claude-3.5-haiku vs llama-3.2-1b-instruct

claude-3.5-haiku и llama-3.2-1b-instruct: ключевые отличия

claude-3.5-haiku и llama-3.2-1b-instruct — модели от разных провайдеров (ANTHROPIC и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.2-1b-instruct в 300.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.5x раз — claude-3.5-haiku принимает до 200 000 токенов.

claude-3.5-haiku — claude-3.5-haiku от ANTHROPIC — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 200 000 токенов. Стоимость ввода 192.00 ₽/1M токенов, контекст 200 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.2-1b-instruct: Stop Sequences, Function Calling.

llama-3.2-1b-instruct — llama-3.2-1b-instruct от META-LLAMA — с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 1.92 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у claude-3.5-haiku: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 4 из 10 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость claude-3.5-haiku и llama-3.2-1b-instruct в рублях

llama-3.2-1b-instruct дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: llama-3.2-1b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 190.08 ₽ (99%), вывод дешевле на 958.08 ₽ (100%).

Контекст claude-3.5-haiku vs llama-3.2-1b-instruct

claude-3.5-haiku принимает до 200 000 токенов — это в 1.5x больше, чем 131 072 у llama-3.2-1b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

claude-3.5-haiku может генерировать до 8 192 токенов за запрос.

Модальности claude-3.5-haiku и llama-3.2-1b-instruct

claude-3.5-haiku — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. llama-3.2-1b-instruct работает только с текстом.

claude-3.5-haiku может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.2-1b-instruct работает только с текстом.

Возможности claude-3.5-haiku и llama-3.2-1b-instruct

У каждой модели есть уникальные функции: claude-3.5-haiku имеет Stop Sequences, Function Calling, а llama-3.2-1b-instruct — Freq. Penalty, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed. Общие: .

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры claude-3.5-haiku и llama-3.2-1b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: claude-3.5-haiku или llama-3.2-1b-instruct?

По нашей оценке (1:3), llama-3.2-1b-instruct лидирует. Однако claude-3.5-haiku может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.2-1b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте claude-3.5-haiku — контекст 200 000 токенов.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только claude-3.5-haiku поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать claude-3.5-haiku

claude-3.5-haiku от ANTHROPIC — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 200 000 vs 131 072 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему ANTHROPIC

Когда использовать llama-3.2-1b-instruct

llama-3.2-1b-instruct от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — llama-3.2-1b-instruct дешевле на 190.08 ₽ (99%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-3.2-1b-instruct дешевле на 958.08 ₽ (100%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение claude-3.5-haiku и llama-3.2-1b-instruct

claude-3.5-haiku (ANTHROPIC) и llama-3.2-1b-instruct (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 10 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "claude-3.5-haiku" или "llama-3.2-1b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-3.5-haiku",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между claude-3.5-haiku и llama-3.2-1b-instruct — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: claude-3.5-haiku vs llama-3.2-1b-instruct (1:3)

llama-3.2-1b-instruct выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует llama-3.2-1b-instruct (ввод 1.92 ₽, вывод 1.92 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте claude-3.5-haiku с контекстом 200 000. claude-3.5-haiku уникален Stop Sequences и Function Calling; llama-3.2-1b-instruct — Freq. Penalty и Pres. Penalty.