GigaChat 2 Max vs Llama 4 Scout
SBER vs META-LLAMA. Llama 4 Scout в 21.7x раз дешевле по стоимости. Контекст: 128 000 vs 328 000 токенов. Возможности: 0 vs 15 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.
GigaChat 2 Max и Llama 4 Scout: ключевые отличия
GigaChat 2 Max и Llama 4 Scout — модели от разных провайдеров (SBER и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Llama 4 Scout в 21.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.6x раз — Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов.
GigaChat 2 Max — GigaChat 2 Max от SBER — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 1105.00 ₽/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 GigaChat 2 Max: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.
Стоимость GigaChat 2 Max и Llama 4 Scout в рублях
Llama 4 Scout 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: Llama 4 Scout обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 1089.64 ₽ (99%), вывод дешевле на 1018.6 ₽ (92%).
Контекст GigaChat 2 Max vs Llama 4 Scout
Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.6x больше, чем 128 000 у GigaChat 2 Max. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
Llama 4 Scout может генерировать до 16 384 токенов за запрос.
Модальности GigaChat 2 Max и Llama 4 Scout
Llama 4 Scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. GigaChat 2 Max работает только с текстом.
Llama 4 Scout может анализировать изображения (vision), тогда как GigaChat 2 Max работает только с текстом.
Возможности GigaChat 2 Max и Llama 4 Scout
Llama 4 Scout предлагает возможности, недоступные в GigaChat 2 Max: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры GigaChat 2 Max и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | GigaChat 2 Max | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Провайдер | SBER | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 1105 ₽ | 15.36 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 1105 ₽ | 86.4 ₽ ✓ |
| Контекст | 128 000 токенов | 328 000 токенов ✓ |
| Макс. вывод | — | 16 384 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Токенизатор | — | Llama4 |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Max Tokens | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Response Format | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Structured Output | — | ✓ |
| Temperature | — | ✓ |
| Function Calling | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
| Top P | — | ✓ |
Как выбрать: GigaChat 2 Max или Llama 4 Scout?
По нашей оценке (0:4), Llama 4 Scout лидирует. Однако GigaChat 2 Max 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.
- 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
modelв запросе.
Когда использовать GigaChat 2 Max
GigaChat 2 Max от SBER — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для задач, оптимизированных под экосистему SBER
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 1089.64 ₽ (99%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — Llama 4 Scout дешевле на 1018.6 ₽ (92%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 128 000 токенов
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение GigaChat 2 Max и Llama 4 Scout
GigaChat 2 Max (SBER) 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 "gigachat-2-max" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
model="gigachat-2-max",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между GigaChat 2 Max 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: GigaChat 2 Max vs Llama 4 Scout (0:4)
Llama 4 Scout выигрывает со счётом 4:0. 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. Llama 4 Scout выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.