api14
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AionLabs: Aion-2.0 बनाम Meta: Llama 3.1 70B Instruct

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और Meta: Llama 3.1 70B Instruct ($1.40 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

AionLabs: Aion-2.0Meta: Llama 3.1 70B Instruct
प्रोवाइडरAionLabsMeta
इनपुट$2.80 / 1M टोकन$1.40 / 1M टोकन
आउटपुट$5.60 / 1M टोकन$1.40 / 1M टोकन
कैश रीड$0.70 / 1M टोकन-
संदर्भ विंडो1,31,0721,31,072
अधिकतम आउटपुट32,76816,384
इनपुटtexttext
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया23 फ़र॰ 202623 जुल॰ 2024

मुख्य अंतर

  • Meta: Llama 3.1 70B Instruct इनपुट tokens पर 50% सस्ता है।
  • Meta: Llama 3.1 70B Instruct आउटपुट tokens पर 75% सस्ता है।
  • सिर्फ Meta: Llama 3.1 70B Instruct संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
  • सिर्फ AionLabs: Aion-2.0 reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
  • 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत AionLabs: Aion-2.0 के साथ $0.00560 और Meta: Llama 3.1 70B Instruct के साथ $0.00210 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। Meta: Llama 3.1 70B Instruct, Meta का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2024-07-23 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट श्रेणी में चैट मॉडल के रूप में उपलब्ध कराया जाता है, और दोनों इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेते हैं और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाते हैं। इस साझा आधार के अलावा, वे अलग वंशावलियों और टूलिंग की अलग पीढ़ियों से आते हैं।

दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो समान है, 131072 टोकन, इसलिए लंबे दस्तावेज़ों पर कोई भी आपको बढ़त नहीं देता, और गुणात्मक तुलना में वहाँ कोई अर्थपूर्ण अंतर दर्ज नहीं है। सबसे स्पष्ट अंतर पैरामीटर समर्थन में है। Aion-2.0 रीज़निंग नियंत्रण उजागर करता है, विशेष रूप से include_reasoning और reasoning, जो Llama 3.1 70B Instruct प्रदान नहीं करता। इसके बजाय Llama 3.1 70B Instruct structured_outputs उजागर करता है, साथ ही सैंपलिंग और डिकोडिंग नियंत्रणों का व्यापक सेट जैसे frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, min_p, top_k, seed और stop। दोनों tools और tool_choice का समर्थन करते हैं, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग किसी भी तरफ उपलब्ध है, और दोनों response_format, temperature, max_tokens और top_p का समर्थन करते हैं। कीमत पर, Llama 3.1 70B Instruct इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए यदि प्रति टोकन लागत आपके निर्णय को चलाती है, तो सबसे पहले उसी को देखें।

उन कार्यों के लिए जहाँ आप चाहते हैं कि मॉडल उत्तर देने से पहले किसी समस्या पर काम करे, Aion-2.0 स्वाभाविक विकल्प है क्योंकि दोनों में से केवल यही रीज़निंग पैरामीटर वाला है। यह मल्टी स्टेप विश्लेषण, डिबगिंग लॉजिक, योजना बनाने और ऐसे किसी भी काम के लिए उपयुक्त है जहाँ स्पष्ट मध्यवर्ती रीज़निंग पास अंतिम उत्तर को बेहतर बनाता है। उन कार्यों के लिए जहाँ आपको आउटपुट को किसी स्कीमा के अनुरूप चाहिए, या जहाँ आप सैंपलिंग व्यवहार और पुनरुत्पादन पर सूक्ष्म नियंत्रण चाहते हैं, Llama 3.1 70B Instruct बेहतर फिट है, क्योंकि केवल यही structured_outputs उजागर करता है और यह आपको seed, stop अनुक्रम और व्यापक पेनल्टी तथा ट्रंकेशन नियंत्रण भी देता है। यदि आपका वर्कलोड सीधा जनरेशन, सारांशीकरण या बड़े पैमाने पर टूल कॉलिंग है और आपको रीज़निंग ट्रेस की आवश्यकता नहीं है, तो सस्ता मॉडल इसे कवर करता है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपना अनुरोध chat completions एंडपॉइंट पर भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। दोनों के बीच केवल वही स्ट्रिंग बदलती है: Aion-2.0 के लिए aion-labs/aion-2.0 उपयोग करें, या Llama 3.1 70B Instruct के लिए meta-llama/llama-3.1-70b-instruct। आपका messages ऐरे, आपकी tool परिभाषाएँ और आपका response हैंडलिंग वैसे ही रहते हैं, इसलिए आप प्रति अनुरोध मॉडल बदल सकते हैं या अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे बिना दोनों को साथ साथ चला सकते हैं। बस ध्यान रखें कि पैरामीटर परस्पर विनिमेय नहीं हैं: Llama मॉडल को reasoning भेजना, या Aion-2.0 को structured_outputs भेजना, समर्थित नहीं है।

ऐसे मामले अभी भी हैं जहाँ अधिक महंगा मॉडल सही चयन नहीं है, भले ही आपको उसका फ़ीचर सेट पसंद हो। यदि आपका एप्लिकेशन structured outputs पर या seed के माध्यम से पुनरुत्पादक सैंपलिंग पर निर्भर करता है, तो Aion-2.0, Llama 3.1 70B Instruct का विकल्प नहीं बन सकता, चाहे वह जोड़े जाने वाले रीज़निंग नियंत्रण कुछ भी हों। इसी तरह, यदि आप उच्च मात्रा में जनरेशन चला रहे हैं जहाँ प्रति टोकन लागत मायने रखती है और रीज़निंग आवश्यक नहीं है, तो सस्ता मॉडल ही समझदारी भरा डिफ़ॉल्ट बना रहता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "aion-labs/aion-2.0" से "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →Meta: Llama 3.1 70B Instruct विवरण और प्लेग्राउंड →
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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