Meta: Llama 3.3 70B Instruct vs. OpenAI: GPT-4.1 Nano
Ein direkter Vergleich von Meta: Llama 3.3 70B Instruct (2,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,84 €)) und OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Meta: Llama 3.3 70B Instruct | OpenAI: GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
| Anbieter | Meta | OpenAI |
| Eingabe | 2,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,84 €) | 0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €) |
| Ausgabe | 2,77 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,46 €) | 1,40 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,25 €) |
| Cache-Lesen | 1,03 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,92 €) | 0,11 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,09 €) |
| Websuche | - | 35,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 31,17 €) |
| Kontextfenster | 131.072 | 1.047.576 |
| Max. Ausgabe | 32.768 | 942.818 |
| Eingabe | text | image, text, file |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 06.12.2024 | 14.04.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- OpenAI: GPT-4.1 Nano ist bei Eingabe-Tokens 83% günstiger.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano ist bei Ausgabe-Tokens 49% günstiger.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano liest 8.0× mehr Kontext (1.047.576 Tokens).
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Meta: Llama 3.3 70B Instruct 0,00345 $ und mit OpenAI: GPT-4.1 Nano 0,00105 $.
Im Detail
Meta: Llama 3.3 70B Instruct ist ein Textmodell von Meta, veröffentlicht am 2024-12-06. OpenAI: GPT-4.1 Nano ist ein Textmodell von OpenAI, veröffentlicht am 2025-04-14. Beide werden auf api14 in der Kategorie Text bereitgestellt, und beide nehmen Text entgegen und geben Text zurück, sodass sie auf der Ebene der grundlegenden Form dieselbe Art von Sache sind: ein Modell, an das man einen Prompt sendet und von dem man eine Completion erhält.
Die Unterschiede zeigen sich bei Kontext und Modalitäten. GPT-4.1 Nano hat das größere Kontextfenster, mit 1047576 Tokens gegenüber 131072 bei Llama 3.3 70B Instruct. Wenn Ihr Prompt oder Ihr abgerufener Kontext also sehr groß ist, ist Nano das Modell, in das er passt. Nano akzeptiert außerdem Bild- und Dateieingaben neben Text, während Llama 3.3 70B Instruct nur Text akzeptiert. Auf der Parameterseite bietet Llama 3.3 70B Instruct einen breiteren Satz von Sampling- und Steuerungsmöglichkeiten, darunter frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop, top_k und top_logprobs, die Nano nicht auflistet. Die Liste von Nano ist schmaler: max_completion_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools und top_p. Beide unterstützen Tools und strukturierte Ausgaben, sodass keines dort einen exklusiven Anspruch hat.
Für die praktische Auswahl greifen Sie zu GPT-4.1 Nano, wenn die Aufgabe lange Dokumente, Bild- oder Dateieingaben umfasst oder wenn Sie einen großen Kontext wünschen, um viel Material in einem Aufruf zu halten. Greifen Sie zu Llama 3.3 70B Instruct, wenn Sie fein abgestufte Kontrolle über die Generierung benötigen, zum Beispiel logprobs oder top_logprobs für Bewertung und Analyse, logit_bias, um Token-Entscheidungen zu lenken, oder Penalties und top_k, um das Sampling zu formen. Beim Preis sind die Eingabekosten zwischen beiden etwa gleich, während die Ausgabe bei Llama 3.3 70B Instruct günstiger ist, sodass Workloads mit langen Generierungen in diese Richtung tendieren. Prüfen Sie die aktuelle Preistabelle für die tatsächlichen Zahlen.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihren Schlüssel und setzen das Feld model. Um Modelle zu wechseln, ändern Sie nur dieses Feld, zwischen "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" und "openai/gpt-4.1-nano". Ihre Anfrage- und Antwortverarbeitung bleibt unverändert, mit einem Vorbehalt: Wenn Sie Parameter verwenden, die nur ein Modell auflistet, wie logprobs oder top_k auf der Llama-Seite, lassen Sie sie weg, wenn Sie zu Nano wechseln, und wenn Sie max_completion_tokens auf der Nano-Seite verwenden, bilden Sie es entsprechend ab, wenn Sie zu Llama wechseln.
Es gibt Fälle, in denen das Modell, das Sie nicht gewählt haben, immer noch die bessere Wahl ist. Wenn Sie wegen seines langen Kontexts auf GPT-4.1 Nano sind, Ihre Aufgabe aber kurz und nur Text ist und Sie Sampling-Steuerungen oder günstigere Ausgabe wünschen, ist Llama 3.3 70B Instruct die bessere Wahl. Wenn Sie auf Llama 3.3 70B Instruct sind, Ihre Eingabe aber ein Bild oder eine Datei enthält oder Ihr Kontext über 131072 Tokens hinausgeht, ist Nano das Modell, das damit umgehen kann.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" auf "openai/gpt-4.1-nano", 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": "openai/gpt-4.1-nano",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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