gpt-5-image vs llama-3.2-1b-instruct

gpt-5-image и llama-3.2-1b-instruct: ключевые отличия

gpt-5-image и llama-3.2-1b-instruct — модели от разных провайдеров (OPENAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.2-1b-instruct в 750.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.1x раз — gpt-5-image принимает до 400 000 токенов.

gpt-5-image — gpt-5-image от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 400 000 токенов. Стоимость ввода 960.00 ₽/1M токенов, контекст 400 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.2-1b-instruct: Logit Bias, Log Probs, Reasoning, Response Format, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top Log Probs.

llama-3.2-1b-instruct — llama-3.2-1b-instruct от META-LLAMA — с большим контекстом 131 072 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 1.92 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-5-image: Rep. Penalty, Top K.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Seed, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 6 из 16 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gpt-5-image и llama-3.2-1b-instruct в рублях

llama-3.2-1b-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-3.2-1b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 958.08 ₽ (100%), вывод дешевле на 1918.08 ₽ (100%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст gpt-5-image vs llama-3.2-1b-instruct

gpt-5-image принимает до 400 000 токенов — это в 3.1x больше, чем 131 072 у llama-3.2-1b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

gpt-5-image может генерировать до 128 000 токенов за запрос.

Модальности gpt-5-image и llama-3.2-1b-instruct

gpt-5-image — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст, файлы. llama-3.2-1b-instruct работает только с текстом.

gpt-5-image может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.2-1b-instruct работает только с текстом.

Возможности gpt-5-image и llama-3.2-1b-instruct

У каждой модели есть уникальные функции: gpt-5-image имеет Logit Bias, Log Probs, Reasoning, Response Format, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top Log Probs, а llama-3.2-1b-instruct — Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gpt-5-image и llama-3.2-1b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gpt-5-image или llama-3.2-1b-instruct?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.2-1b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gpt-5-image — контекст 400 000 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gpt-5-image — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gpt-5-image поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gpt-5-image

gpt-5-image от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 400 000 vs 131 072 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 90%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Когда нужна генерация изображений
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Когда использовать llama-3.2-1b-instruct

llama-3.2-1b-instruct от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — llama-3.2-1b-instruct дешевле на 958.08 ₽ (100%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-3.2-1b-instruct дешевле на 1918.08 ₽ (100%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение gpt-5-image и llama-3.2-1b-instruct

gpt-5-image (OPENAI) и llama-3.2-1b-instruct (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-5-image" или "llama-3.2-1b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-image",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gpt-5-image и llama-3.2-1b-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-5-image vs llama-3.2-1b-instruct (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует llama-3.2-1b-instruct (ввод 1.92 ₽, вывод 1.92 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gpt-5-image с контекстом 400 000. gpt-5-image уникален Logit Bias и Log Probs; llama-3.2-1b-instruct — Rep. Penalty и Top K.