llama-4-scout vs o3-mini

llama-4-scout и o3-mini: ключевые отличия

llama-4-scout и o3-mini — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и OPENAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 10.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.6x раз — llama-4-scout принимает до 328 000 токенов.

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 o3-mini: Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P.

o3-mini — o3-mini от OPENAI — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 211.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 5 из 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-scout и o3-mini 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 195.84 ₽ (93%), вывод дешевле на 758.4 ₽ (90%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст llama-4-scout vs o3-mini

llama-4-scout принимает до 328 000 токенов — это в 2.6x больше, чем 128 000 у o3-mini. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: llama-4-scout генерирует до 16 384 токенов за запрос, o3-mini — до 100 000. o3-mini может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-scout и o3-mini

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. llama-4-scout работает с текст, изображения, а o3-mini — с текст, файлы.

llama-4-scout может анализировать изображения (vision), тогда как o3-mini работает только с текстом.

Возможности llama-4-scout и o3-mini

llama-4-scout предлагает возможности, недоступные в o3-mini: Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-scout и o3-mini в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-scout или o3-mini?

По нашей оценке (4:0), llama-4-scout имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, llama-4-scout обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте llama-4-scout — контекст 328 000 токенов.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только llama-4-scout поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать llama-4-scout

llama-4-scout от META-LLAMA — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — llama-4-scout дешевле на 195.84 ₽ (93%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 758.4 ₽ (90%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 328 000 vs 128 000 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать o3-mini

o3-mini от OPENAI — лучший выбор для следующих задач:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Подключение llama-4-scout и o3-mini

llama-4-scout (META-LLAMA) и o3-mini (OPENAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 13 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "llama-4-scout" или "o3-mini"
response = client.chat.completions.create(
    model="llama-4-scout",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между llama-4-scout и o3-mini — 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-4-scout vs o3-mini (4:0)

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. llama-4-scout выделяется поддержкой Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty.