codestral-2508 vs llama-3.3-70b-instruct

codestral-2508 и llama-3.3-70b-instruct: ключевые отличия

codestral-2508 и llama-3.3-70b-instruct — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.3-70b-instruct в 2.9x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — codestral-2508 принимает до 256 000 токенов.

codestral-2508 — codestral-2508 от MISTRALAI — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Response Format, Structured Output.

llama-3.3-70b-instruct — llama-3.3-70b-instruct от META-LLAMA — с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 23.04 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у codestral-2508: Top K.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 11 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость codestral-2508 и llama-3.3-70b-instruct в рублях

llama-3.3-70b-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-3.3-70b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 34.56 ₽ (60%), вывод дешевле на 115.2 ₽ (67%).

Контекст codestral-2508 vs llama-3.3-70b-instruct

codestral-2508 принимает до 256 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у llama-3.3-70b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

llama-3.3-70b-instruct может генерировать до 128 000 токенов за запрос.

Модальности codestral-2508 и llama-3.3-70b-instruct

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности codestral-2508 и llama-3.3-70b-instruct

У каждой модели есть уникальные функции: codestral-2508 имеет Response Format, Structured Output, а llama-3.3-70b-instruct — Top K. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры codestral-2508 и llama-3.3-70b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: codestral-2508 или llama-3.3-70b-instruct?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.3-70b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте codestral-2508 — контекст 256 000 токенов.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать codestral-2508

codestral-2508 от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 131 072 токенов
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать llama-3.3-70b-instruct

llama-3.3-70b-instruct от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 34.56 ₽ (60%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 115.2 ₽ (67%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение codestral-2508 и llama-3.3-70b-instruct

codestral-2508 (MISTRALAI) и llama-3.3-70b-instruct (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 11 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "codestral-2508" или "llama-3.3-70b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="codestral-2508",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между codestral-2508 и llama-3.3-70b-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: codestral-2508 vs llama-3.3-70b-instruct (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует llama-3.3-70b-instruct (ввод 23.04 ₽, вывод 57.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте codestral-2508 с контекстом 256 000. codestral-2508 уникален Response Format и Structured Output; llama-3.3-70b-instruct — Top K.