Devstral Small vs Llama 4 Scout

Devstral Small и Llama 4 Scout: ключевые отличия

Devstral Small и Llama 4 Scout — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Devstral Small в 1.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.6x раз — Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов.

Devstral Small — Devstral Small от MISTRALAI — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 13.44 ₽/1M токенов, контекст 128 000 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 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 Scout 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 1.92 ₽ (12%), вывод дешевле на 32.64 ₽ (38%).

Контекст Devstral Small vs Llama 4 Scout

Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.6x больше, чем 128 000 у Devstral Small. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Llama 4 Scout может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

Модальности Devstral Small и Llama 4 Scout

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. Devstral Small работает с текст, файлы, а Llama 4 Scout — с текст, изображения.

Llama 4 Scout может анализировать изображения (vision), тогда как Devstral Small работает только с текстом.

Возможности Devstral Small и Llama 4 Scout

Llama 4 Scout 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 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: Devstral Small или Llama 4 Scout?

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 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 Devstral Small

Devstral Small от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — Devstral Small дешевле на 1.92 ₽ (12%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — Devstral Small дешевле на 32.64 ₽ (38%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать Llama 4 Scout

Llama 4 Scout от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 128 000 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение Devstral Small и Llama 4 Scout

Devstral Small (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 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-scout"
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 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: Devstral Small vs Llama 4 Scout (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 Scout с контекстом 328 000. Llama 4 Scout выделяется поддержкой Logit Bias, Min P, Rep. Penalty.