Quel modèle a la meilleure valeur ?
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash has the strongest useful intelligence per blended dollar today.
free AI model router
Choisis le bon modèle pour chaque tâche. win.sh score les modèles IA par qualité benchmark, force en code, raisonnement, vitesse et prix pour éviter de payer trop cher le travail facile.
Are you an AI agent?
Commence ici : découverte, specs, données modèles, routes raw et fichier skill.
Route by task
Choisis le meilleur modèle avant de dépenser des tokens.
Choisis la tâche, la latence, le budget et le niveau de qualité. L'AI model router envoie chaque requête vers le modèle le moins cher capable de faire le job, renvoie un fallback et explique le choix pour arrêter de brûler des tokens premium sur du travail simple.Meilleur modèle pour écrire du code ?
Recommandation
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash has the strongest useful intelligence per blended dollar today.
- Prix
- $0.117
- Intel
- 72
- Vitesse
- 210/s
Bientôt
Intent Router
Bientôt, tu enverras une tâche en langage naturel et tu oublieras les réglages. win.sh classera le job, déduira la qualité, la latence, le risque et la pression budget, puis routera vers le modèle le moins cher qui devrait réussir.Réponses instantanées
Les questions fréquentes ont déjà leurs endpoints GET.
Quel modèle utile est le moins cher ?
Ministral 3 3B has the lowest useful blended price at $0.1/1M tokens.
Quel modèle répond le plus vite ?
Ministral 3 3B has the highest estimated generation speed at 320 tokens/sec.
Quel modèle score le plus haut ?
OpenAI: GPT-5.5 Pro has the highest blended intelligence score in today's index.
Classement compact
Des modèles classés pour router, pas pour frimer.
| Modèle | Idéal pour | Intel | Code | Reason | $/1M | Vitesse | Valeur |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek: DeepSeek V4 FlashDeepseek | 72 | 73 | 71 | $0.117 | 210/s | 1675.2 | |
DeepSeek: DeepSeek V4 ProDeepseek | 88 | 89 | 88 | $0.566 | 78/s | 1590.1 | |
Google: Gemini 3.1 Flash LiteGoogle | 76 | 72 | 75 | $0.625 | 168/s | 518.4 | |
Z.ai: GLM 5.2Z.ai | 86 | 84 | 86 | $1.56 | 92/s | 503.2 | |
OpenAI: GPT-5.4 NanoOpenAI | 74 | 70 | 73 | $0.515 | 154/s | 497.1 | |
Qwen: Qwen3.6 FlashQwen | 73 | 70 | 72 | $0.469 | 190/s | 479.7 | |
MoonshotAI: Kimi K2.7 CodeMoonshotai | 85 | 92 | 84 | $1.57 | 74/s | 464.9 | |
Qwen: Qwen3.7 MaxQwen | 87 | 86 | 87 | $2.00 | 86/s | 420.5 | |
Mistral Medium 3.5Mistral | 82 | 80 | 82 | $1.90 | 104/s | 303.2 | |
Google: Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle | 92 | 90 | 92 | $5.00 | 64/s | 231.2 | |
Anthropic: Claude Sonnet 4.6Anthropic | 94 | 95 | 93 | $6.60 | 52/s | 196.4 | |
Anthropic: Claude Opus 4.8Anthropic | 99 | 96 | 99 | $11.00 | 28/s | 152.8 | |
OpenAI: GPT-5.5OpenAI | 96 | 94 | 96 | $12.50 | 44/s | 115.5 | |
OpenAI: GPT-5.5 ProOpenAI | 100 | 97 | 100 | $75.00 | 24/s | 23.5 | |
Ministral 3 3BMistral | 58 | 52 | 56 | $0.100 | 320/s | 10 |
Méthode
Les benchmarks posent le plancher. Le router fait le tradeoff.
L'index part de scores type benchmark pour intelligence, code, raisonnement, latence, vitesse et taille de contexte. Il applique ensuite une politique par tâche pour choisir le modèle le moins cher qui passe la barre de qualité.
Base benchmark
Chaque modèle vérifié a un score d'intelligence, plus des scores séparés de code et raisonnement. Des feeds benchmark configurés peuvent étendre la table seed.
Score de valeur
Les prix sont normalisés en dollars pondérés par million de tokens, puis comparés au plancher de qualité utile.
Politique par tâche
Le code favorise le score code. La planification et l'analyse dure favorisent le raisonnement. Les résumés et extractions favorisent l'exécution fiable et cheap.
Fallback inclus
Chaque route renvoie un modèle de secours pour réessayer sans repasser par de la devinette.
Comment la recommandation est faite
Index mis à jour Jun 29, 2026.
- 1
Normaliser prix, vitesse, contexte et scores type benchmark dans une table comparable.
- 2
Calculer la valeur comme intelligence utile par dollar pondéré après filtrage des modèles trop faibles.
- 3
Appliquer les réglages de tâche, latence, budget et qualité de la requête.
- 4
Renvoyer le meilleur modèle, le fallback, la politique et une raison en langage clair.
FAQ
FAQ AI model router
Qu'est-ce qu'un AI model router ?
Un AI model router choisit le meilleur modèle pour une tâche en pesant qualité benchmark, force en code ou raisonnement, vitesse, contexte et prix des tokens.
Le AI model router win.sh est-il gratuit ?
Oui. Les endpoints GET publics pour les recommandations, model ids bruts, gagnants par catégorie, OpenAPI, llms.txt et l'index des modèles sont gratuits en lecture.
Comment un agent IA doit-il utiliser ce router ?
Utilise /llms.txt pour la découverte, /openapi.json pour le contrat, /router/models pour la table complète et /router/raw quand l'agent veut seulement un model id.
Peut-on limiter le routing à certains providers ou régions ?
Oui. Ajoute providers=anthropic,openai ou regions=us,eu,china à /router ou /router/raw. Le router choisit seulement parmi les modèles qui matchent et renvoie 400 si aucun ne correspond.
Comment les modèles sont-ils scorés ?
L'index garde des signaux séparés pour intelligence, code, raisonnement, vitesse, latence, contexte et prix pondéré. Le routing par tâche change les poids avant de renvoyer un modèle et un fallback.
Quand utiliser les endpoints raw ?
Utilise les endpoints raw dans les scripts, jobs CI ou agents qui veulent un model id en texte brut sans parser du JSON.
Puis-je l'installer comme skill agent ?
Oui. Le SKILL.md public explique quand appeler le router, quel endpoint utiliser et comment valider le modèle sélectionné.