codestral-2508 vs llama-4-scout

codestral-2508 и llama-4-scout: ключевые отличия

codestral-2508 и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 2.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 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.

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 codestral-2508: Min P, Rep. Penalty, Top K.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 10 из 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость codestral-2508 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 42.24 ₽ (73%), вывод дешевле на 86.4 ₽ (50%).

Контекст codestral-2508 vs llama-4-scout

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 1.3x больше, чем 256 000 у codestral-2508. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

llama-4-scout может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

Модальности codestral-2508 и llama-4-scout

llama-4-scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. codestral-2508 работает только с текстом.

llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как codestral-2508 работает только с текстом.

Возможности codestral-2508 и llama-4-scout

llama-4-scout предлагает возможности, недоступные в codestral-2508: Min P, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры codestral-2508 и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: codestral-2508 или llama-4-scout?

По нашей оценке (0:4), llama-4-scout лидирует. Однако codestral-2508 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.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен llama-4-scout — он поддерживает vision.
• 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 задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

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 42.24 ₽ (73%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 86.4 ₽ (50%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 256 000 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение codestral-2508 и llama-4-scout

codestral-2508 (MISTRALAI) 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 13 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "codestral-2508" или "llama-4-scout"
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-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: codestral-2508 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. llama-4-scout выделяется поддержкой Min P, Rep. Penalty, Top K.