Llama 3.3 70B Instruct vs GPT-4.1 Nano: 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 3.3 70B Instruct बनाम OpenAI: GPT-4.1 Nano

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Llama 3.3 70B Instruct ($2.07 / 1M टोकन (≈ ₹195.22)) और OpenAI: GPT-4.1 Nano ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Llama 3.3 70B Instruct	OpenAI: GPT-4.1 Nano
प्रोवाइडर	Meta	OpenAI
इनपुट	$2.07 / 1M टोकन (≈ ₹195.22)	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)
आउटपुट	$2.77 / 1M टोकन (≈ ₹261.39)	$1.40 / 1M टोकन (≈ ₹132.35)
कैश रीड	$1.03 / 1M टोकन (≈ ₹97.61)	$0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)
वेब सर्च	-	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)
संदर्भ विंडो	1,31,072	10,47,576
अधिकतम आउटपुट	32,768	9,42,818
इनपुट	text	image, text, file
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	6 दिस॰ 2024	14 अप्रैल 2025

मुख्य अंतर

OpenAI: GPT-4.1 Nano इनपुट tokens पर 83% सस्ता है।
OpenAI: GPT-4.1 Nano आउटपुट tokens पर 49% सस्ता है।
OpenAI: GPT-4.1 Nano 8.0× ज़्यादा context पढ़ता है (10,47,576 tokens)।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Meta: Llama 3.3 70B Instruct के साथ $0.00345 और OpenAI: GPT-4.1 Nano के साथ $0.00105 है।

विस्तार से

मेटा: Llama 3.3 70B Instruct, मेटा का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो 2024-12-06 को जारी किया गया था। OpenAI: GPT-4.1 Nano, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो 2025-04-14 को जारी किया गया था। दोनों api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सेवित हैं, और दोनों टेक्स्ट इन लेते हैं और टेक्स्ट आउट लौटाते हैं, इसलिए बुनियादी स्वरूप के स्तर पर ये एक ही तरह की चीज़ हैं: एक मॉडल जिसे आप प्रॉम्प्ट भेजते हैं और उससे कम्प्लीशन प्राप्त करते हैं।

अंतर कॉन्टेक्स्ट और मोडैलिटीज़ में दिखते हैं। GPT-4.1 Nano का कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ा है, 1047576 टोकन बनाम Llama 3.3 70B Instruct के 131072, इसलिए यदि आपका प्रॉम्प्ट या आपका रिट्रीव्ड कॉन्टेक्स्ट बहुत बड़ा है, तो Nano ही इसे फिट करेगा। Nano टेक्स्ट के साथ इमेज और फ़ाइल इनपुट भी स्वीकार करता है, जबकि Llama 3.3 70B Instruct केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है। पैरामीटर पक्ष पर, Llama 3.3 70B Instruct सैंपलिंग और नियंत्रण के अधिक विकल्प उजागर करता है, जिनमें frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop, top_k और top_logprobs शामिल हैं, जिन्हें Nano सूचीबद्ध नहीं करता। Nano की सूची संकरी है: max_completion_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p। दोनों tools और structured outputs का समर्थन करते हैं, इसलिए वहाँ किसी का भी अनन्य दावा नहीं है।

व्यावहारिक चयन के लिए, GPT-4.1 Nano को तब चुनें जब काम में लंबे दस्तावेज़, इमेज या फ़ाइल इनपुट शामिल हों, या जब आप एक कॉल में बहुत सारी सामग्री रखने के लिए बड़ा कॉन्टेक्स्ट चाहते हों। Llama 3.3 70B Instruct को तब चुनें जब आपको जनरेशन पर बारीक नियंत्रण चाहिए, उदाहरण के लिए स्कोरिंग और विश्लेषण के लिए logprobs या top_logprobs, टोकन चयन को दिशा देने के लिए logit_bias, या सैंपलिंग को आकार देने के लिए penalties और top_k। कीमत पर, इनपुट लागत दोनों के बीच लगभग समान है, जबकि आउटपुट Llama 3.3 70B Instruct पर सस्ता है, इसलिए लंबे जनरेशन वाले वर्कलोड उस ओर झुकते हैं। वास्तविक संख्याओं के लिए लाइव मूल्य तालिका देखें।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपनी कुंजी भेजें, और model फ़ील्ड सेट करें। मॉडल बदलने के लिए आप केवल उस फ़ील्ड को बदलते हैं, "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" और "openai/gpt-4.1-nano" के बीच। आपका अनुरोध और प्रतिक्रिया प्रबंधन जैसा है वैसा ही रहता है, एक चेतावनी के साथ: यदि आप ऐसे पैरामीटर उपयोग करते हैं जो केवल एक मॉडल सूचीबद्ध करता है, जैसे Llama पक्ष पर logprobs या top_k, तो Nano पर जाते समय उन्हें हटा दें, और यदि आप Nano पक्ष पर max_completion_tokens उपयोग करते हैं, तो Llama पर जाते समय इसे उचित रूप से मैप करें।

ऐसे मामले हैं जहाँ जिस मॉडल को आपने नहीं चुना वह फिर भी बेहतर विकल्प है। यदि आप GPT-4.1 Nano पर उसके लंबे कॉन्टेक्स्ट के लिए हैं लेकिन आपका कार्य छोटा और केवल टेक्स्ट है, और आप सैंपलिंग नियंत्रण या सस्ता आउटपुट चाहते हैं, तो Llama 3.3 70B Instruct बेहतर फिट है। यदि आप Llama 3.3 70B Instruct पर हैं लेकिन आपके इनपुट में कोई इमेज या फ़ाइल शामिल है, या आपका कॉन्टेक्स्ट 131072 टोकन से आगे चला जाता है, तो Nano ही इसे संभाल सकता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" से "openai/gpt-4.1-nano" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Meta: Llama 3.3 70B Instruct विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: GPT-4.1 Nano 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": "openai/gpt-4.1-nano",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Llama 3.3 70B Instruct बनाम OpenAI: GPT-4.1 Nano

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