Çerez kullanıyoruz. Çerezler ve tarayıcı depolaması oturumunu açık tutar ve tercihlerini hatırlar. İzin verirsen sitenin nasıl kullanıldığını da ölçeriz. İstediğin zaman . Ayrıntılar için çerez politikamıza bak.

Yeni misin? Nasıl çalıştığına bak Oyun alanı, modeller ve API anahtarın için 1 dakikalık tur.

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

Meta: Llama 3.3 70B Instruct ($2,07 / 1M token (≈ ₺103,41)) ve OpenAI: GPT-4.1 Nano ($0,35 / 1M token (≈ ₺17,53)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.

Teknik özellikler

	Meta: Llama 3.3 70B Instruct	OpenAI: GPT-4.1 Nano
Sağlayıcı	Meta	OpenAI
Girdi	$2,07 / 1M token (≈ ₺103,41)	$0,35 / 1M token (≈ ₺17,53)
Çıktı	$2,77 / 1M token (≈ ₺138,46)	$1,40 / 1M token (≈ ₺70,11)
Önbellek okuma	$1,03 / 1M token (≈ ₺51,70)	$0,11 / 1M token (≈ ₺5,26)
Web araması	-	$35,00 / 1K arama (≈ ₺1.752,67)
Bağlam penceresi	131.072	1.047.576
Maks. çıktı	32.768	942.818
Girdi	text	image, text, file
Çıktı	text	text
Araç çağırma
Yapılandırılmış çıktı
Akıl yürütme kontrolü
Eklenme	6 Ara 2024	14 Nis 2025

Temel farklar

OpenAI: GPT-4.1 Nano girdi tokenlarında 83% daha ucuz.
OpenAI: GPT-4.1 Nano çıktı tokenlarında 49% daha ucuz.
OpenAI: GPT-4.1 Nano 8.0× daha fazla bağlam okur (1.047.576 token).
1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek Meta: Llama 3.3 70B Instruct ile $0,00345, OpenAI: GPT-4.1 Nano ile $0,00105 tutar.

Ayrıntılı bakış

Meta: Llama 3.3 70B Instruct, Meta tarafından 2024-12-06 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. OpenAI: GPT-4.1 Nano, OpenAI tarafından 2025-04-14 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. Her ikisi de api14 üzerinde text kategorisinde sunulur ve her ikisi de metin alıp metin döndürür, yani temel yapı düzeyinde aynı türden şeylerdir: bir istem gönderdiğiniz ve bir tamamlama aldığınız bir model.

Farklar bağlam ve modalitelerde ortaya çıkar. GPT-4.1 Nano daha büyük bağlam penceresine sahiptir, Llama 3.3 70B Instruct için 131072 tokena karşılık 1047576 token, yani isteminiz veya getirdiğiniz bağlam çok büyükse, ona sığacak olan Nano'dur. Nano ayrıca metnin yanı sıra görüntü ve dosya girdisi de kabul eder, Llama 3.3 70B Instruct ise yalnızca metin kabul eder. Parametre tarafında, Llama 3.3 70B Instruct daha geniş bir örnekleme ve kontrol düğmesi kümesi sunar; buna frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop, top_k ve top_logprobs dahildir, Nano bunları listelemez. Nano'nun listesi daha dardır: max_completion_tokens, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools ve top_p. Her ikisi de tools ve structured outputs destekler, yani burada hiçbirinin münhasır iddiası yoktur.

Pratik seçim için, iş uzun belgeler, görüntü veya dosya girdisi içerdiğinde ya da tek bir çağrıda çok miktarda materyali tutmak için büyük bir bağlam istediğinizde GPT-4.1 Nano'ya başvurun. Üretim üzerinde ince ayarlı kontrole ihtiyaç duyduğunuzda, örneğin puanlama ve analiz için logprobs veya top_logprobs, token seçimlerini yönlendirmek için logit_bias ya da örneklemeyi şekillendirmek için cezalar ve top_k gerektiğinde Llama 3.3 70B Instruct'a başvurun. Fiyat konusunda, girdi maliyeti ikisi arasında yaklaşık olarak aynıdır, çıktı ise Llama 3.3 70B Instruct üzerinde daha ucuzdur, bu nedenle uzun üretimleri olan iş yükleri o yöne yatar. Gerçek sayılar için canlı fiyat tablosuna bakın.

Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü API OpenAI uyumludur. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirir, anahtarınızı gönderir ve model alanını ayarlarsınız. Modelleri değiştirmek için yalnızca o alanı değiştirirsiniz, "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" ile "openai/gpt-4.1-nano" arasında. İstek ve yanıt işlemeniz olduğu gibi kalır, tek bir uyarıyla: yalnızca bir modelin listelediği parametreleri kullanıyorsanız, örneğin Llama tarafında logprobs veya top_k, Nano'ya geçtiğinizde bunları bırakın ve Nano tarafında max_completion_tokens kullanıyorsanız, Llama'ya geçtiğinizde bunu uygun şekilde eşleyin.

Seçmediğiniz modelin yine de daha iyi tercih olduğu durumlar vardır. Uzun bağlamı için GPT-4.1 Nano'daysanız ama göreviniz kısa ve yalnızca metinse ve örnekleme kontrolleri veya daha ucuz çıktı istiyorsanız, Llama 3.3 70B Instruct daha iyi uyumdur. Llama 3.3 70B Instruct'taysanız ama girdiniz bir görüntü veya dosya içeriyorsa ya da bağlamınız 131072 tokenı aşıyorsa, bunu işleyebilecek olan Nano'dur.

Tek bir metinle geçiş yap

İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" yerine "openai/gpt-4.1-nano" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.

Meta: Llama 3.3 70B Instruct ayrıntıları ve oyun alanı →OpenAI: GPT-4.1 Nano ayrıntıları ve oyun alanı →

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);

Diğer karşılaştırmalar

Llama 3.3 70B Instruct vs GPT-4.1 Nano: API fiyatı, bağlam ve özellikler · api14