Meta: Llama 3.3 70B Instruct is een tekstmodel van Meta, uitgebracht op 2024-12-06. OpenAI: GPT-4.1 Nano is een tekstmodel van OpenAI, uitgebracht op 2025-04-14. Beide worden aangeboden op api14 onder de categorie tekst, en beide nemen tekst aan en geven tekst terug, dus op het niveau van de basisvorm zijn het hetzelfde soort ding: een model waarnaar je een prompt stuurt en waarvan je een completion krijgt.
De verschillen komen naar voren in context en modaliteiten. GPT-4.1 Nano heeft het grotere contextvenster, met 1047576 tokens tegenover 131072 voor Llama 3.3 70B Instruct, dus als je prompt of je opgehaalde context heel groot is, is Nano degene die het past. Nano accepteert ook afbeeldingen en bestanden als invoer naast tekst, terwijl Llama 3.3 70B Instruct alleen tekst accepteert. Aan de parameterkant biedt Llama 3.3 70B Instruct een bredere set sampling- en regelaars, waaronder frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop, top_k en top_logprobs, die Nano niet vermeldt. De lijst van Nano is smaller: max_completion_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools en top_p. Beide ondersteunen tools en gestructureerde outputs, dus geen van beide heeft daar een exclusieve aanspraak op.
Voor praktische selectie grijp je naar GPT-4.1 Nano wanneer de taak lange documenten, afbeeldingen of bestandsinvoer betreft, of wanneer je een grote context wilt om veel materiaal in één aanroep te houden. Grijp naar Llama 3.3 70B Instruct wanneer je fijnmazige controle over de generatie nodig hebt, bijvoorbeeld logprobs of top_logprobs voor scoring en analyse, logit_bias om tokenkeuzes te sturen, of penalties en top_k om sampling vorm te geven. Qua prijs is de invoerkost ongeveer hetzelfde tussen de twee, terwijl de uitvoer goedkoper is bij Llama 3.3 70B Instruct, dus workloads met lange generaties neigen die kant op. Controleer de live prijstabel voor de werkelijke cijfers.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt je sleutel mee en stelt het model-veld in. Om van model te wisselen verander je alleen dat veld, tussen "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" en "openai/gpt-4.1-nano". Je request- en response-afhandeling blijft zoals die is, met één voorbehoud: als je parameters gebruikt die slechts één model vermeldt, zoals logprobs of top_k aan de Llama-kant, laat ze dan vallen wanneer je naar Nano gaat, en als je max_completion_tokens aan de Nano-kant gebruikt, map het dan passend wanneer je naar Llama gaat.
Er zijn gevallen waarin het model dat je niet koos toch de betere keuze is. Als je op GPT-4.1 Nano zit vanwege de lange context, maar je taak kort en alleen tekst is, en je sampling-regelaars of goedkopere uitvoer wilt, is Llama 3.3 70B Instruct de betere fit. Als je op Llama 3.3 70B Instruct zit, maar je invoer een afbeelding of een bestand bevat, of je context loopt voorbij 131072 tokens, dan is Nano degene die het aankan.