gpt-4o-audio-preview и llama-4-scout: ключевые отличия
gpt-4o-audio-preview и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (OPENAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 23.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.6x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 токенов.
gpt-4o-audio-preview — gpt-4o-audio-preview от OPENAI — мультимодальная, с обработкой аудио, с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 480.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-scout: Logit Bias, Log Probs, Top Log Probs.
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 gpt-4o-audio-preview: 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 16 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gpt-4o-audio-preview 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 464.64 ₽ (97%), вывод дешевле на 1833.6 ₽ (96%).
Контекст gpt-4o-audio-preview vs llama-4-scout
llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.6x больше, чем 128 000 у gpt-4o-audio-preview. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: gpt-4o-audio-preview генерирует до 16 384 токенов за запрос, llama-4-scout — до 16 384. llama-4-scout может генерировать более длинные ответы.
Модальности gpt-4o-audio-preview и llama-4-scout
Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. gpt-4o-audio-preview работает с аудио, текст, а llama-4-scout — с текст, изображения.
llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как gpt-4o-audio-preview работает только с текстом.
Возможности gpt-4o-audio-preview и llama-4-scout
У каждой модели есть уникальные функции: gpt-4o-audio-preview имеет Logit Bias, Log Probs, Top Log Probs, а llama-4-scout — Min P, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gpt-4o-audio-preview и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-4o-audio-preview | llama-4-scout |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 480 ₽ | 15.36 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 1920 ₽ | 86.4 ₽ ✓ |
| Контекст | 128 000 токенов | 328 000 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | 16 384 токенов |
| Модальности ввода | Аудио, Текст | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст, Аудио | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | GPT | Llama4 |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | ✓ | — |
| Log Probs | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top Log Probs | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
Как выбрать: gpt-4o-audio-preview или llama-4-scout?
По нашей оценке (0:3), llama-4-scout лидирует. Однако gpt-4o-audio-preview 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 gpt-4o-audio-preview
gpt-4o-audio-preview от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для обработки аудио и голосовых данных
- Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI
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 464.64 ₽ (97%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 1833.6 ₽ (96%) за 1M токенов
- 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 gpt-4o-audio-preview и llama-4-scout
gpt-4o-audio-preview (OPENAI) 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 16 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "gpt-4o-audio-preview" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-audio-preview",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gpt-4o-audio-preview 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: gpt-4o-audio-preview vs llama-4-scout (0:3)
llama-4-scout выигрывает со счётом 3:0. 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. gpt-4o-audio-preview уникален Logit Bias и Log Probs; llama-4-scout — Min P и Rep. Penalty.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.