gpt-5.2-codex vs llama-4-scout

gpt-5.2-codex и llama-4-scout: ключевые отличия

gpt-5.2-codex и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (OPENAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 29.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.2x раз — gpt-5.2-codex принимает до 400 000 токенов.

gpt-5.2-codex — gpt-5.2-codex от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 400 000 токенов. Стоимость ввода 336.00 ₽/1M токенов, контекст 400 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-scout: 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 gpt-5.2-codex: Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 5 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gpt-5.2-codex 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 320.64 ₽ (95%), вывод дешевле на 2601.6 ₽ (97%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст gpt-5.2-codex vs llama-4-scout

gpt-5.2-codex принимает до 400 000 токенов — это в 1.2x больше, чем 328 000 у llama-4-scout. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: gpt-5.2-codex генерирует до 128 000 токенов за запрос, llama-4-scout — до 16 384. gpt-5.2-codex лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности gpt-5.2-codex и llama-4-scout

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. gpt-5.2-codex работает с текст, изображения, 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 gpt-5.2-codex и llama-4-scout

У каждой модели есть уникальные функции: gpt-5.2-codex имеет Reasoning, а llama-4-scout — Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gpt-5.2-codex и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gpt-5.2-codex или llama-4-scout?

По нашей оценке (1:3), llama-4-scout лидирует. Однако gpt-5.2-codex может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-scout будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gpt-5.2-codex — контекст 400 000 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gpt-5.2-codex — 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 gpt-5.2-codex

gpt-5.2-codex от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 400 000 vs 328 000 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 90%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• 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 320.64 ₽ (95%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 2601.6 ₽ (97%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение gpt-5.2-codex и llama-4-scout

gpt-5.2-codex (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 14 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gpt-5.2-codex" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2-codex",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gpt-5.2-codex 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-5.2-codex vs llama-4-scout (1:3)

llama-4-scout выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует llama-4-scout (ввод 15.36 ₽, вывод 86.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gpt-5.2-codex с контекстом 400 000. gpt-5.2-codex уникален Reasoning; llama-4-scout — Freq. Penalty и Min P.