claude-opus-4.1 и llama-3.2-1b-instruct: ключевые отличия
claude-opus-4.1 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 4500.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.5x раз — claude-opus-4.1 принимает до 200 000 токенов.
claude-opus-4.1 — claude-opus-4.1 от ANTHROPIC — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 200 000 токенов. Стоимость ввода 2880.00 ₽/1M токенов, контекст 200 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.2-1b-instruct: Reasoning, Response Format, Stop Sequences, Structured Output, 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-opus-4.1: 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 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость claude-opus-4.1 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 2878.08 ₽ (100%), вывод дешевле на 14398.08 ₽ (100%).
Контекст claude-opus-4.1 vs llama-3.2-1b-instruct
claude-opus-4.1 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-opus-4.1 может генерировать до 32 000 токенов за запрос.
Модальности claude-opus-4.1 и llama-3.2-1b-instruct
claude-opus-4.1 — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст, файлы. llama-3.2-1b-instruct работает только с текстом.
claude-opus-4.1 может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.2-1b-instruct работает только с текстом.
Возможности claude-opus-4.1 и llama-3.2-1b-instruct
У каждой модели есть уникальные функции: claude-opus-4.1 имеет Reasoning, Response Format, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, а llama-3.2-1b-instruct — Freq. Penalty, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed. Общие: .
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры claude-opus-4.1 и llama-3.2-1b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | claude-opus-4.1 | llama-3.2-1b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | ANTHROPIC | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 2880 ₽ | 1.92 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 14400 ₽ | 1.92 ₽ ✓ |
| Контекст | 200 000 токенов ✓ | 131 072 токенов |
| Макс. вывод | 32 000 токенов | — |
| Модальности ввода | Изображения, Текст, Файлы | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Claude | Llama3 |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | — |
| Stop Sequences | ✓ | — |
| Structured Output | ✓ | — |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | — |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
Как выбрать: claude-opus-4.1 или llama-3.2-1b-instruct?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.2-1b-instruct будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте claude-opus-4.1 — контекст 200 000 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте claude-opus-4.1 — она поддерживает reasoning.
- Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только claude-opus-4.1 поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать claude-opus-4.1
claude-opus-4.1 от ANTHROPIC — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для работы с длинными документами — контекст 200 000 vs 131 072 токенов
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- 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 2878.08 ₽ (100%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-3.2-1b-instruct дешевле на 14398.08 ₽ (100%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение claude-opus-4.1 и llama-3.2-1b-instruct
claude-opus-4.1 (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 13 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "claude-opus-4.1" или "llama-3.2-1b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-4.1",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между claude-opus-4.1 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-opus-4.1 vs llama-3.2-1b-instruct (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует llama-3.2-1b-instruct (ввод 1.92 ₽, вывод 1.92 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте claude-opus-4.1 с контекстом 200 000. claude-opus-4.1 уникален Reasoning и Response Format; llama-3.2-1b-instruct — Freq. Penalty и Pres. Penalty.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.