1,0M Kontext