gpt-5-nano vs llama-3.3-70b-instruct

gpt-5-nano и llama-3.3-70b-instruct: ключевые отличия

gpt-5-nano 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 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.1x раз — gpt-5-nano принимает до 400 000 токенов.

gpt-5-nano — gpt-5-nano от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 400 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 9.60 ₽/1M токенов, контекст 400 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Reasoning, 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-5-nano: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Seed, Function Calling. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 3 из 12 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gpt-5-nano и llama-3.3-70b-instruct в рублях

Интересная ситуация: gpt-5-nano дешевле по вводу, но llama-3.3-70b-instruct — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: llama-3.3-70b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 13.44 ₽ (140%), вывод дешевле на 19.2 ₽ (25%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст gpt-5-nano vs llama-3.3-70b-instruct

gpt-5-nano принимает до 400 000 токенов — это в 3.1x больше, чем 131 072 у llama-3.3-70b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: gpt-5-nano генерирует до 128 000 токенов за запрос, llama-3.3-70b-instruct — до 128 000. llama-3.3-70b-instruct может генерировать более длинные ответы.

Модальности gpt-5-nano и llama-3.3-70b-instruct

gpt-5-nano — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы. llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.

gpt-5-nano может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.

Возможности gpt-5-nano и llama-3.3-70b-instruct

У каждой модели есть уникальные функции: gpt-5-nano имеет Reasoning, Response Format, Structured Output, а llama-3.3-70b-instruct — Freq. Penalty, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gpt-5-nano и llama-3.3-70b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gpt-5-nano или llama-3.3-70b-instruct?

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

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.3-70b-instruct будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gpt-5-nano — контекст 400 000 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gpt-5-nano — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gpt-5-nano 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-nano

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

• Когда важна экономия на вводе — gpt-5-nano дешевле на 13.44 ₽ (58%) за 1M токенов
• 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
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• 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 выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 19.2 ₽ (25%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение gpt-5-nano и llama-3.3-70b-instruct

gpt-5-nano (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 12 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gpt-5-nano" или "llama-3.3-70b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-nano",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gpt-5-nano 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-5-nano vs llama-3.3-70b-instruct (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует llama-3.3-70b-instruct (ввод 23.04 ₽, вывод 57.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gpt-5-nano с контекстом 400 000. gpt-5-nano уникален Reasoning и Response Format; llama-3.3-70b-instruct — Freq. Penalty и Pres. Penalty.