llama-3.3-70b-instruct и sonar: ключевые отличия
llama-3.3-70b-instruct и sonar — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и PERPLEXITY), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.3-70b-instruct в 4.8x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — llama-3.3-70b-instruct принимает до 131 072 токенов.
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 sonar: Seed, Stop Sequences, Function Calling.
sonar — sonar от PERPLEXITY — мультимодальная, с большим контекстом 127 072 токенов. Стоимость ввода 192.00 ₽/1M токенов, контекст 127 072 токенов.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Temperature, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 6 из 9 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость llama-3.3-70b-instruct и sonar 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 168.96 ₽ (88%), вывод дешевле на 134.4 ₽ (70%).
Контекст llama-3.3-70b-instruct vs sonar
llama-3.3-70b-instruct принимает до 131 072 токенов — это в 1.0x больше, чем 127 072 у sonar. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
llama-3.3-70b-instruct может генерировать до 128 000 токенов за запрос.
Модальности llama-3.3-70b-instruct и sonar
sonar — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.
sonar может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.
Возможности llama-3.3-70b-instruct и sonar
llama-3.3-70b-instruct предлагает возможности, недоступные в sonar: Seed, Stop Sequences, Function Calling. Общие: .
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры llama-3.3-70b-instruct и sonar в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | llama-3.3-70b-instruct | sonar |
|---|---|---|
| Провайдер | META-LLAMA | PERPLEXITY |
| Цена ввода (1M) | 23.04 ₽ ✓ | 192 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 57.6 ₽ ✓ | 192 ₽ |
| Контекст | 131 072 токенов ✓ | 127 072 токенов |
| Макс. вывод | 128 000 токенов | — |
| Модальности ввода | Текст | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Да |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Llama3 | Other |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | — |
| Stop Sequences | ✓ | — |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | — |
| Top K | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
Как выбрать: llama-3.3-70b-instruct или sonar?
По нашей оценке (4:0), llama-3.3-70b-instruct имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-3.3-70b-instruct обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте llama-3.3-70b-instruct — контекст 131 072 токенов.
- Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен sonar — он поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать llama-3.3-70b-instruct
llama-3.3-70b-instruct от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на вводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 168.96 ₽ (88%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 134.4 ₽ (70%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 131 072 vs 127 072 токенов
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Когда использовать sonar
sonar от PERPLEXITY — лучший выбор для следующих задач:
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему PERPLEXITY
Подключение llama-3.3-70b-instruct и sonar
llama-3.3-70b-instruct (META-LLAMA) и sonar (PERPLEXITY) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 9 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "llama-3.3-70b-instruct" или "sonar"
response = client.chat.completions.create(
model="llama-3.3-70b-instruct",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между llama-3.3-70b-instruct и sonar — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.
Часто задаваемые вопросы
Итог: llama-3.3-70b-instruct vs sonar (4:0)
llama-3.3-70b-instruct выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует llama-3.3-70b-instruct (ввод 23.04 ₽, вывод 57.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте llama-3.3-70b-instruct с контекстом 131 072. llama-3.3-70b-instruct выделяется поддержкой Seed, Stop Sequences, Function Calling.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.