Meta: Llama 3.1 70B Instruct vs. Tencent: Hy3 preview
Ein direkter Vergleich von Meta: Llama 3.1 70B Instruct (2,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,24 €)) und Tencent: Hy3 preview (0,63 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,56 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Meta: Llama 3.1 70B Instruct | Tencent: Hy3 preview | |
|---|---|---|
| Anbieter | Meta | Tencent |
| Eingabe | 2,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,24 €) | 0,63 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,56 €) |
| Ausgabe | 2,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,24 €) | 2,10 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,87 €) |
| Cache-Lesen | - | 0,21 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,19 €) |
| Kontextfenster | 131.072 | 262.144 |
| Max. Ausgabe | 8.192 | 235.929 |
| Eingabe | text | text |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 23.07.2024 | 22.04.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Tencent: Hy3 preview ist bei Eingabe-Tokens 75% günstiger.
- Tencent: Hy3 preview ist bei Ausgabe-Tokens 17% günstiger.
- Tencent: Hy3 preview liest 2.0× mehr Kontext (262.144 Tokens).
- Nur Tencent: Hy3 preview unterstützt Tool Calling.
- Nur Tencent: Hy3 preview unterstützt Steuerung des Reasoning-Aufwands.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Meta: Llama 3.1 70B Instruct 0,00378 $ und mit Tencent: Hy3 preview 0,00168 $.
Im Detail
Meta: Llama 3.1 70B Instruct ist ein Textmodell von Meta, veröffentlicht am 2024-07-23. Tencent: Hy3 preview ist ein Textmodell von Tencent, veröffentlicht am 2026-04-22. Beide werden über api14 als Chat-Modelle mit einer einzelnen Texteingabe und Textausgabe bereitgestellt, daher ähneln sie sich auf der Ebene der grundlegenden Anfrageform. Die Unterschiede zeigen sich bei der Kontextlänge, den unterstützten Parametern und dem Preis.
Die offensichtlichste Trennung ist der Kontext. Llama 3.1 70B Instruct hat ein Kontextfenster von 131072 Token, während Hy3 preview dies mit 262096 Token verdoppelt, sodass Hy3 preview die Wahl ist, wenn Ihr Prompt, Ihre Dokumente oder Ihr Gesprächsverlauf lang sind. Hy3 preview bietet außerdem Parameter, die Llama 3.1 70B Instruct nicht hat: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, seed und tools, plus Tool-Unterstützung. Das bedeutet, dass Hy3 preview das einzige der beiden ist, das Tool-Aufrufe durchführen kann, und das einzige mit Reasoning-Steuerungen. Llama 3.1 70B Instruct unterstützt max_tokens, stop, temperature, top_k und top_p, was gewöhnliches Sampling abdeckt, aber nichts darüber hinaus. Beim Preis ist Hy3 preview die günstigere Option, sowohl für Eingabe- als auch für Ausgabe-Token.
Für die tägliche Arbeit läuft die Entscheidung meist darauf hinaus, ob Sie die zusätzlichen Funktionen benötigen. Wenn Sie einfache Generierung, Zusammenfassung, Klassifizierung oder Chat durchführen, bei denen ein fester Prompt bequem passt und Sie nicht möchten, dass das Modell Funktionen aufruft, ist Llama 3.1 70B Instruct eine vernünftige, gut verstandene Option, und seine Sampling-Parameter bieten Ihnen die üblichen Stellschrauben. Wenn Sie möchten, dass das Modell Tools aufruft, wenn Sie den Reasoning-Aufwand abstimmen möchten, oder wenn Ihre Eingaben so groß sind, dass ein Fenster von 131072 Token knapp wird, ist Hy3 preview die bessere Wahl, und es ist zudem das günstigere der beiden bei Eingabe und Ausgabe. Der größere Kontext und die Reasoning-Parameter machen es zum flexibleren Modell für agentenartige oder retrieverlastige Workloads.
Der Aufruf eines der beiden über api14 funktioniert auf die gleiche Weise. Beide sind OpenAI-kompatibel, also richten Sie Ihren bestehenden Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihren Schlüssel und setzen das Feld model. Um Llama 3.1 70B Instruct zu verwenden, übergeben Sie "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" als Modell-ID. Um Hy3 preview zu verwenden, übergeben Sie "tencent/hy3-preview". Alles andere im Anfragetext bleibt unverändert, und die Antwort kommt in derselben Form zurück. Das Wechseln zwischen den beiden ist eine Änderung von einer Zeile, was es einfach macht, beide mit Ihren eigenen Prompts zu testen, bevor Sie sich festlegen.
Es gibt weiterhin einen Grund für Llama 3.1 70B Instruct, obwohl Hy3 preview günstiger ist und mehr Funktionen hat. Wenn Ihr Workload reine Textgenerierung ohne Tool-Aufrufe und ohne Bedarf an Reasoning-Steuerungen ist und Ihre Prompts in 131072 Token passen, dann bringen Ihnen die zusätzlichen Parameter von Hy3 preview nichts, und Sie können beide wählen, ohne etwas Funktionelles zu verlieren. In dieser Situation geht es bei der Entscheidung hauptsächlich darum, welche Ausgaben eines Modells Sie bei Ihren eigenen Daten bevorzugen, was nur Ihre eigene Bewertung klären kann.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" auf "tencent/hy3-preview", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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": "tencent/hy3-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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