Grok Build 0.1 vs Llama 4 Scout

Grok Build 0.1 и Llama 4 Scout: ключевые отличия

Grok Build 0.1 и Llama 4 Scout — модели от разных провайдеров (X-AI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости Llama 4 Scout в 5.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов.

Grok Build 0.1 — Grok Build 0.1 от X-AI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 192.00 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у Llama 4 Scout: Log Probs, Reasoning, 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 Grok Build 0.1: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Top K.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 10 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость Grok Build 0.1 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 176.64 ₽ (92%), вывод дешевле на 297.6 ₽ (78%).

Контекст Grok Build 0.1 vs Llama 4 Scout

Llama 4 Scout принимает до 328 000 токенов — это в 1.3x больше, чем 256 000 у Grok Build 0.1. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Llama 4 Scout может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

Модальности Grok Build 0.1 и Llama 4 Scout

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. Grok Build 0.1 работает с текст, изображения, 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 Grok Build 0.1 и Llama 4 Scout

У каждой модели есть уникальные функции: Grok Build 0.1 имеет Log Probs, Reasoning, Top Log Probs, а Llama 4 Scout — Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры Grok Build 0.1 и Llama 4 Scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: Grok Build 0.1 или Llama 4 Scout?

По нашей оценке (0:3), Llama 4 Scout лидирует. Однако Grok Build 0.1 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.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте Grok Build 0.1 — 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 model в запросе.

Когда использовать Grok Build 0.1

Grok Build 0.1 от X-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему X-AI

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 176.64 ₽ (92%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — Llama 4 Scout дешевле на 297.6 ₽ (78%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 256 000 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение Grok Build 0.1 и Llama 4 Scout

Grok Build 0.1 (X-AI) 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 17 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "grok-build-0.1" или "llama-4-scout"
response = client.chat.completions.create(
    model="grok-build-0.1",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между Grok Build 0.1 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: Grok Build 0.1 vs Llama 4 Scout (0:3)

Llama 4 Scout выигрывает со счётом 3:0. 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. Grok Build 0.1 уникален Log Probs и Reasoning; Llama 4 Scout — Logit Bias и Min P.