claude-haiku-4.5 и llama-4-scout: ключевые отличия
claude-haiku-4.5 и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (ANTHROPIC и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 11.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.6x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 токенов.
claude-haiku-4.5 — claude-haiku-4.5 от ANTHROPIC — с поддержкой reasoning, 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-4-scout: Reasoning.
llama-4-scout — llama-4-scout от META-LLAMA — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 328 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 15.36 ₽/1M токенов, контекст 328 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у claude-haiku-4.5: Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость claude-haiku-4.5 и llama-4-scout в рублях
llama-4-scout 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-4-scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 176.64 ₽ (92%), вывод дешевле на 873.6 ₽ (91%).
Контекст claude-haiku-4.5 vs llama-4-scout
llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 1.6x больше, чем 200 000 у claude-haiku-4.5. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: claude-haiku-4.5 генерирует до 64 000 токенов за запрос, llama-4-scout — до 16 384. claude-haiku-4.5 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности claude-haiku-4.5 и llama-4-scout
Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. claude-haiku-4.5 работает с изображения, текст, а llama-4-scout — с текст, изображения.
Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.
Возможности claude-haiku-4.5 и llama-4-scout
У каждой модели есть уникальные функции: claude-haiku-4.5 имеет Reasoning, а llama-4-scout — Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed. Общие: Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры claude-haiku-4.5 и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | claude-haiku-4.5 | llama-4-scout |
|---|---|---|
| Провайдер | ANTHROPIC | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 192 ₽ | 15.36 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 960 ₽ | 86.4 ₽ ✓ |
| Контекст | 200 000 токенов | 328 000 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 64 000 токенов | 16 384 токенов |
| Модальности ввода | Изображения, Текст | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Claude | Llama4 |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
Как выбрать: claude-haiku-4.5 или llama-4-scout?
По нашей оценке (0:4), llama-4-scout лидирует. Однако claude-haiku-4.5 может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-scout будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит llama-4-scout — контекст 328 000 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте claude-haiku-4.5 — она поддерживает reasoning.
- Работа с изображениями: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать claude-haiku-4.5
claude-haiku-4.5 от ANTHROPIC — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для задач, оптимизированных под экосистему ANTHROPIC
Когда использовать llama-4-scout
llama-4-scout от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — llama-4-scout дешевле на 176.64 ₽ (92%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 873.6 ₽ (91%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 200 000 токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение claude-haiku-4.5 и llama-4-scout
claude-haiku-4.5 (ANTHROPIC) и llama-4-scout (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 14 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "claude-haiku-4.5" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
model="claude-haiku-4.5",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между claude-haiku-4.5 и llama-4-scout — 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-haiku-4.5 vs llama-4-scout (0:4)
llama-4-scout выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует llama-4-scout (ввод 15.36 ₽, вывод 86.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-scout с контекстом 328 000. claude-haiku-4.5 уникален Reasoning; llama-4-scout — Freq. Penalty и Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.