Meta: Llama 3.1 70B Instruct contre Tencent: Hy3 preview
Un comparatif côte à côte de Meta: Llama 3.1 70B Instruct (2,52 $US / 1M jetons (≈ 2,24 €)) et Tencent: Hy3 preview (0,63 $US / 1M jetons (≈ 0,56 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Meta: Llama 3.1 70B Instruct | Tencent: Hy3 preview | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Meta | Tencent |
| Entrée | 2,52 $US / 1M jetons (≈ 2,24 €) | 0,63 $US / 1M jetons (≈ 0,56 €) |
| Sortie | 2,52 $US / 1M jetons (≈ 2,24 €) | 2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €) |
| Lecture du cache | - | 0,21 $US / 1M jetons (≈ 0,19 €) |
| Fenêtre de contexte | 131 072 | 262 144 |
| Sortie max. | 8 192 | 235 929 |
| Entrée | text | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 23 juil. 2024 | 22 avr. 2026 |
Principales différences
- Tencent: Hy3 preview est 75% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Tencent: Hy3 preview est 17% moins cher sur les tokens de sortie.
- Tencent: Hy3 preview lit 2.0× plus de contexte (262 144 tokens).
- Seul Tencent: Hy3 preview prend en charge l’appel d’outils.
- Seul Tencent: Hy3 preview prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00378 $US avec Meta: Llama 3.1 70B Instruct et 0,00168 $US avec Tencent: Hy3 preview.
En détail
Meta : Llama 3.1 70B Instruct est un modèle de texte de Meta, publié le 2024-07-23. Tencent : Hy3 preview est un modèle de texte de Tencent, publié le 2026-04-22. Les deux sont servis via api14 comme modèles de style chat avec une seule entrée texte et une sortie texte, donc au niveau de la forme de base de la requête ils se ressemblent. Les différences apparaissent dans la longueur de contexte, les paramètres pris en charge et le prix.
La séparation la plus évidente est le contexte. Llama 3.1 70B Instruct a une fenêtre de contexte de 131072 tokens, tandis que Hy3 preview double cela à 262096 tokens, donc Hy3 preview est celui vers lequel se tourner lorsque votre prompt, vos documents ou l'historique de conversation sont longs. Hy3 preview expose aussi des paramètres que Llama 3.1 70B Instruct n'a pas : include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, seed et tools, plus la prise en charge des outils. Cela signifie que Hy3 preview est le seul des deux à pouvoir faire de l'appel d'outils et le seul avec des contrôles de raisonnement. Llama 3.1 70B Instruct prend en charge max_tokens, stop, temperature, top_k et top_p, ce qui couvre l'échantillonnage ordinaire mais rien de plus. Côté prix, Hy3 preview est l'option la moins chère pour les tokens d'entrée comme de sortie.
Pour le travail quotidien, le choix se résume généralement à la question de savoir si vous avez besoin des fonctionnalités supplémentaires. Si vous faites de la génération simple, du résumé, de la classification ou du chat où un prompt fixe tient confortablement et que vous n'avez pas besoin que le modèle appelle des fonctions, Llama 3.1 70B Instruct est une option raisonnable et bien comprise, et ses paramètres d'échantillonnage vous donnent les réglages habituels. Si vous avez besoin que le modèle appelle des outils, si vous voulez ajuster l'effort de raisonnement, ou si vos entrées sont assez volumineuses pour qu'une fenêtre de 131072 tokens soit serrée, Hy3 preview est le meilleur choix, et c'est aussi le moins cher des deux en entrée comme en sortie. Le contexte plus large et les paramètres de raisonnement en font le modèle le plus flexible pour les charges de travail de style agent ou à forte composante de récupération.
Appeler l'un ou l'autre via api14 fonctionne de la même manière. Les deux sont compatibles OpenAI, donc vous pointez votre client existant vers l'URL de base api14, envoyez votre clé, et définissez le champ model. Pour utiliser Llama 3.1 70B Instruct vous passez "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" comme identifiant de modèle. Pour utiliser Hy3 preview vous passez "tencent/hy3-preview". Tout le reste dans le corps de la requête reste tel quel, et la réponse revient dans la même forme. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne, ce qui facilite le test des deux sur vos propres prompts avant de vous engager.
Il y a encore un argument pour Llama 3.1 70B Instruct même si Hy3 preview est moins cher et a plus de fonctionnalités. Si votre charge de travail est de la génération de texte simple sans appels d'outils et sans besoin de contrôles de raisonnement, et que vos prompts tiennent dans 131072 tokens, alors les paramètres supplémentaires de Hy3 preview ne vous apportent rien, et vous pouvez choisir l'un ou l'autre sans rien perdre sur le plan fonctionnel. Dans cette situation, la décision porte surtout sur les sorties du modèle que vous préférez sur vos propres données, ce que seule votre propre évaluation peut trancher.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" par "tencent/hy3-preview" : 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": "tencent/hy3-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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