Siesta AI
Riktig AI-modell for hver oppgave
Siesta AI ruter hver oppgave til riktig modell og lar team optimalisere kvalitet, kostnad eller balansert ytelse uten å endre brukeropplevelsen.
Se rutingvalgVelg resultatet, ikke modellen
Sett rutingregler for kvalitet, kostnad eller balansert ytelse. Siesta AI vurderer hver oppgave og ruter den til den best egnede modellen, samtidig som styring, utrulling og regionale kontroller holdes på linje med Azure-miljøet deres.
Kvalitetsmodus
Prioriter sterkere resonneringsmodeller for kompleks analyse, coding og kritisk arbeid.
Kostnadsmodus
Rutineprompter rutes til raskere og mer effektive modeller for å holde kostnadene under kontroll.
Balansert modus
Bruk en standardregel som balanserer kvalitet, latenstid og kostnad for daglig arbeid.
Modelltilgjengelighet følger støtten i Microsoft Foundry Model Router. Rutingmodus og valgt modellutvalg avgjør hvilke modeller som er kvalifisert for hver forespørsel.
Alle modeller på ett sted
Sammenlign leverandører, regioner og modellegenskaper for ditt use case.
Disse modellene er kvalifisert for Microsoft Foundry Model Router, slik at Siesta AI kan rute hver forespørsel dynamisk basert på routing-modus og valgt modellsubset.
| Modell | Regioner | Kontekstvindu | Best for |
|---|---|---|---|
| OpenAI | |||
GPT-4o
Siesta AI anbefaler for multimodal
|
|
128 000 | Multimodal |
|
GPT-4o Mini
|
|
128 000 | Hastighet og effektivitet |
|
GPT-4.1
|
|
1 047 576 | Koding |
|
GPT-4.1 Mini
|
|
1 047 576 | Hastighet og effektivitet |
|
GPT-4.1 Nano
|
|
1 047 576 | Hastighet og effektivitet |
|
o4-mini
|
|
200 000 | Resonnering |
|
GPT-5 Nano
|
|
400 000 | Hastighet og effektivitet |
|
GPT-5 Mini
|
|
400 000 | Hastighet og effektivitet |
|
GPT-5
|
|
400 000 | Generelt |
|
GPT-5 Chat
|
|
128 000 | Samtaler |
|
GPT-5.2
|
|
400 000 | Resonnering |
|
GPT-5.2 Chat
|
|
128 000 | Samtaler |
|
GPT-5.3 Chat
Siesta AI anbefaler for samtaler
|
|
128 000 | Samtaler |
|
GPT-5.4 Nano
Siesta AI anbefaler for hastighet og effektivitet
|
|
400 000 | Hastighet og effektivitet |
|
GPT-5.4 Mini
|
|
400 000 | Hastighet og effektivitet |
|
GPT-5.4
|
|
1 050 000 | Generelt |
|
GPT-5.5
Siesta AI anbefaler for generelt bruk
|
|
1 050 000 | Generelt |
|
GPT OSS 120B
Siesta AI anbefaler for enterprise-arbeidsflyter
|
|
131 072 | Enterprise-arbeidsflyter |
| Anthropic | |||
Claude Haiku 4.5
|
|
200 000 | Hastighet og effektivitet |
|
Claude Sonnet 4.5
Siesta AI anbefaler for koding
|
|
200 000 | Koding |
|
Claude Opus 4.1
|
|
200 000 | Dyp research |
|
Claude Opus 4.6
|
|
200 000 | Resonnering |
|
Claude Opus 4.7
Siesta AI anbefaler for dyp research
Siesta AI anbefaler for resonnering
|
|
200 000 | Dyp research |
| DeepSeek | |||
DeepSeek V3.1
|
|
128 000 | Dataanalyse |
|
DeepSeek V3.2
Siesta AI anbefaler for dataanalyse
|
|
128 000 | Dataanalyse |
| Meta | |||
Llama 4 Maverick
Siesta AI anbefaler for lang kontekst
|
|
1 000 000 | Lang kontekst |
| xAI | |||
Grok 4
|
|
262 000 | Resonnering |
|
Grok 4 Fast Reasoning
Siesta AI anbefaler for resonnering
|
|
128 000 | Resonnering |
Router-kvalifisering følger Microsoft Foundry Model Router-støtte. Routing-modus og valgt subset avgjør hvilke modeller som kan brukes for hver forespørsel.
Populære modeller som Siesta AI kan deploye eller velge direkte via Azure AI Foundry når et team ønsker en spesifikk modell utenfor dynamisk routing.
| Modell | Regioner | Kontekstvindu | Best for |
|---|---|---|---|
Gemini 3.1 Pro
Siesta AI anbefaler for multimodal
|
|
1 000 000 | Multimodal |
|
Gemini 3 Flash
|
|
1 000 000 | Hastighet og effektivitet |
|
Gemini 3 Deep Think
|
|
1 000 000 | Resonnering |
| Mistral | |||
Mistral Large 3
Siesta AI anbefaler for generelt bruk
|
|
128 000 | Generelt |
|
Mistral Medium 3.5
|
|
128 000 | Generelt |
|
Codestral 2501
|
|
256 000 | Koding |
| Anthropic | |||
|
Claude Sonnet 5
Siesta AI anbefaler for koding
|
|
200 000 | Koding |
|
Claude Opus 4.8
|
|
200 000 | Resonnering |
|
Claude Sonnet 4.6
|
|
200 000 | Generelt |
| DeepSeek | |||
|
DeepSeek V4 Pro
Siesta AI anbefaler for resonnering
|
|
128 000 | Resonnering |
|
DeepSeek V4 Flash
|
|
128 000 | Hastighet og effektivitet |
|
DeepSeek V3.2-Speciale
|
|
128 000 | Dataanalyse |
| xAI | |||
|
Grok 4.3
|
|
262 000 | Resonnering |
|
Grok 4 20 Reasoning
|
|
128 000 | Resonnering |
|
Grok 4.1 Fast Non-Reasoning
|
|
128 000 | Hastighet og effektivitet |
| Meta | |||
|
Llama 4 Scout
Siesta AI anbefaler for lang kontekst
|
|
10 000 000 | Lang kontekst |
|
Llama 3.3 70B
|
|
128 000 | Generelt |
| Moonshot AI | |||
Kimi-K2.7-Code
|
|
256 000 | Koding |
|
Kimi-K2.6
|
|
256 000 | Generelt |
|
Kimi-K2.5
|
|
256 000 | Lang kontekst |
| Microsoft | |||
Phi-4
|
|
16 000 | Hastighet og effektivitet |
|
Phi-4-mini-instruct
|
|
128 000 | Hastighet og effektivitet |
| Cohere | |||
Cohere Command A
Siesta AI anbefaler for enterprise-arbeidsflyter
|
|
256 000 | Enterprise-arbeidsflyter |
Direkte modeller er kuraterte katalogvalg. De kan deployes eller velges direkte, men de omtales ikke som del av dynamisk Model Router-valg.
Kom i gang med å bygge med Siesta AI
Se hvordan Siesta AI kan drive ditt use case med riktig modell.
Book en demo