gemma-4-31b-it vs llama-4-scout

gemma-4-31b-it и llama-4-scout: ключевые отличия

gemma-4-31b-it и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (GOOGLE и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 1.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 токенов.

gemma-4-31b-it — gemma-4-31b-it от GOOGLE — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 26.88 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-scout: Logit Bias, Reasoning.

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 gemma-4-31b-it: Min P, Function Calling.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 11 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gemma-4-31b-it и llama-4-scout в рублях

Интересная ситуация: llama-4-scout дешевле по вводу, но gemma-4-31b-it — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: llama-4-scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 11.52 ₽ (43%), вывод дороже на 9.6 ₽ (12%).

Контекст gemma-4-31b-it vs llama-4-scout

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 1.3x больше, чем 262 144 у gemma-4-31b-it. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: gemma-4-31b-it генерирует до 131 072 токенов за запрос, llama-4-scout — до 16 384. gemma-4-31b-it лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности gemma-4-31b-it и llama-4-scout

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. gemma-4-31b-it работает с изображения, текст, видео, а llama-4-scout — с текст, изображения.

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

Возможности gemma-4-31b-it и llama-4-scout

У каждой модели есть уникальные функции: gemma-4-31b-it имеет Logit Bias, Reasoning, а llama-4-scout — Min P, Function Calling. Общие: Seed, Structured Output.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gemma-4-31b-it и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gemma-4-31b-it или llama-4-scout?

По нашей оценке (1:2), llama-4-scout лидирует. Однако gemma-4-31b-it 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.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gemma-4-31b-it — 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 gemma-4-31b-it

gemma-4-31b-it от GOOGLE — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на выводе — gemma-4-31b-it дешевле на 9.6 ₽ (11%) за 1M токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему GOOGLE

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 11.52 ₽ (43%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 262 144 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение gemma-4-31b-it и llama-4-scout

gemma-4-31b-it (GOOGLE) 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 15 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gemma-4-31b-it" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="gemma-4-31b-it",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gemma-4-31b-it 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: gemma-4-31b-it vs llama-4-scout (1:2)

llama-4-scout выигрывает со счётом 2:1. 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. gemma-4-31b-it уникален Logit Bias и Reasoning; llama-4-scout — Min P и Function Calling.