grok-code-fast-1 и llama-3.3-70b-instruct: ключевые отличия
grok-code-fast-1 и llama-3.3-70b-instruct — модели от разных провайдеров (X-AI и META-LLAMA), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.3-70b-instruct в 4.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — grok-code-fast-1 принимает до 256 000 токенов.
grok-code-fast-1 — grok-code-fast-1 от X-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Log Probs, Reasoning, 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 grok-code-fast-1: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Top K.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 6 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость grok-code-fast-1 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 15.36 ₽ (40%), вывод дешевле на 230.4 ₽ (80%).
Контекст grok-code-fast-1 vs llama-3.3-70b-instruct
grok-code-fast-1 принимает до 256 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 131 072 у llama-3.3-70b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
По длине вывода: grok-code-fast-1 генерирует до 10 000 токенов за запрос, llama-3.3-70b-instruct — до 128 000. llama-3.3-70b-instruct может генерировать более длинные ответы.
Модальности grok-code-fast-1 и llama-3.3-70b-instruct
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности grok-code-fast-1 и llama-3.3-70b-instruct
У каждой модели есть уникальные функции: grok-code-fast-1 имеет Log Probs, Reasoning, Response Format, Structured Output, Top Log Probs, а llama-3.3-70b-instruct — Freq. Penalty, Pres. Penalty, Top K. Общие: Seed, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры grok-code-fast-1 и llama-3.3-70b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | grok-code-fast-1 | llama-3.3-70b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | X-AI | META-LLAMA |
| Цена ввода (1M) | 38.4 ₽ | 23.04 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 288 ₽ | 57.6 ₽ ✓ |
| Контекст | 256 000 токенов ✓ | 131 072 токенов |
| Макс. вывод | 10 000 токенов | 128 000 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Grok | Llama3 |
| Log Probs | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | — |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | — |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top Log Probs | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
Как выбрать: grok-code-fast-1 или llama-3.3-70b-instruct?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.3-70b-instruct будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте grok-code-fast-1 — контекст 256 000 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте grok-code-fast-1 — она поддерживает reasoning.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать grok-code-fast-1
grok-code-fast-1 от X-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 131 072 токенов
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для задач, оптимизированных под экосистему X-AI
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 15.36 ₽ (40%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 230.4 ₽ (80%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Подключение grok-code-fast-1 и llama-3.3-70b-instruct
grok-code-fast-1 (X-AI) 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 "grok-code-fast-1" или "llama-3.3-70b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
model="grok-code-fast-1",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между grok-code-fast-1 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: grok-code-fast-1 vs llama-3.3-70b-instruct (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует llama-3.3-70b-instruct (ввод 23.04 ₽, вывод 57.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте grok-code-fast-1 с контекстом 256 000. grok-code-fast-1 уникален Log Probs и Reasoning; llama-3.3-70b-instruct — Freq. Penalty и Pres. Penalty.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.