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granite-4.2-3b

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Hy-MT2-1.8B

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Inflect-Nano-v2

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InternVL3-2B

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InternVL3_5-1B

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Kev-0.8B-LiteRT

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Kev-4B-LiteRT

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kitten-tts-nano-0.8

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laya-LiteRT

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LFM2.5-1.2B-Instruct

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LiteRT is Google's on-device runtime, the new name for TensorFlow Lite (Android: `com.google.ai.edge.litert:litert`), and `litert-torch`, the renamed `ai-edge-torch`, is its PyTorch converter: a PyTorch model converted unmodified with `litert_torch.convert` matched the original to 4e-7 on a Galaxy S26 (measured, LiteRT 2.2.0, Android 16, 2026-09-05). Measured on device (edge-compat, lfm2.5-1.2b-instruct-int4): Galaxy S26 · LiteRT-LM 0.16.0 · GPU · did not run: engine_create_failed (2026-08-23); Raspberry Pi 5 · LiteRT-LM 0.16.1 · CPU, 4 threads · decode 9.3 tok/s · prefill 54 tok/s · TTFT 4.84 s (2026-09-01). Record: https://github.com/john-rocky/edge-compat/blob/main/cards/lfm2.5-1.2b-instruct-int4/CARD.md Measured on device (edge-compat, lfm2.5-1.2b-instruct-int8): Galaxy S26 · LiteRT-LM 0.16.0 · CPU · decode 41.0 tok/s · prefill 491 tok/s · TTFT 440 ms (2026-09-05); Pixel 8a · LiteRT-LM 0.16.0 · CPU · decode 20.4 tok/s · prefill 143 tok/s · TTFT 1.48 s (2026-09-05); Raspberry Pi 5 · LiteRT-LM 0.16.1 · CPU, 4 threads · decode 7.0 tok/s · prefill 75 tok/s · TTFT 3.56 s (2026-09-01). Record: https://github.com/john-rocky/edge-compat/blob/main/cards/lfm2.5-1.2b-instruct-int8/CARD.md

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LFM2.5-2.6B

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LFM2.5-230M

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LFM2.5-VL-1.6B

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1 M = 100万トークン・米ドル
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問
API料金はどう比較しますか?+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか?+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか?+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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