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 — 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: 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 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

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

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: 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 13 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 Min P, Rep. Penalty, Top K.