llama-3.3-70b-instruct и sonar-pro-search: ключевые отличия
llama-3.3-70b-instruct и sonar-pro-search — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и PERPLEXITY), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-3.3-70b-instruct в 42.9x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.5x раз — sonar-pro-search принимает до 200 000 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-pro-search: Seed, Stop Sequences, Function Calling.
sonar-pro-search — sonar-pro-search от PERPLEXITY — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с большим контекстом 200 000 токенов. Стоимость ввода 576.00 ₽/1M токенов, контекст 200 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-3.3-70b-instruct: Reasoning, Structured Output.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Temperature, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 6 из 11 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость llama-3.3-70b-instruct и sonar-pro-search 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 552.96 ₽ (96%), вывод дешевле на 2822.4 ₽ (98%).
Контекст llama-3.3-70b-instruct vs sonar-pro-search
sonar-pro-search принимает до 200 000 токенов — это в 1.5x больше, чем 131 072 у llama-3.3-70b-instruct. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: llama-3.3-70b-instruct генерирует до 128 000 токенов за запрос, sonar-pro-search — до 8 000. llama-3.3-70b-instruct лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности llama-3.3-70b-instruct и sonar-pro-search
sonar-pro-search — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.
sonar-pro-search может анализировать изображения (vision), тогда как llama-3.3-70b-instruct работает только с текстом.
Возможности llama-3.3-70b-instruct и sonar-pro-search
У каждой модели есть уникальные функции: llama-3.3-70b-instruct имеет Seed, Stop Sequences, Function Calling, а sonar-pro-search — Reasoning, Structured Output. Общие: .
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры llama-3.3-70b-instruct и sonar-pro-search в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | llama-3.3-70b-instruct | sonar-pro-search |
|---|---|---|
| Провайдер | META-LLAMA | PERPLEXITY |
| Цена ввода (1M) | 23.04 ₽ ✓ | 576 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 57.6 ₽ ✓ | 2880 ₽ |
| Контекст | 131 072 токенов | 200 000 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 128 000 токенов | 8 000 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 | ✓ | ✓ |
| Reasoning | — | ✓ |
| Structured Output | — | ✓ |
Как выбрать: llama-3.3-70b-instruct или sonar-pro-search?
По нашей оценке (2:1), 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 длинных документов лучше подходит sonar-pro-search — контекст 200 000 токенов.
- Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит sonar-pro-search с поддержкой reasoning.
- Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен sonar-pro-search — 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 552.96 ₽ (96%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — llama-3.3-70b-instruct дешевле на 2822.4 ₽ (98%) за 1M токенов
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA
Когда использовать sonar-pro-search
sonar-pro-search от PERPLEXITY — лучший выбор для следующих задач:
- Для работы с длинными документами — контекст 200 000 vs 131 072 токенов
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему PERPLEXITY
Подключение llama-3.3-70b-instruct и sonar-pro-search
llama-3.3-70b-instruct (META-LLAMA) и sonar-pro-search (PERPLEXITY) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 11 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-pro-search"
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-pro-search — 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-pro-search (2:1)
llama-3.3-70b-instruct выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует llama-3.3-70b-instruct (ввод 23.04 ₽, вывод 57.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте sonar-pro-search с контекстом 200 000. llama-3.3-70b-instruct уникален Seed и Stop Sequences; sonar-pro-search — Reasoning и Structured Output.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.