Schematron V2 Small

Inference Netinference-net/schematron-v2-smallFournisseurs: 1
Entréei0,05 $USpar million de tokens
Sortiei0,23 $USpar million de tokens
Contextei128K128 000 tokens
Date de sortie12 sept. 2026Sortie max.: 4K

À propos de ce modèle

Schematron V2 Small est un modèle d’IA de Inference Net, disponible via l’API depuis le 12 septembre 2026. Il peut lire jusqu’à 128 000 tokens en une seule requête, soit environ 240 pages de texte, et rédiger jusqu’à 4 096 tokens en une seule réponse.

Via l’API, il coûte 0,05 $US par million de tokens en entrée et 0,23 $US par million de tokens en sortie. Son prix le place parmi les modèles les plus abordables que nous suivons, ce qui en fait un bon choix pour les gros volumes.

Ses poids sont publiés ouvertement (inference-net/schematron-v2-llama-3.2-3b) : il peut donc aussi être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel.

Scores de qualité

Classements →

Pas encore évalué. Les résultats de tests indépendants paraissent généralement quelques semaines après la sortie d’un modèle.

Données de benchmarks : Epoch AI, sous licence CC BY 4.0

Où l’utiliser

Entreprises qui proposent ce modèle via une API : 1. Prix par million de tokens, du moins cher au plus cher.

FournisseurEntréeiSortieiContexteiDisponibilité (24 h)i
InferenceNet
0,05 $US0,23 $US128K99.9%

Les disponibilités et les prix proviennent de l’API publique d’OpenRouter et sont actualisés chaque jour. La disponibilité correspond à la part de requêtes réussies sur les dernières 24 heures. Certains fournisseurs utilisent une version compressée des modèles ouverts (fp8, int4), moins chère mais parfois un peu moins précise.

L’utiliser dans votre code

Appelez Schematron V2 Small via l’API d’OpenRouter, compatible avec celle d’OpenAI : créez une clé sur openrouter.ai, puis lancez l’un de ces exemples.

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "inference-net/schematron-v2-small", "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour ! Que sais-tu faire ?"}]}'

Le même code fonctionne avec tous les modèles de ce site : seul l’identifiant du modèle change. Beaucoup de laboratoires proposent aussi leur propre API et leur SDK.

Ce que ça coûte en pratique

  • 1 000 réponses de chatbot
    ≈ 500 tokens en entrée, 300 en sortie chacune
    0,094 $US
  • Résumer un document de 100 pages
    ≈ 50 000 tokens en entrée, 1 000 en sortie
    0,0027 $US
  • Une appli à 10 000 requêtes par jour pendant un mois
    ≈ 1 000 tokens en entrée, 400 en sortie chacune
    42,60 $US

Calculateur de coût →

Alternatives à prix similaire

ModèleEntréeiSortieiContextei
0,05 $US0,20 $US512KComparer avec ⇄
0,05 $US0,20 $US256KComparer avec ⇄
0,05 $US0,40 $US400KComparer avec ⇄
Gemma 3 4BGoogle DeepMind
0,05 $US0,10 $US128KComparer avec ⇄
Mistral Small 3Mistral AI
0,05 $US0,08 $US32KComparer avec ⇄
0,05 $US0,33 $US128KComparer avec ⇄

Questions fréquentes

Combien coûte Schematron V2 Small ?
Via l’API, Schematron V2 Small coûte 0,05 $US par million de tokens en entrée et 0,23 $US par million de tokens en sortie. Par exemple, 1 000 réponses de chat d’environ 500 tokens en entrée et 300 en sortie coûtent environ 0,094 $US.
Quelle est la fenêtre de contexte de Schematron V2 Small ?
Schematron V2 Small peut lire jusqu’à 128 000 tokens en une seule requête, soit environ 240 pages de texte. Il peut rédiger jusqu’à 4 096 tokens en une seule réponse.
Schematron V2 Small est-il open source ?
Oui. Ses poids sont publiés (inference-net/schematron-v2-llama-3.2-3b) : vous pouvez le télécharger et l’exécuter sur votre propre matériel, ou l’utiliser via l’un des 1 fournisseurs d’API.
Qui a créé Schematron V2 Small ?
Schematron V2 Small est développé par Inference Net. Il est disponible via l’API depuis le 12 septembre 2026.
Schematron V2 Small peut-il lire des images ?
Non. Schematron V2 Small n’accepte que du texte en entrée.
Quelles sont les alternatives à Schematron V2 Small ?
Parmi les modèles d’autres entreprises à prix comparable : Solar Mini 4, Nemotron 3 Nano 30B A3B et GPT-5 Nano. Vous pouvez les comparer côte à côte sur cette page.