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Llama 3.3 70B Instruct vs GPT-4.1 Nano：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

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

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Meta: Llama 3.3 70B Instruct（$2.07 / 100万トークン (≈ ￥326)）とOpenAI: GPT-4.1 Nano（$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	Meta: Llama 3.3 70B Instruct	OpenAI: GPT-4.1 Nano
プロバイダー	Meta	OpenAI
入力	$2.07 / 100万トークン (≈ ￥326)	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)
出力	$2.77 / 100万トークン (≈ ￥436)	$1.40 / 100万トークン (≈ ￥221)
キャッシュ読み取り	$1.03 / 100万トークン (≈ ￥163)	$0.11 / 100万トークン (≈ ￥17)
ウェブ検索	-	$35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524)
コンテキストウィンドウ	131,072	1,047,576
最大出力	32,768	942,818
入力	text	image, text, file
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2024/12/06	2025/04/14

主な違い

OpenAI: GPT-4.1 Nanoは入力トークンが83%安くなっています。
OpenAI: GPT-4.1 Nanoは出力トークンが49%安くなっています。
OpenAI: GPT-4.1 Nanoは8.0倍長いコンテキスト（1,047,576トークン）を読み取れます。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Meta: Llama 3.3 70B Instructで$0.00345、OpenAI: GPT-4.1 Nanoで$0.00105です。

詳しく見る

Meta: Llama 3.3 70B Instruct は Meta のテキストモデルで、2024-12-06 にリリースされました。OpenAI: GPT-4.1 Nano は OpenAI のテキストモデルで、2025-04-14 にリリースされました。どちらも api14 上で text カテゴリとして提供されており、どちらもテキストを入力として受け取りテキストを出力するため、基本的な形のレベルでは同じ種類のものです。つまり、プロンプトを送ると補完が返ってくるモデルです。

違いはコンテキストとモダリティに現れます。GPT-4.1 Nano の方がコンテキストウィンドウが大きく、1047576 トークンに対して Llama 3.3 70B Instruct は 131072 トークンなので、プロンプトや取得したコンテキストが非常に大きい場合、それを収められるのは Nano です。Nano はテキストに加えて画像とファイルの入力も受け付けますが、Llama 3.3 70B Instruct はテキストのみを受け付けます。パラメータの面では、Llama 3.3 70B Instruct はより広いサンプリングと制御のノブを公開しており、frequency_penalty、logit_bias、logprobs、min_p、presence_penalty、repetition_penalty、stop、top_k、top_logprobs を含みますが、Nano はこれらを列挙していません。Nano のリストはより狭く、max_completion_tokens、response_format、seed、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_p です。どちらも tools と structured outputs をサポートしているため、そこに排他的な優位性はありません。

実用的な選択としては、長い文書、画像やファイルの入力が関わる作業、または大量の素材を 1 回の呼び出しで保持したい大きなコンテキストが必要な場合は GPT-4.1 Nano を選びます。生成に対する細かい制御が必要な場合、例えばスコアリングや分析のための logprobs や top_logprobs、トークン選択を誘導する logit_bias、サンプリングを形作るペナルティや top_k が必要な場合は Llama 3.3 70B Instruct を選びます。価格では、入力コストは両者でほぼ同じですが、出力は Llama 3.3 70B Instruct の方が安いため、長い生成を伴うワークロードはそちらに傾きます。実際の数値は最新の価格表を確認してください。

どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、キーを送信し、model フィールドを設定します。モデルを切り替えるには、そのフィールドだけを "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" と "openai/gpt-4.1-nano" の間で変更します。リクエストとレスポンスの処理はそのままで構いませんが、1 つ注意点があります。Llama 側の logprobs や top_k など、片方のモデルだけが列挙するパラメータを使用している場合は、Nano に移る際にそれらを外してください。また、Nano 側で max_completion_tokens を使用している場合は、Llama に移る際に適切にマッピングしてください。

選ばなかったモデルの方が依然としてより良い選択である場合もあります。長いコンテキストのために GPT-4.1 Nano を使っているが、タスクが短くテキストのみで、サンプリング制御やより安い出力を求めるなら、Llama 3.3 70B Instruct の方が適しています。Llama 3.3 70B Instruct を使っているが、入力に画像やファイルが含まれる場合、またはコンテキストが 131072 トークンを超える場合、それを扱えるのは Nano です。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"から"openai/gpt-4.1-nano"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

Meta: Llama 3.3 70B Instructの詳細とプレイグラウンド →OpenAI: GPT-4.1 Nanoの詳細とプレイグラウンド →

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 対 OpenAI: GPT-4.1 Nano

仕様

主な違い

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