Meta: Llama 3.3 70B Instruct lawan OpenAI: GPT-4.1 Nano
Perbandingan berdampingan Meta: Llama 3.3 70B Instruct (US$2,07 / 1 jt token (≈ Rp 37.335)) dan OpenAI: GPT-4.1 Nano (US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Meta: Llama 3.3 70B Instruct | OpenAI: GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
| Penyedia | Meta | OpenAI |
| Masukan | US$2,07 / 1 jt token (≈ Rp 37.335) | US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) |
| Keluaran | US$2,77 / 1 jt token (≈ Rp 49.991) | US$1,40 / 1 jt token (≈ Rp 25.312) |
| Baca cache | US$1,03 / 1 jt token (≈ Rp 18.668) | US$0,11 / 1 jt token (≈ Rp 1.898) |
| Pencarian web | - | US$35,00 / 1 rb pencarian (≈ Rp 632.800) |
| Jendela konteks | 131.072 | 1.047.576 |
| Output maks. | 32.768 | 942.818 |
| Masukan | text | image, text, file |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 6 Des 2024 | 14 Apr 2025 |
Perbedaan utama
- OpenAI: GPT-4.1 Nano 83% lebih murah untuk token input.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano 49% lebih murah untuk token output.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano membaca konteks 8.0× lebih banyak (1.047.576 token).
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00345 dengan Meta: Llama 3.3 70B Instruct dan US$0,00105 dengan OpenAI: GPT-4.1 Nano.
Lebih mendalam
Meta: Llama 3.3 70B Instruct adalah model teks dari Meta, dirilis pada 2024-12-06. OpenAI: GPT-4.1 Nano adalah model teks dari OpenAI, dirilis pada 2025-04-14. Keduanya dilayani di api14 dalam kategori teks, dan keduanya menerima teks masuk dan mengembalikan teks keluar, jadi pada tingkat bentuk dasar keduanya adalah jenis yang sama: model yang Anda kirimi prompt dan Anda dapatkan completion darinya.
Perbedaannya muncul pada konteks dan modalitas. GPT-4.1 Nano memiliki jendela konteks yang lebih besar, yaitu 1047576 token dibandingkan 131072 untuk Llama 3.3 70B Instruct, jadi jika prompt Anda atau konteks hasil pengambilan Anda sangat besar, Nano-lah yang dapat menampungnya. Nano juga menerima input gambar dan file bersama teks, sedangkan Llama 3.3 70B Instruct hanya menerima teks. Pada sisi parameter, Llama 3.3 70B Instruct menyediakan kumpulan knob sampling dan kontrol yang lebih luas, termasuk frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop, top_k dan top_logprobs, yang tidak dicantumkan Nano. Daftar Nano lebih sempit: max_completion_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools dan top_p. Keduanya mendukung tools dan structured outputs, jadi tidak ada yang memiliki klaim eksklusif di sana.
Untuk pemilihan praktis, pilih GPT-4.1 Nano ketika pekerjaannya melibatkan dokumen panjang, input gambar atau file, atau ketika Anda ingin konteks besar untuk menampung banyak materi dalam satu panggilan. Pilih Llama 3.3 70B Instruct ketika Anda memerlukan kontrol yang lebih halus atas generasi, misalnya logprobs atau top_logprobs untuk penilaian dan analisis, logit_bias untuk mengarahkan pilihan token, atau penalty dan top_k untuk membentuk sampling. Pada harga, biaya input kurang lebih sama antara keduanya, sedangkan output lebih murah pada Llama 3.3 70B Instruct, jadi beban kerja dengan generasi panjang cenderung ke sana. Periksa tabel harga langsung untuk angka sebenarnya.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien Anda ke base URL api14, mengirim key Anda, dan mengatur field model. Untuk beralih model Anda hanya mengubah field itu, antara "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" dan "openai/gpt-4.1-nano". Penanganan request dan response Anda tetap seperti semula, dengan satu catatan: jika Anda menggunakan parameter yang hanya dicantumkan satu model, seperti logprobs atau top_k di sisi Llama, hilangkan parameter itu saat Anda pindah ke Nano, dan jika Anda menggunakan max_completion_tokens di sisi Nano, petakan dengan tepat saat Anda pindah ke Llama.
Ada kasus di mana model yang tidak Anda pilih tetap merupakan pilihan yang lebih baik. Jika Anda menggunakan GPT-4.1 Nano karena konteks panjangnya tetapi tugas Anda pendek dan hanya teks, dan Anda menginginkan kontrol sampling atau output yang lebih murah, Llama 3.3 70B Instruct lebih cocok. Jika Anda menggunakan Llama 3.3 70B Instruct tetapi input Anda menyertakan gambar atau file, atau konteks Anda melewati 131072 token, Nano-lah yang dapat menanganinya.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" ke "openai/gpt-4.1-nano", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4