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ibm-granite의 파비콘

IBM: Granite 4.0 Micro

ibm-granite/granite-4.0-h-micro

모델 가중치
비교

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 context tool calling.

모달리티
입력/출력 가격
US$0.017 / US$0.1121M당
컨텍스트
131K
출시
2025년 10월 20일
비교
제공업체가격성능가동 시간벤치마크앱활동자주 묻는 질문탐색

제공업체

이 모델은 하나의 제공업체에서 호스팅됩니다. OpenRouter는 모든 요청을 해당 제공업체로 직접 전달하므로 라우팅 결정을 내릴 필요가 없습니다.

가격

고객이 이 모델에 실제로 지불하는 평균 가격으로, 제공업체가 게시한 가격과 함께 표시됩니다. 캐싱과 할인으로 인해 실제 지불 가격은 게시된 가격보다 훨씬 낮은 경우가 많습니다.

성능

처리량은 모델이 얼마나 빠르게 출력하는지를 나타냅니다(초당 토큰 수 — 높을수록 좋음). 지연 시간은 전체 왕복 시간입니다(낮을수록 좋음). TTFT는 첫 토큰까지 걸리는 시간으로, 무언가 화면에 표시되기 시작할 때까지의 시간을 뜻합니다(낮을수록 좋음).

가동 시간

가동 시간은 지난 3일 동안 하나 이상의 제공업체가 요청에 응답한 시간의 비율입니다. 가용성은 추론이 성공적으로 제공된 시간의 비율입니다. OpenRouter는 지속적으로 모니터링하며, 한 제공업체에서 오류를 반환하면 다음으로 적합한 제공업체를 사용합니다.

벤치마크

표준화된 평가와 공유 벤치마크 프롬프트에 대한 이 모델 자체의 출력 점수입니다. 백분율이 높을수록 더 좋으며, 각 순위는 이 모델이 해당 출처에서 평가된 모델 중 어디에 위치하는지를 보여줍니다.

벤치마크 점수 요약: IBM: Granite 4.0 Micro (Artificial Analysis)
출처벤치마크점수
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro Intelligence Index5.1
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro Math Index6.0
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro GPQA Diamond33.6%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro HLE5.0%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro IFBench24.8%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro τ²-Bench Telecom12.6%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro AA-LCR7.0%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro CritPt0.0%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro LiveCodeBench18.0%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro Terminal-Bench Hard1.5%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro MMLU-Pro44.7%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro AA-Omniscience Accuracy9.3%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro AA-Omniscience Non-Hallucination Rate4.2%
Artificial AnalysisGranite 4.0 Micro AIME 20256.0%

앱

이 모델로 가장 많은 트래픽을 보내는 공개 앱입니다. 실제 프로덕션 워크로드가 어떤 모습인지 파악하는 데 유용하며, 이 모델이 어떤 사용 사례에 가장 적합한지 알려 주는 단서이기도 합니다.

활동

시간 경과에 따른 이 모델의 토큰 사용량과 요청 트래픽입니다.

API

이 모델을 호출하는 데 바로 사용할 수 있는 코드입니다. OpenRouter의 API는 OpenAI와 호환되므로 대부분의 SDK는 기본 URL만 바꾸면 작동합니다. 모델 간에 변경되는 것은 아래의 모델 슬러그뿐입니다.

더 많은 모델 살펴보기

AI 모델 순위순위
US$0.017US$0.1120.44s35 tps
100.00%
처리량
35tok/s

P50, 제공업체 전체 중 최고

지연 시간
0.44초

P50, 최고 제공업체

가동 시간(3일)모델에 연결할 수 있습니다. 요청이 제공업체로 라우팅되었습니다.
100.00%
가용성(3일)모델이 어떤 제공업체에서든 추론 결과를 반환한 비율입니다. 오류와 빈 응답은 가동 시간을 낮춥니다.
99.98%

지난 3일간의 가용성

최근 72시간
가용성 99.98%
3일 전2일 전어제지금

지난 24시간 동안의 가용성

OpenRouter Availability
99.98%

업스트림 제공업체에서 오류가 발생하면 요청 필터에서 허용하는 경우 정상 상태인 다른 제공업체로 라우팅하여 복구할 수 있습니다. 제공업체별 가동 시간 데이터는 프로그래밍 방식으로 엔드포인트 API를 통해 확인할 수 있습니다. 로드 밸런싱 및 사용자 지정 옵션에 대해 자세히 알아보세요.

1.
https://thesubspace.io/의 파비콘
Subspace
신규
1.69B토큰
2.
https://yeyu.ai/의 파비콘
Yeyu AI
신규
939M토큰
3.
https://classifier.dev/의 파비콘
classifier.dev
신규
631M토큰
4.
https://krafton-ml.net/의 파비콘
arm-experiments
신규
379M토큰
5.
https://github.com/thedotmack/claude-mem의 파비콘
claude-mem
Memory for Claude Code
255M토큰

자주 묻는 질문

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 context tool calling.

Granite 4.0 Micro의 비용은 US$0.017/M 입력 토큰 및 US$0.112/M 출력 토큰입니다.

Granite 4.0 Micro의 컨텍스트 윈도우는 131,000토큰입니다. 최대 131,000개의 완료 토큰을 지원합니다.

아니요. Granite 4.0 Micro은(는) tools를 지원하지 않으므로 함수 호출을 사용할 수 없습니다. JSON 스키마 적용 없이 JSON 출력을 위한 response_format을 지원합니다.

Granite 4.2 8B은(는) IBM의 또 다른 텍스트 모델입니다.

Granite 4.0 Micro은(는) 2025년 10월 20일에 출시되었습니다.

다음 제공업체의 추가 모델 ibm-granite

Granite 4.2 8B

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, and non-thinking modes.

The model supports 12 languages: English, German, Spanish, French, Japanese, Portuguese, Arabic, Czech, Italian, Korean, Dutch, and Chinese.

텍스트컨텍스트 131KUS$0.06 / US$0.25
Granite 4.1 8B

Granite 4.1 8B is a dense, decoder-only 8-billion-parameter language model from IBM, part of the Granite 4.1 family. It supports a 131K-token context window and is designed for enterprise tasks including tool calling, retrieval-augmented generation (RAG), code generation with fill-in-the-middle support, text summarization, classification, and extraction.

The model handles 12 languages (English, German, Spanish, French, Japanese, Portuguese, Arabic, Czech, Italian, Korean, Dutch, and Chinese) and implements OpenAI-compatible tool calling. Released under the Apache 2.0 license.

텍스트컨텍스트 131K