Llama 3.3 70B Instruct مقابل GPT-4.1 Nano: سعر API والسياق والميزات

نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.

جديد هنا؟ اكتشف كيف يعمل جولة لمدة دقيقة واحدة في ساحة التجربة والنماذج ومفتاح API الخاص بك.

Meta: Llama 3.3 70B Instruct مقابل OpenAI: GPT-4.1 Nano

مقارنة جنبًا إلى جنب بين Meta: Llama 3.3 70B Instruct (‏2.07 US$ / مليون رمز (≈ ‏7.74 ر.س.‏)) وOpenAI: GPT-4.1 Nano (‏0.35 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.31 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	Meta: Llama 3.3 70B Instruct	OpenAI: GPT-4.1 Nano
المزوّد	Meta	OpenAI
الإدخال	‏2.07 US$ / مليون رمز (≈ ‏7.74 ر.س.‏)	‏0.35 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.31 ر.س.‏)
الإخراج	‏2.77 US$ / مليون رمز (≈ ‏10.37 ر.س.‏)	‏1.40 US$ / مليون رمز (≈ ‏5.25 ر.س.‏)
قراءة ذاكرة التخزين المؤقت	‏1.03 US$ / مليون رمز (≈ ‏3.87 ر.س.‏)	‏0.11 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.39 ر.س.‏)
بحث الويب	-	‏35.00 US$ / 1000 عملية بحث (≈ ‏131.25 ر.س.‏)
نافذة السياق	131,072	1,047,576
الحد الأقصى للإخراج	32,768	942,818
الإدخال	text	image, text, file
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	06‏/12‏/2024	14‏/04‏/2025

أبرز الفروق

OpenAI: GPT-4.1 Nano أرخص بنسبة 83% في رموز الإدخال.
OpenAI: GPT-4.1 Nano أرخص بنسبة 49% في رموز الإخراج.
يقرأ OpenAI: GPT-4.1 Nano سياقًا أكبر بمقدار 8.0× (1,047,576 رمز).
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.00345 US$ مع Meta: Llama 3.3 70B Instruct و‏0.00105 US$ مع OpenAI: GPT-4.1 Nano.

بالتفصيل

ميتا: Llama 3.3 70B Instruct هو نموذج نصي من ميتا، صدر في 2024-12-06. OpenAI: GPT-4.1 Nano هو نموذج نصي من OpenAI، صدر في 2025-04-14. كلاهما متاح على api14 ضمن فئة النصوص، وكلاهما يستقبل النص ويعيد النص، لذا على مستوى الشكل الأساسي هما نفس النوع من الأشياء: نموذج ترسل إليه طلبا فتحصل على إكمال منه.

تظهر الفروق في السياق والوسائط. يمتلك GPT-4.1 Nano نافذة سياق أكبر، عند 1047576 رمزا مقابل 131072 لـ Llama 3.3 70B Instruct، لذا إذا كان طلبك أو سياقك المسترجع كبيرا جدا، فإن Nano هو الذي سيتسع له. يقبل Nano أيضا إدخال الصور والملفات إلى جانب النص، بينما يقبل Llama 3.3 70B Instruct النص فقط. على جانب المعاملات، يكشف Llama 3.3 70B Instruct عن مجموعة أوسع من أدوات التحكم في أخذ العينات، بما في ذلك frequency_penalty و logit_bias و logprobs و min_p و presence_penalty و repetition_penalty و stop و top_k و top_logprobs، وهي أمور لا يسردها Nano. قائمة Nano أضيق: max_completion_tokens و response_format و seed و structured_outputs و temperature و tool_choice و tools و top_p. كلاهما يدعم الأدوات والمخرجات المهيكلة، لذا لا يملك أي منهما ادعاء حصريا هناك.

للاختيار العملي، اتجه إلى GPT-4.1 Nano عندما تتضمن المهمة مستندات طويلة، أو إدخال صور أو ملفات، أو عندما تريد سياقا كبيرا يحمل الكثير من المواد في نداء واحد. اتجه إلى Llama 3.3 70B Instruct عندما تحتاج إلى تحكم دقيق في التوليد، مثلا logprobs أو top_logprobs للتقييم والتحليل، أو logit_bias لتوجيه اختيارات الرموز، أو العقوبات و top_k لتشكيل أخذ العينات. من حيث السعر، تكلفة الإدخال متقاربة بين الاثنين، بينما الإخراج أرخص على Llama 3.3 70B Instruct، لذا تميل أحمال العمل ذات التوليدات الطويلة في ذلك الاتجاه. راجع جدول الأسعار المباشر للحصول على الأرقام الفعلية.

استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن الواجهة متوافقة مع OpenAI. توجه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وأرسل مفتاحك، واضبط حقل model. لتبديل النماذج تغير ذلك الحقل فقط، بين "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" و "openai/gpt-4.1-nano". يبقى التعامل مع الطلب والاستجابة كما هو، مع تحفظ واحد: إذا استخدمت معاملات يسردها نموذج واحد فقط، مثل logprobs أو top_k على جانب Llama، فاحذفها عند الانتقال إلى Nano، وإذا استخدمت max_completion_tokens على جانب Nano، فحوّله بشكل مناسب عند الانتقال إلى Llama.

هناك حالات يكون فيها النموذج الذي لم تختره هو الخيار الأفضل. إذا كنت على GPT-4.1 Nano بسبب سياقه الطويل لكن مهمتك قصيرة ونصية فقط، وتريد أدوات تحكم في أخذ العينات أو إخراجا أرخص، فإن Llama 3.3 70B Instruct هو الأنسب. وإذا كنت على Llama 3.3 70B Instruct لكن إدخالك يتضمن صورة أو ملفا، أو تجاوز سياقك 131072 رمزا، فإن Nano هو القادر على التعامل مع ذلك.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" إلى "openai/gpt-4.1-nano"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل Meta: Llama 3.3 70B Instruct وساحة التجربة →تفاصيل OpenAI: GPT-4.1 Nano وساحة التجربة →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-4.1-nano",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Llama 3.3 70B Instruct مقابل OpenAI: GPT-4.1 Nano

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى