gpt-audio и llama-3.3-70b-instruct: ключевые отличия
gpt-audio 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 29.8x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — llama-3.3-70b-instruct принимает до 131 072 токенов.
gpt-audio — gpt-audio от OPENAI — мультимодальная, с обработкой аудио, с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 480.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Logit Bias, Log Probs, Response Format, Structured Output, Top Log Probs.
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-audio: Function Calling, Top K.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 7 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gpt-audio 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 456.96 ₽ (95%), вывод дешевле на 1862.4 ₽ (97%).
Контекст gpt-audio 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-audio. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: gpt-audio 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-audio и llama-3.3-70b-instruct
gpt-audio — мультимодальная модель, принимающая текст, аудио. llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.
Возможности gpt-audio и llama-3.3-70b-instruct
У каждой модели есть уникальные функции: gpt-audio имеет Logit Bias, Log Probs, Response Format, Structured Output, Top Log Probs, а llama-3.3-70b-instruct — Function Calling, Top K. Общие: Seed.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gpt-audio и llama-3.3-70b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-audio | llama-3.3-70b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 480 ₽ | 23.04 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 1920 ₽ | 57.6 ₽ ✓ |
| Контекст | 128 000 токенов | 131 072 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | 128 000 токенов |
| Модальности ввода | Текст, Аудио | Текст |
| Модальности вывода | Текст, Аудио | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | GPT | Llama3 |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | ✓ | — |
| Log Probs | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | — |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | — |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Top Log Probs | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Function Calling | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
Как выбрать: gpt-audio или llama-3.3-70b-instruct?
По нашей оценке (1:3), llama-3.3-70b-instruct лидирует. Однако gpt-audio 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
modelв запросе.
Когда использовать gpt-audio
gpt-audio от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для обработки аудио и голосовых данных
- 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 456.96 ₽ (95%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 1862.4 ₽ (97%) 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-audio и llama-3.3-70b-instruct
gpt-audio (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 14 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "gpt-audio" или "llama-3.3-70b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-audio",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gpt-audio 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-audio vs llama-3.3-70b-instruct (1:3)
llama-3.3-70b-instruct выигрывает со счётом 3:1. 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-audio уникален Logit Bias и Log Probs; llama-3.3-70b-instruct — Function Calling и Top K.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.