Meta: Llama 3.3 70B Instruct contre OpenAI: GPT-4.1 Nano
Un comparatif côte à côte de Meta: Llama 3.3 70B Instruct (2,07 $US / 1M jetons (≈ 1,84 €)) et OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)) 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 3.3 70B Instruct | OpenAI: GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Meta | OpenAI |
| Entrée | 2,07 $US / 1M jetons (≈ 1,84 €) | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) |
| Sortie | 2,77 $US / 1M jetons (≈ 2,46 €) | 1,40 $US / 1M jetons (≈ 1,25 €) |
| Lecture du cache | 1,03 $US / 1M jetons (≈ 0,92 €) | 0,11 $US / 1M jetons (≈ 0,09 €) |
| Recherche web | - | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) |
| Fenêtre de contexte | 131 072 | 1 047 576 |
| Sortie max. | 32 768 | 942 818 |
| Entrée | text | image, text, file |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 6 déc. 2024 | 14 avr. 2025 |
Principales différences
- OpenAI: GPT-4.1 Nano est 83% moins cher sur les tokens d’entrée.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano est 49% moins cher sur les tokens de sortie.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano lit 8.0× plus de contexte (1 047 576 tokens).
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00345 $US avec Meta: Llama 3.3 70B Instruct et 0,00105 $US avec OpenAI: GPT-4.1 Nano.
En détail
Meta : Llama 3.3 70B Instruct est un modèle texte de Meta, publié le 2024-12-06. OpenAI : GPT-4.1 Nano est un modèle texte d'OpenAI, publié le 2025-04-14. Les deux sont servis sur api14 dans la catégorie texte, et les deux prennent du texte en entrée et renvoient du texte en sortie, donc au niveau de la forme de base ils sont du même genre : un modèle auquel vous envoyez un prompt et duquel vous obtenez une complétion.
Les différences apparaissent dans le contexte et les modalités. GPT-4.1 Nano a la plus grande fenêtre de contexte, avec 1047576 tokens contre 131072 pour Llama 3.3 70B Instruct, donc si votre prompt ou votre contexte récupéré est très volumineux, c'est Nano qui pourra le contenir. Nano accepte aussi les entrées image et fichier en plus du texte, tandis que Llama 3.3 70B Instruct n'accepte que le texte. Côté paramètres, Llama 3.3 70B Instruct expose un ensemble plus large de réglages d'échantillonnage et de contrôle, notamment frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop, top_k et top_logprobs, que Nano ne liste pas. La liste de Nano est plus étroite : max_completion_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools et top_p. Les deux prennent en charge les tools et les structured outputs, donc ni l'un ni l'autre n'a de revendication exclusive sur ce point.
Pour la sélection pratique, tournez-vous vers GPT-4.1 Nano lorsque la tâche implique de longs documents, une entrée image ou fichier, ou lorsque vous voulez qu'un grand contexte contienne beaucoup de matière en un seul appel. Tournez-vous vers Llama 3.3 70B Instruct lorsque vous avez besoin d'un contrôle fin de la génération, par exemple logprobs ou top_logprobs pour le scoring et l'analyse, logit_bias pour orienter les choix de tokens, ou les pénalités et top_k pour façonner l'échantillonnage. Côté prix, le coût d'entrée est à peu près le même entre les deux, tandis que la sortie est moins chère sur Llama 3.3 70B Instruct, donc les charges de travail avec de longues générations penchent de ce côté. Consultez le tableau des prix en direct pour les chiffres réels.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez votre clé, et définissez le champ model. Pour changer de modèle, vous ne modifiez que ce champ, entre "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" et "openai/gpt-4.1-nano". Votre gestion des requêtes et des réponses reste telle quelle, avec une réserve : si vous utilisez des paramètres que seul un modèle liste, comme logprobs ou top_k côté Llama, retirez-les lorsque vous passez à Nano, et si vous utilisez max_completion_tokens côté Nano, mappez-le de façon appropriée lorsque vous passez à Llama.
Il y a des cas où le modèle que vous n'avez pas choisi reste le meilleur choix. Si vous êtes sur GPT-4.1 Nano pour son contexte long mais que votre tâche est courte et uniquement textuelle, et que vous voulez des contrôles d'échantillonnage ou une sortie moins chère, Llama 3.3 70B Instruct est plus adapté. Si vous êtes sur Llama 3.3 70B Instruct mais que votre entrée inclut une image ou un fichier, ou que votre contexte dépasse 131072 tokens, c'est Nano qui peut le gérer.
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-3.3-70b-instruct" par "openai/gpt-4.1-nano" : 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": "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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