gpt-audio vs llama-4-scout

gpt-audio и llama-4-scout: ключевые отличия

gpt-audio и llama-4-scout — модели от разных провайдеров (OPENAI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 23.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.6x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 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-4-scout: Logit Bias, Log Probs, Top Log Probs.

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-audio: Min P, Rep. Penalty, Function Calling, Top K.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 16 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gpt-audio 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 464.64 ₽ (97%), вывод дешевле на 1833.6 ₽ (96%).

Контекст gpt-audio vs llama-4-scout

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.6x 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-4-scout — до 16 384. llama-4-scout может генерировать более длинные ответы.

Модальности gpt-audio и llama-4-scout

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

llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как gpt-audio работает только с текстом.

Возможности gpt-audio и llama-4-scout

У каждой модели есть уникальные функции: gpt-audio имеет Logit Bias, Log Probs, Top Log Probs, а llama-4-scout — Min P, Rep. Penalty, Function Calling, Top K. Общие: Seed, Structured Output.

Полная таблица сравнения характеристик

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

Как выбрать: gpt-audio или llama-4-scout?

По нашей оценке (0:4), llama-4-scout лидирует. Однако gpt-audio может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-scout будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит llama-4-scout — контекст 328 000 токенов.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен llama-4-scout — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gpt-audio

gpt-audio от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для обработки аудио и голосовых данных
• 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 464.64 ₽ (97%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 1833.6 ₽ (96%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 128 000 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение gpt-audio и llama-4-scout

gpt-audio (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 16 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gpt-audio" или "llama-4-scout"
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-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-audio vs llama-4-scout (0:4)

llama-4-scout выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует llama-4-scout (ввод 15.36 ₽, вывод 86.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-4-scout с контекстом 328 000. gpt-audio уникален Logit Bias и Log Probs; llama-4-scout — Min P и Rep. Penalty.