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Llama 3.1 70B Instruct vs Saba: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

Meta: Llama 3.1 70B Instruct contro Mistral: Saba

Un confronto fianco a fianco tra Meta: Llama 3.1 70B Instruct (2,52 USD / 1M token (≈ 2,24 €)) e Mistral: Saba (0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	Meta: Llama 3.1 70B Instruct	Mistral: Saba
Fornitore	Meta	Mistral
Ingresso	2,52 USD / 1M token (≈ 2,24 €)	0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €)
Uscita	2,52 USD / 1M token (≈ 2,24 €)	2,10 USD / 1M token (≈ 1,87 €)
Lettura cache	-	0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)
Finestra di contesto	131.072	32.768
Output massimo	8192	26.214
Ingresso	text	text, file
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	23 lug 2024	17 feb 2025

Differenze principali

Mistral: Saba costa il 72% in meno sui token di input.
Mistral: Saba costa il 17% in meno sui token di output.
Meta: Llama 3.1 70B Instruct legge 4.0× più contesto (131.072 token).
Solo Mistral: Saba supporta chiamata di strumenti.
Solo Mistral: Saba supporta output JSON strutturato.
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00378 USD con Meta: Llama 3.1 70B Instruct e 0,00175 USD con Mistral: Saba.

Nel dettaglio

Meta: Llama 3.1 70B Instruct è un modello testuale di Meta, rilasciato il 2024-07-23. Mistral: Saba è un modello testuale di Mistral, rilasciato il 2025-02-17. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli di chat completions, ed entrambi accettano prompt testuali e restituiscono testo. La principale differenza strutturale è che Saba accetta anche input di file, quindi puoi passare un documento insieme al tuo prompt invece di incollarne il contenuto nel messaggio.

I due modelli divergono più chiaramente su context window e modalità. Llama 3.1 70B Instruct ha una lunghezza di contesto di 131072 token, mentre Saba ne ha 32768, quindi Llama offre circa quattro volte lo spazio per input lunghi. Saba è l'unico dei due che accetta input di file; Llama 3.1 70B Instruct è testo in ingresso, testo in uscita. Sui parametri, Llama ne espone un insieme più ampio, tra cui logit_bias, min_p, repetition_penalty e top_k, che Saba non elenca. Entrambi supportano tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty e max_tokens, quindi il function calling e l'output in stile JSON sono disponibili su entrambi i lati. Sul prezzo, Saba è l'opzione più economica per l'input, mentre Llama 3.1 70B Instruct è l'opzione più economica per l'output, quindi l'affare migliore dipende da quanto invii rispetto a quanto generi.

Per la selezione pratica, scegli Llama 3.1 70B Instruct quando il tuo prompt o la tua conversazione sono lunghi, quando hai bisogno dei controlli di campionamento extra come logit_bias, min_p, repetition_penalty o top_k, o quando il tuo carico di lavoro è pesante sull'output e la tariffa di output più economica conta di più. Scegli Mistral: Saba quando vuoi consegnare direttamente un file al modello invece di estrarne tu stesso il testo, quando i tuoi input rientrano comodamente entro 32768 token, o quando il tuo carico di lavoro è pesante sull'input e la tariffa di input più economica conta di più. Se sei incerto, la context window è di solito il fattore decisivo: qualsiasi cosa superi i 32768 token deve andare a Llama.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client OpenAI esistente all'URL di base di api14, invii la tua chiave e imposti il campo model all'id che desideri. Per cambiare modello modifichi solo quella stringa, tra "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" e "mistralai/mistral-saba". La forma della richiesta, l'array messages e il parsing della risposta restano identici, quindi puoi spostare una chiamata da un modello all'altro modificando una singola riga, oppure instradare tra loro a runtime in base alla lunghezza dell'input o alla presenza di un file allegato.

Ci sono casi in cui l'altro modello resta comunque la scelta migliore anche dopo che hai scelto. Se parti da Saba per il suo input di file e la tariffa di input più economica, ma una richiesta supera i 32768 token o hai bisogno di logit_bias, min_p, repetition_penalty o top_k, Llama 3.1 70B Instruct è quello che può servirla. Se parti da Llama per il suo contesto lungo e l'output più economico, ma preferisci passare un documento come file invece di incollarne il testo, Saba copre quel caso. Nessuno dei due modelli è strettamente migliore; la scelta segue la dimensione del tuo input, se hai bisogno di input di file, su quali parametri di campionamento fai affidamento e se la tua spesa in token pende verso l'input o l'output.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" a "mistralai/mistral-saba", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Meta: Llama 3.1 70B Instruct: dettagli e banco di prova →Mistral: Saba: dettagli e banco di prova →

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 contro Mistral: Saba

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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