LiquidAI: LFM2.5-2.6B contre Meta: Llama 3.1 70B Instruct
Un comparatif côte à côte de LiquidAI: LFM2.5-2.6B (1,22 $US / 1M jetons) et Meta: Llama 3.1 70B Instruct (1,40 $US / 1M jetons) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| LiquidAI: LFM2.5-2.6B | Meta: Llama 3.1 70B Instruct | |
|---|---|---|
| Fournisseur | LiquidAI | Meta |
| Entrée | 1,22 $US / 1M jetons | 1,40 $US / 1M jetons |
| Sortie | 1,75 $US / 1M jetons | 1,40 $US / 1M jetons |
| Lecture du cache | 0,14 $US / 1M jetons | - |
| Fenêtre de contexte | 128 000 | 131 072 |
| Sortie max. | 8 192 | 16 384 |
| Entrée | text | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 11 août 2026 | 23 juil. 2024 |
Principales différences
- LiquidAI: LFM2.5-2.6B est 13% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Meta: Llama 3.1 70B Instruct est 20% moins cher sur les tokens de sortie.
- Seul LiquidAI: LFM2.5-2.6B prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00210 $US avec LiquidAI: LFM2.5-2.6B et 0,00210 $US avec Meta: Llama 3.1 70B Instruct.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "liquid/lfm-2.5-2.6b" par "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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