gemini-2.5-flash-lite vs llama-4-maverick

gemini-2.5-flash-lite и llama-4-maverick: ключевые отличия

gemini-2.5-flash-lite и llama-4-maverick — модели от разных провайдеров (GOOGLE и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости gemini-2.5-flash-lite в 1.6x раз выгоднее. Обе модели работают с контекстом 1 048 576 токенов.

gemini-2.5-flash-lite — gemini-2.5-flash-lite от GOOGLE — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с обработкой аудио, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-maverick: Reasoning.

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 gemini-2.5-flash-lite: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gemini-2.5-flash-lite и llama-4-maverick в рублях

gemini-2.5-flash-lite 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: gemini-2.5-flash-lite обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 19.2 ₽ (50%), вывод дешевле на 38.4 ₽ (33%).

Контекст gemini-2.5-flash-lite vs llama-4-maverick

Обе модели работают с одинаковым контекстом 1 048 576 токенов — выбор не ограничен размером входных данных.

По длине вывода: gemini-2.5-flash-lite генерирует до 65 535 токенов за запрос, llama-4-maverick — до 16 384. gemini-2.5-flash-lite лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности gemini-2.5-flash-lite и llama-4-maverick

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. gemini-2.5-flash-lite работает с текст, изображения, файлы, аудио, видео, а llama-4-maverick — с текст, изображения.

Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.

Возможности gemini-2.5-flash-lite и llama-4-maverick

У каждой модели есть уникальные функции: gemini-2.5-flash-lite имеет Reasoning, а llama-4-maverick — Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gemini-2.5-flash-lite и llama-4-maverick в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gemini-2.5-flash-lite или llama-4-maverick?

По нашей оценке (2:1), gemini-2.5-flash-lite имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, gemini-2.5-flash-lite обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Обе модели имеют одинаковый контекст 1 048 576 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gemini-2.5-flash-lite — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gemini-2.5-flash-lite

gemini-2.5-flash-lite от GOOGLE — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — gemini-2.5-flash-lite дешевле на 19.2 ₽ (50%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — gemini-2.5-flash-lite дешевле на 38.4 ₽ (33%) за 1M токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для обработки аудио и голосовых данных
• Для задач, оптимизированных под экосистему GOOGLE

Когда использовать llama-4-maverick

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

• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение gemini-2.5-flash-lite и llama-4-maverick

gemini-2.5-flash-lite (GOOGLE) 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 15 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gemini-2.5-flash-lite" или "llama-4-maverick"
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-lite",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gemini-2.5-flash-lite 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: gemini-2.5-flash-lite vs llama-4-maverick (2:1)

gemini-2.5-flash-lite выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует gemini-2.5-flash-lite (ввод 19.2 ₽, вывод 76.8 ₽ за 1M токенов). gemini-2.5-flash-lite уникален Reasoning; llama-4-maverick — Freq. Penalty и Logit Bias.