gpt-4o-mini-search-preview vs llama-3.3-70b-instruct

gpt-4o-mini-search-preview и llama-3.3-70b-instruct: ключевые отличия

gpt-4o-mini-search-preview и llama-3.3-70b-instruct — модели от разных провайдеров (OPENAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.3-70b-instruct в 1.8x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — llama-3.3-70b-instruct принимает до 131 072 токенов.

gpt-4o-mini-search-preview — gpt-4o-mini-search-preview от OPENAI — с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 28.80 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Response Format, Structured Output.

llama-3.3-70b-instruct — llama-3.3-70b-instruct от META-LLAMA — с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 23.04 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-4o-mini-search-preview: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Обе модели поддерживают: Max Tokens. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 1 из 11 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gpt-4o-mini-search-preview и llama-3.3-70b-instruct в рублях

llama-3.3-70b-instruct 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-3.3-70b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 5.76 ₽ (20%), вывод дешевле на 57.6 ₽ (50%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст gpt-4o-mini-search-preview vs llama-3.3-70b-instruct

llama-3.3-70b-instruct принимает до 131 072 токенов — это в 1.0x больше, чем 128 000 у gpt-4o-mini-search-preview. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: gpt-4o-mini-search-preview генерирует до 16 384 токенов за запрос, llama-3.3-70b-instruct — до 128 000. llama-3.3-70b-instruct может генерировать более длинные ответы.

Модальности gpt-4o-mini-search-preview и llama-3.3-70b-instruct

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности gpt-4o-mini-search-preview и llama-3.3-70b-instruct

У каждой модели есть уникальные функции: gpt-4o-mini-search-preview имеет Response Format, Structured Output, а llama-3.3-70b-instruct — Freq. Penalty, Pres. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Общие: .

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gpt-4o-mini-search-preview и llama-3.3-70b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gpt-4o-mini-search-preview или llama-3.3-70b-instruct?

По нашей оценке (0:4), llama-3.3-70b-instruct лидирует. Однако gpt-4o-mini-search-preview может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.3-70b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит llama-3.3-70b-instruct — контекст 131 072 токенов.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gpt-4o-mini-search-preview

gpt-4o-mini-search-preview от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Когда использовать llama-3.3-70b-instruct

llama-3.3-70b-instruct от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 5.76 ₽ (20%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 57.6 ₽ (50%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 131 072 vs 128 000 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение gpt-4o-mini-search-preview и llama-3.3-70b-instruct

gpt-4o-mini-search-preview (OPENAI) и llama-3.3-70b-instruct (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 11 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gpt-4o-mini-search-preview" или "llama-3.3-70b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini-search-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gpt-4o-mini-search-preview и llama-3.3-70b-instruct — 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-mini-search-preview vs llama-3.3-70b-instruct (0:4)

llama-3.3-70b-instruct выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует llama-3.3-70b-instruct (ввод 23.04 ₽, вывод 57.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-3.3-70b-instruct с контекстом 131 072. gpt-4o-mini-search-preview уникален Response Format и Structured Output; llama-3.3-70b-instruct — Freq. Penalty и Pres. Penalty.