Saltar al contenido
Alfa
  • Modelos
  • Clasificaciones
  • Ori
Hablar con ventas

Pie de página

OpenRouterOpenRouter
© 2026 OpenRouter, Inc

Producto

  • Chat
  • Clasificaciones
  • Pruebas de rendimiento
  • Aplicaciones
  • Descubrir
  • Modelos
  • Ori
  • Colecciones
  • Proveedores
  • Herramientas
  • Precios
  • Business
  • Enterprise
  • Laboratorio

Empresa

  • Acerca de
  • Blog
  • Clientes
  • Empleo
    Empleo
  • Privacidad
  • Términos del servicio
  • Centro de confianza
  • Soporte
  • Compatible con OR
  • Datos
  • Marca

Desarrollador

  • Documentación
  • Referencia de la API
  • Plataforma para desarrolladores
  • Estado
  • Mapa del sitio para IA

Conectar

  • Discord
  • GitHub
  • LinkedIn
  • X
  • YouTube
Favicon de baseten

Baseten: Mammoth 1

baseten/mammoth-1

Pesos del modelo
Comparar

Mammoth 1 is a 27B decision model from Base Labs, Baseten's research team, built on Qwen3.5-27B. Given a state (text or JSON) and typed questions (yes/no, multiple choice, or ordinal score), it returns a calibrated probability for every option in a single forward pass, with no text generation. It is TypeSafe System One compatible and suits classification, routing, and scoring where you need a scored answer instead of prose. Its smaller sibling is Elephant 1Opens in new tab.

Modalidades
Precio de entrada / salida
0,10 US$ / 0 US$por 1M
Contexto
16K
Publicado
21 oct 2026
Comparar
Zona de pruebasProveedoresPreciosRendimientoTiempo de actividadAplicacionesActividadDocumentaciónPreguntas frecuentesExplorar

Zona de pruebas

Proveedores

Este modelo está alojado por un único proveedor. OpenRouter le reenvía todas las solicitudes directamente, sin necesidad de tomar decisiones de enrutamiento.

Precios

El precio medio que los clientes pagan realmente por este modelo, junto a los precios que publican los proveedores. El uso de caché y los descuentos hacen que el precio realmente pagado a menudo sea muy inferior al publicado.

Rendimiento

La velocidad de generación indica lo rápido que escribe el modelo (tokens por segundo: cuanto mayor, mejor). La latencia es el tiempo total de ida y vuelta (cuanto menor, mejor). TTFT es el tiempo hasta el primer token: cuánto tarda en aparecer algo en pantalla (cuanto menor, mejor).

Tiempo de actividad

El tiempo de actividad es el porcentaje de los últimos 3 días en que al menos un proveedor respondía a las solicitudes. La disponibilidad es el porcentaje de tiempo en que la inferencia se sirvió correctamente. OpenRouter supervisa continuamente y utiliza el siguiente mejor proveedor cuando uno devuelve un error.

Aplicaciones

Aplicaciones públicas que envían más tráfico a este modelo. Una buena señal de cómo son las cargas de trabajo reales en producción, y una pista sobre los casos de uso para los que este modelo es más adecuado.

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

API

Código listo para usar para llamar a este modelo. Se ejecuta en la API Decisions de OpenRouter en lugar del endpoint de chat compatible con OpenAI, por lo que las estructuras de solicitud y respuesta que se muestran a continuación son específicas de las decisiones estructuradas: los SDK de Chat Completions no funcionarán con él.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Documentación

Guías, recetarios, artículos de blog y herramientas para desarrollar con Baseten: Mammoth 1 en OpenRouter.

  • Multimodal DecisionsGuía
  • Decisions LabLaboratorio

Explorar más modelos

Modelos de IA con visión: LLM multimodales para la comprensión de imágenesColecciónClasificaciones de modelos de decisiónClasificación
Latencia
0,10 US$Gratis0,15s
100,00 %
Latencia
0,15s

P50, mejor proveedor

Tiempo de actividad (3 d)El modelo estaba accesible. Solicitud enrutada a un proveedor.
100,00 %
Disponibilidad (3 d)El modelo devolvió una inferencia de cualquier proveedor. Los errores y las respuestas vacías cuentan en su contra.
99,99 %

Disponibilidad durante los últimos 3 días

Últimas 72 horas
Disponibilidad 99,99 %
Hace 3 díasHace 2 díasAyerAhora

Disponibilidad en las últimas 24 horas

OpenRouter Availability
99,99 %

Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

1.
Favicon de https://github.com/astro-databank
astro-databank scorer
nuevo
64,9Mtókenes
2.
Favicon de https://velou.com/
Velou Golden Enrichment
nuevo
25,8Mtókenes
3.
Favicon de https://decisions.model-eval.local/
Model-Eval Decisions
nuevo
13,7Mtókenes
4.
Favicon de https://chopbench.local/
ChopBench
nuevo
13,2Mtókenes
5.
Favicon de https://cornerstoneroofingandsiding.com/
camen-trading
nuevo
8,87Mtókenes

Preguntas frecuentes

Mammoth 1 is a 27B decision model from Base Labs, Baseten's research team, built on Qwen3.5-27B. Given a state (text or JSON) and typed questions (yes/no, multiple choice, or ordinal score), it returns a calibrated probability for every option in a single forward pass, with no text generation.

La documentación de Mammoth 1 en OpenRouter incluye la guía Multimodal Decisions y la versión interactiva de Decisions Lab. La guía de inicio rápido cubre las claves de API y su primera solicitud, y la referencia de la API enumera todos los parámetros.

Mammoth 1 cuesta 0,10 US$/M de tokens de entrada y 0,00 US$/M de tókenes de salida.

Mammoth 1 tiene una ventana de contexto de 16.384 tókenes.

Mammoth 1 acepta texto e imágenes como entrada y devuelve decisiones estructuradas.

Joey 1 y Elephant 1 son otros modelos de texto de Baseten.

Mammoth 1 se lanzó el 21 de octubre de 2026.

Más modelos de Baseten

Joey 1

Joey 1 is a 2B decision model from Base Labs, Baseten's research team, built on Qwen3.5-2B. Given a state (text or JSON) and typed questions (yes/no, multiple choice, or ordinal score), it returns a calibrated probability for every option in a single forward pass, with no text generation. It is TypeSafe System One compatible and suits high-volume routing, classification, and guardrail checks where latency and cost matter most. Its larger siblings are Elephant 1 and Mammoth 1.

Decisiones0,01 US$ / 0 US$
Elephant 1

Elephant 1 is a 9B decision model from Base Labs, Baseten's research team, built on Qwen3.5-9B. Given a state (text or JSON) and typed questions (yes/no, multiple choice, or ordinal score), it returns a calibrated probability for every option in a single forward pass, with no text generation. It is TypeSafe System One compatible and suits routing, classification, and scoring where you need a scored answer instead of prose. Its larger sibling is Mammoth 1.

Decisiones0,035 US$ / 0 US$

Mammoth 1 cuesta 0,10 US/Mdetokensdeentraday0,00 US/M de tokens de entrada y 0,00 US/Mdetokensdeentraday0,00 US/M de tókenes de salida.