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Llama 3.3 70B Instruct vs GPT-4.1 Nano: API 가격, 컨텍스트, 기능 비교 · api14

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

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Meta: Llama 3.3 70B Instruct(US$2.07 / 100만 토큰 (≈ ₩2,783))와(과) OpenAI: GPT-4.1 Nano(US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

	Meta: Llama 3.3 70B Instruct	OpenAI: GPT-4.1 Nano
제공업체	Meta	OpenAI
입력	US$2.07 / 100만 토큰 (≈ ₩2,783)	US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472)
출력	US$2.77 / 100만 토큰 (≈ ₩3,726)	US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,887)
캐시 읽기	US$1.03 / 100만 토큰 (≈ ₩1,391)	US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142)
웹 검색	-	US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169)
컨텍스트 윈도우	131,072	1,047,576
최대 출력	32,768	942,818
입력	text	image, text, file
출력	text	text
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일	2024. 12. 6.	2025. 4. 14.

주요 차이점

OpenAI: GPT-4.1 Nano의 입력 토큰 가격이 83% 더 저렴합니다.
OpenAI: GPT-4.1 Nano의 출력 토큰 가격이 49% 더 저렴합니다.
OpenAI: GPT-4.1 Nano는(은) 8.0배 더 긴 컨텍스트(1,047,576 토큰)를 읽습니다.
입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Meta: Llama 3.3 70B Instruct에서 US$0.00345, OpenAI: GPT-4.1 Nano에서 US$0.00105입니다.

자세히 보기

Meta: Llama 3.3 70B Instruct는 Meta의 텍스트 모델로, 2024-12-06에 출시되었습니다. OpenAI: GPT-4.1 Nano는 OpenAI의 텍스트 모델로, 2025-04-14에 출시되었습니다. 둘 다 api14에서 텍스트 카테고리로 제공되며, 둘 다 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환하므로, 기본 형태 수준에서는 같은 종류입니다. 즉, 프롬프트를 보내면 완성을 받는 모델입니다.

차이는 컨텍스트와 모달리티에서 나타납니다. GPT-4.1 Nano가 더 큰 컨텍스트 윈도우를 가지며, 1047576 토큰으로 Llama 3.3 70B Instruct의 131072 토큰보다 큽니다. 따라서 프롬프트나 검색된 컨텍스트가 매우 크다면 Nano가 그것을 담을 수 있습니다. Nano는 또한 텍스트와 함께 이미지 및 파일 입력을 허용하는 반면, Llama 3.3 70B Instruct는 텍스트만 허용합니다. 파라미터 측면에서 Llama 3.3 70B Instruct는 frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop, top_k, top_logprobs를 포함한 더 넓은 샘플링 및 제어 노브를 노출하며, Nano는 이를 나열하지 않습니다. Nano의 목록은 더 좁습니다: max_completion_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_p. 둘 다 도구와 구조화된 출력을 지원하므로, 어느 쪽도 그 부분에서 독점적 권한을 가지지 않습니다.

실용적인 선택을 위해, 작업이 긴 문서, 이미지 또는 파일 입력을 포함하거나, 한 번의 호출로 많은 자료를 담을 큰 컨텍스트를 원할 때 GPT-4.1 Nano를 선택하세요. 생성에 대한 세밀한 제어가 필요할 때, 예를 들어 점수 산정과 분석을 위한 logprobs 또는 top_logprobs, 토큰 선택을 조정하기 위한 logit_bias, 또는 샘플링을 형성하기 위한 페널티와 top_k가 필요할 때 Llama 3.3 70B Instruct를 선택하세요. 가격에서 입력 비용은 두 모델이 거의 같고, 출력은 Llama 3.3 70B Instruct가 더 저렴하므로, 긴 생성이 있는 워크로드는 그쪽으로 기웁니다. 실제 숫자는 실시간 가격 표를 확인하세요.

api14를 통해 어느 모델을 호출하든 같은 방식으로 작동합니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 키를 보내고, model 필드를 설정합니다. 모델을 전환하려면 "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"와 "openai/gpt-4.1-nano" 사이에서 그 필드만 바꾸면 됩니다. 요청 및 응답 처리는 그대로 유지되며, 한 가지 주의사항이 있습니다: Llama 쪽의 logprobs 또는 top_k처럼 한 모델만 나열하는 파라미터를 사용하는 경우, Nano로 이동할 때 이를 제거하고, Nano 쪽의 max_completion_tokens를 사용하는 경우, Llama로 이동할 때 적절히 매핑하세요.

선택하지 않은 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 있습니다. 긴 컨텍스트 때문에 GPT-4.1 Nano를 사용 중이지만 작업이 짧고 텍스트만이며, 샘플링 제어나 더 저렴한 출력을 원한다면 Llama 3.3 70B Instruct가 더 적합합니다. Llama 3.3 70B Instruct를 사용 중이지만 입력에 이미지나 파일이 포함되거나 컨텍스트가 131072 토큰을 초과한다면, Nano가 그것을 처리할 수 있습니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"에서 "openai/gpt-4.1-nano"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

Meta: Llama 3.3 70B Instruct 상세 정보 및 플레이그라운드 →OpenAI: GPT-4.1 Nano 상세 정보 및 플레이그라운드 →

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 대 OpenAI: GPT-4.1 Nano

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