grok-4.1-fast vs llama-3.2-90b-vision-instruct

grok-4.1-fast и llama-3.2-90b-vision-instruct: ключевые отличия

grok-4.1-fast и llama-3.2-90b-vision-instruct — модели от разных провайдеров (X-AI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости grok-4.1-fast в 2.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 15.3x раз — grok-4.1-fast принимает до 2 000 000 токенов.

grok-4.1-fast — grok-4.1-fast от X-AI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 2 000 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 2 000 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.2-90b-vision-instruct: Log Probs, Max Tokens, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top Log Probs, Top P.

llama-3.2-90b-vision-instruct — llama-3.2-90b-vision-instruct от META-LLAMA — с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 172.80 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов.

Стоимость grok-4.1-fast и llama-3.2-90b-vision-instruct в рублях

grok-4.1-fast 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: grok-4.1-fast обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 134.4 ₽ (78%), вывод дешевле на 76.8 ₽ (44%).

Контекст grok-4.1-fast vs llama-3.2-90b-vision-instruct

grok-4.1-fast принимает до 2 000 000 токенов — это в 15.3x больше, чем 131 072 у llama-3.2-90b-vision-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

grok-4.1-fast может генерировать до 30 000 токенов за запрос.

Модальности grok-4.1-fast и llama-3.2-90b-vision-instruct

grok-4.1-fast — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы. llama-3.2-90b-vision-instruct работает только с текстом.

grok-4.1-fast может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.2-90b-vision-instruct работает только с текстом.

Возможности grok-4.1-fast и llama-3.2-90b-vision-instruct

grok-4.1-fast предлагает возможности, недоступные в llama-3.2-90b-vision-instruct: Log Probs, Max Tokens, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top Log Probs, Top P.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры grok-4.1-fast и llama-3.2-90b-vision-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: grok-4.1-fast или llama-3.2-90b-vision-instruct?

По нашей оценке (4:0), grok-4.1-fast имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, grok-4.1-fast обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте grok-4.1-fast — контекст 2 000 000 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте grok-4.1-fast — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только grok-4.1-fast поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать grok-4.1-fast

grok-4.1-fast от X-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — grok-4.1-fast дешевле на 134.4 ₽ (78%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — grok-4.1-fast дешевле на 76.8 ₽ (44%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 2 000 000 vs 131 072 токенов
• 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
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему X-AI

Когда использовать llama-3.2-90b-vision-instruct

llama-3.2-90b-vision-instruct от META-LLAMA — лучший выбор для следующих задач:

• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение grok-4.1-fast и llama-3.2-90b-vision-instruct

grok-4.1-fast (X-AI) и llama-3.2-90b-vision-instruct (META-LLAMA) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 10 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "grok-4.1-fast" или "llama-3.2-90b-vision-instruct"
response = client.chat.completions.create(
    model="grok-4.1-fast",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между grok-4.1-fast и llama-3.2-90b-vision-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: grok-4.1-fast vs llama-3.2-90b-vision-instruct (4:0)

grok-4.1-fast выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует grok-4.1-fast (ввод 38.4 ₽, вывод 96 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте grok-4.1-fast с контекстом 2 000 000. grok-4.1-fast выделяется поддержкой Log Probs, Max Tokens, Reasoning.