grok-code-fast-1 vs llama-4-scout

grok-code-fast-1 и llama-4-scout: ключевые отличия

grok-code-fast-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 3.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 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-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-code-fast-1: Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 16 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость grok-code-fast-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 23.04 ₽ (60%), вывод дешевле на 201.6 ₽ (70%).

Контекст grok-code-fast-1 vs llama-4-scout

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 1.3x больше, чем 256 000 у grok-code-fast-1. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: grok-code-fast-1 генерирует до 10 000 токенов за запрос, llama-4-scout — до 16 384. llama-4-scout может генерировать более длинные ответы.

Модальности grok-code-fast-1 и llama-4-scout

llama-4-scout — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. grok-code-fast-1 работает только с текстом.

llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как grok-code-fast-1 работает только с текстом.

Возможности grok-code-fast-1 и llama-4-scout

У каждой модели есть уникальные функции: grok-code-fast-1 имеет Log Probs, Reasoning, Top Log Probs, а llama-4-scout — Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры grok-code-fast-1 и llama-4-scout в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: grok-code-fast-1 или llama-4-scout?

По нашей оценке (0:4), llama-4-scout лидирует. Однако grok-code-fast-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-code-fast-1 — она поддерживает reasoning.
• 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 grok-code-fast-1

grok-code-fast-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 23.04 ₽ (60%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 201.6 ₽ (70%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 256 000 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Подключение grok-code-fast-1 и llama-4-scout

grok-code-fast-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 16 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-4-scout"
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-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-code-fast-1 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. grok-code-fast-1 уникален Log Probs и Reasoning; llama-4-scout — Freq. Penalty и Min P.