gpt-5-pro и llama-4-scout: ключевые отличия
gpt-5-pro и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (OPENAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 254.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.2x раз — gpt-5-pro принимает до 400 000 токенов.
gpt-5-pro — gpt-5-pro от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 400 000 токенов. Стоимость ввода 2880.00 ₽/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-pro: 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-pro 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 2864.64 ₽ (99%), вывод дешевле на 22953.6 ₽ (100%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст gpt-5-pro vs llama-4-scout
gpt-5-pro 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-pro генерирует до 128 000 токенов за запрос, llama-4-scout — до 16 384. gpt-5-pro лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности gpt-5-pro и llama-4-scout
Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. gpt-5-pro работает с изображения, текст, файлы, 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-pro и llama-4-scout
У каждой модели есть уникальные функции: gpt-5-pro 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-pro и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-5-pro | llama-4-scout |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 2880 ₽ | 15.36 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 23040 ₽ | 86.4 ₽ ✓ |
| Контекст | 400 000 токенов ✓ | 328 000 токенов |
| Макс. вывод | 128 000 токенов | 16 384 токенов |
| Модальности ввода | Изображения, Текст, Файлы | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (90% скидка) | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | GPT | Llama4 |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Temperature | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
| Top P | — | ✓ |
Как выбрать: gpt-5-pro или llama-4-scout?
По нашей оценке (1:3), llama-4-scout лидирует. Однако gpt-5-pro 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-pro — контекст 400 000 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gpt-5-pro — 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
modelв запросе.
Когда использовать gpt-5-pro
gpt-5-pro 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 2864.64 ₽ (99%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 22953.6 ₽ (100%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение gpt-5-pro и llama-4-scout
gpt-5-pro (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-pro" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-pro",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gpt-5-pro 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-pro 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-pro с контекстом 400 000. gpt-5-pro уникален Reasoning; llama-4-scout — Freq. Penalty и Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.