devstral-small vs llama-4-maverick

devstral-small и llama-4-maverick: ключевые отличия

devstral-small и llama-4-maverick — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости devstral-small в 2.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.2x раз — llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов.

devstral-small — devstral-small от MISTRALAI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 13.44 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

llama-4-maverick — llama-4-maverick от META-LLAMA — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у devstral-small: Logit Bias, 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 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость devstral-small и llama-4-maverick в рублях

devstral-small 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: devstral-small обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 24.96 ₽ (65%), вывод дешевле на 61.44 ₽ (53%).

Контекст devstral-small vs llama-4-maverick

llama-4-maverick принимает до 1 048 576 токенов — это в 8.2x больше, чем 128 000 у devstral-small. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

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

Модальности devstral-small и llama-4-maverick

llama-4-maverick — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. devstral-small работает только с текстом.

llama-4-maverick может анализировать изображения (vision), тогда как devstral-small работает только с текстом.

Возможности devstral-small и llama-4-maverick

llama-4-maverick предлагает возможности, недоступные в devstral-small: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры devstral-small и llama-4-maverick в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: devstral-small или llama-4-maverick?

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

• Бюджет: Если бюджет ограничен, devstral-small обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит llama-4-maverick — контекст 1 048 576 токенов.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен llama-4-maverick — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать devstral-small

devstral-small от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — devstral-small дешевле на 24.96 ₽ (65%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — devstral-small дешевле на 61.44 ₽ (53%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать llama-4-maverick

llama-4-maverick от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 128 000 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение devstral-small и llama-4-maverick

devstral-small (MISTRALAI) и llama-4-maverick (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 "devstral-small" или "llama-4-maverick"
response = client.chat.completions.create(
    model="devstral-small",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между devstral-small и llama-4-maverick — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: devstral-small vs llama-4-maverick (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует devstral-small (ввод 13.44 ₽, вывод 53.76 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-maverick с контекстом 1 048 576. llama-4-maverick выделяется поддержкой Logit Bias, Min P, Rep. Penalty.