Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.

Nowy tutaj? Zobacz, jak to działa Minutowa wycieczka po piaskownicy, modelach i Twoim kluczu API.

Llama 3.3 70B Instruct vs GPT-4.1 Nano: cena API, kontekst i funkcje · api14

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

Porównanie Meta: Llama 3.3 70B Instruct (2,07 USD / 1M tokenów (≈ 8,09 zł)) i OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.

Specyfikacja

	Meta: Llama 3.3 70B Instruct	OpenAI: GPT-4.1 Nano
Dostawca	Meta	OpenAI
Wejście	2,07 USD / 1M tokenów (≈ 8,09 zł)	0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł)
Wyjście	2,77 USD / 1M tokenów (≈ 10,83 zł)	1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł)
Odczyt z cache	1,03 USD / 1M tokenów (≈ 4,05 zł)	0,11 USD / 1M tokenów (≈ 0,41 zł)
Wyszukiwanie w sieci	-	35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,13 zł)
Okno kontekstu	131 072	1 047 576
Maks. wyjście	32 768	942 818
Wejście	text	image, text, file
Wyjście	text	text
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	6 gru 2024	14 kwi 2025

Najważniejsze różnice

OpenAI: GPT-4.1 Nano jest o 83% tańszy na tokenach wejściowych.
OpenAI: GPT-4.1 Nano jest o 49% tańszy na tokenach wyjściowych.
OpenAI: GPT-4.1 Nano przyjmuje 8.0× więcej kontekstu (1 047 576 tokenów).
Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00345 USD z Meta: Llama 3.3 70B Instruct i 0,00105 USD z OpenAI: GPT-4.1 Nano.

Szczegółowo

Meta: Llama 3.3 70B Instruct to model tekstowy od Meta, wydany 2024-12-06. OpenAI: GPT-4.1 Nano to model tekstowy od OpenAI, wydany 2025-04-14. Oba są udostępniane na api14 w kategorii tekstowej i oba przyjmują tekst na wejściu oraz zwracają tekst na wyjściu, więc na poziomie podstawowej formy są tym samym rodzajem rzeczy: modelem, do którego wysyłasz prompt i otrzymujesz uzupełnienie.

Różnice ujawniają się w kontekście i modalnościach. GPT-4.1 Nano ma większe okno kontekstu, wynoszące 1047576 tokenów w porównaniu do 131072 dla Llama 3.3 70B Instruct, więc jeśli twój prompt lub pobrany kontekst jest bardzo duży, to Nano go pomieści. Nano przyjmuje także obrazy i pliki na wejściu obok tekstu, podczas gdy Llama 3.3 70B Instruct przyjmuje wyłącznie tekst. Po stronie parametrów Llama 3.3 70B Instruct udostępnia szerszy zestaw opcji próbkowania i kontroli, w tym frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop, top_k i top_logprobs, których Nano nie wymienia. Lista Nano jest węższa: max_completion_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools i top_p. Oba obsługują narzędzia i ustrukturyzowane wyjścia, więc żaden nie ma tam wyłączności.

Przy praktycznym wyborze sięgnij po GPT-4.1 Nano, gdy zadanie obejmuje długie dokumenty, wejście obrazowe lub plikowe, albo gdy chcesz użyć dużego kontekstu, aby zmieścić dużo materiału w jednym wywołaniu. Sięgnij po Llama 3.3 70B Instruct, gdy potrzebujesz precyzyjnej kontroli nad generowaniem, na przykład logprobs lub top_logprobs do oceniania i analizy, logit_bias do sterowania wyborami tokenów albo kar i top_k do kształtowania próbkowania. Jeśli chodzi o cenę, koszt wejścia jest w przybliżeniu taki sam dla obu, natomiast wyjście jest tańsze w Llama 3.3 70B Instruct, więc obciążenia z długimi generowaniami skłaniają się ku niemu. Sprawdź aktualną tabelę cen, aby poznać rzeczywiste liczby.

Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz swój klucz i ustawiasz pole model. Aby przełączyć modele, zmieniasz tylko to pole, między "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" i "openai/gpt-4.1-nano". Obsługa żądań i odpowiedzi pozostaje bez zmian, z jednym zastrzeżeniem: jeśli używasz parametrów, które wymienia tylko jeden model, takich jak logprobs lub top_k po stronie Llama, usuń je, gdy przechodzisz na Nano, a jeśli używasz max_completion_tokens po stronie Nano, zmapuj go odpowiednio, gdy przechodzisz na Llama.

Są przypadki, w których model, którego nie wybrałeś, nadal jest lepszym wyborem. Jeśli korzystasz z GPT-4.1 Nano ze względu na jego długi kontekst, ale twoje zadanie jest krótkie i wyłącznie tekstowe, a chcesz kontroli próbkowania lub tańszego wyjścia, Llama 3.3 70B Instruct jest lepszym dopasowaniem. Jeśli korzystasz z Llama 3.3 70B Instruct, ale twoje wejście zawiera obraz lub plik albo twój kontekst przekracza 131072 tokenów, to Nano jest tym, który sobie z tym poradzi.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" na "openai/gpt-4.1-nano", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

Meta: Llama 3.3 70B Instruct: szczegóły i piaskownica →OpenAI: GPT-4.1 Nano: szczegóły i piaskownica →

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 kontra OpenAI: GPT-4.1 Nano

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań