Llama 3.1 70B Instruct vs Saba: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Meta: Llama 3.1 70B Instruct बनाम Mistral: Saba

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Llama 3.1 70B Instruct ($2.52 / 1M टोकन (≈ ₹238.23)) और Mistral: Saba ($0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Llama 3.1 70B Instruct	Mistral: Saba
प्रोवाइडर	Meta	Mistral
इनपुट	$2.52 / 1M टोकन (≈ ₹238.23)	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)
आउटपुट	$2.52 / 1M टोकन (≈ ₹238.23)	$2.10 / 1M टोकन (≈ ₹198.53)
कैश रीड	-	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)
संदर्भ विंडो	1,31,072	32,768
अधिकतम आउटपुट	8,192	26,214
इनपुट	text	text, file
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	23 जुल॰ 2024	17 फ़र॰ 2025

मुख्य अंतर

Mistral: Saba इनपुट tokens पर 72% सस्ता है।
Mistral: Saba आउटपुट tokens पर 17% सस्ता है।
Meta: Llama 3.1 70B Instruct 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (1,31,072 tokens)।
सिर्फ Mistral: Saba टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
सिर्फ Mistral: Saba संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Meta: Llama 3.1 70B Instruct के साथ $0.00378 और Mistral: Saba के साथ $0.00175 है।

विस्तार से

मेटा: Llama 3.1 70B Instruct, मेटा का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो 2024-07-23 को जारी किया गया था। Mistral: Saba, Mistral का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो 2025-02-17 को जारी किया गया था। दोनों api14 के माध्यम से चैट कम्प्लीशन मॉडल के रूप में उपलब्ध हैं, और दोनों टेक्स्ट प्रॉम्प्ट स्वीकार करते हैं और टेक्स्ट लौटाते हैं। मुख्य संरचनात्मक अंतर यह है कि Saba फ़ाइल इनपुट भी स्वीकार करता है, इसलिए आप अपने प्रॉम्प्ट के साथ एक दस्तावेज़ पास कर सकते हैं, बजाय उसकी सामग्री को संदेश में पेस्ट करने के।

दोनों मॉडल कॉन्टेक्स्ट विंडो और मोडैलिटीज़ पर सबसे स्पष्ट रूप से भिन्न होते हैं। Llama 3.1 70B Instruct की कॉन्टेक्स्ट लंबाई 131072 टोकन है, जबकि Saba की 32768 टोकन है, इसलिए Llama आपको लंबे इनपुट के लिए लगभग चार गुना जगह देता है। Saba दोनों में से अकेला है जो फ़ाइल इनपुट लेता है; Llama 3.1 70B Instruct टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट है। पैरामीटर पर, Llama एक व्यापक सेट उजागर करता है, जिसमें logit_bias, min_p, repetition_penalty, और top_k शामिल हैं, जिन्हें Saba सूचीबद्ध नहीं करता। दोनों tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, और max_tokens का समर्थन करते हैं, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON-शैली आउटपुट किसी भी तरफ उपलब्ध हैं। कीमत पर, Saba इनपुट के लिए सस्ता विकल्प है, जबकि Llama 3.1 70B Instruct आउटपुट के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए बेहतर सौदा इस पर निर्भर करता है कि आप कितना भेजते हैं बनाम कितना जनरेट करते हैं।

व्यावहारिक चयन के लिए, Llama 3.1 70B Instruct तब चुनें जब आपका प्रॉम्प्ट या बातचीत लंबी हो, जब आपको logit_bias, min_p, repetition_penalty, या top_k जैसे अतिरिक्त सैंपलिंग नियंत्रण चाहिए हों, या जब आपका वर्कलोड आउटपुट-भारी हो और सस्ती आउटपुट दर अधिक मायने रखती हो। Mistral: Saba तब चुनें जब आप मॉडल को सीधे एक फ़ाइल देना चाहते हों बजाय उसका टेक्स्ट खुद निकालने के, जब आपके इनपुट 32768 टोकन के भीतर आराम से फिट हों, या जब आपका वर्कलोड इनपुट-भारी हो और सस्ती इनपुट दर अधिक मायने रखती हो। यदि आप अनिश्चित हैं, तो कॉन्टेक्स्ट विंडो आमतौर पर निर्णायक कारक होती है: जो भी 32768 टोकन से अधिक होगा उसे Llama के पास जाना होगा।

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, अपनी कुंजी भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। मॉडल बदलने के लिए आप केवल उस स्ट्रिंग को बदलते हैं, "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" और "mistralai/mistral-saba" के बीच। रिक्वेस्ट का आकार, messages ऐरे, और रिस्पॉन्स पार्सिंग समान रहते हैं, इसलिए आप एक पंक्ति संपादित करके एक मॉडल से दूसरे पर कॉल स्थानांतरित कर सकते हैं, या इनपुट लंबाई या फ़ाइल संलग्न होने के आधार पर रनटाइम पर उनके बीच रूट कर सकते हैं।

ऐसे मामले हैं जहां चुनने के बाद भी दूसरा मॉडल बेहतर विकल्प होता है। यदि आप Saba पर उसके फ़ाइल इनपुट और सस्ती इनपुट दर के लिए शुरू करते हैं, लेकिन कोई रिक्वेस्ट 32768 टोकन से बढ़ जाती है या आपको logit_bias, min_p, repetition_penalty, या top_k चाहिए, तो Llama 3.1 70B Instruct वह है जो इसे सेवा दे सकता है। यदि आप Llama पर उसके लंबे कॉन्टेक्स्ट और सस्ते आउटपुट के लिए शुरू करते हैं, लेकिन आप दस्तावेज़ का टेक्स्ट पेस्ट करने के बजाय उसे फ़ाइल के रूप में पास करना पसंद करेंगे, तो Saba उसे कवर करता है। कोई भी मॉडल सख्ती से बेहतर नहीं है; चयन आपके इनपुट आकार, क्या आपको फ़ाइल इनपुट चाहिए, आप किन सैंपलिंग पैरामीटर पर निर्भर हैं, और आपका टोकन खर्च इनपुट या आउटपुट की ओर झुकता है या नहीं, इसका पालन करता है।

एक string से बदलें

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

Meta: Llama 3.1 70B Instruct विवरण और प्लेग्राउंड →Mistral: Saba 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": "mistralai/mistral-saba",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Llama 3.1 70B Instruct बनाम Mistral: Saba

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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