llama-4-scout vs qwen3.5-plus-02-15

llama-4-scout и qwen3.5-plus-02-15: ключевые отличия

llama-4-scout и qwen3.5-plus-02-15 — модели от разных провайдеров (META-LLAMA и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости llama-4-scout в 5.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.0x раз — qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 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 qwen3.5-plus-02-15: Freq. Penalty, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.

qwen3.5-plus-02-15 — qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 000 000 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 1 000 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у llama-4-scout: Reasoning.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость llama-4-scout и qwen3.5-plus-02-15 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 61.44 ₽ (80%), вывод дешевле на 374.4 ₽ (81%).

Контекст llama-4-scout vs qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 принимает до 1 000 000 токенов — это в 3.0x больше, чем 328 000 у llama-4-scout. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: llama-4-scout генерирует до 16 384 токенов за запрос, qwen3.5-plus-02-15 — до 65 536. qwen3.5-plus-02-15 может генерировать более длинные ответы.

Модальности llama-4-scout и qwen3.5-plus-02-15

Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. llama-4-scout работает с текст, изображения, а qwen3.5-plus-02-15 — с текст, изображения, видео.

Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.

Возможности llama-4-scout и qwen3.5-plus-02-15

У каждой модели есть уникальные функции: llama-4-scout имеет Freq. Penalty, Min P, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K, а qwen3.5-plus-02-15 — Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры llama-4-scout и qwen3.5-plus-02-15 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: llama-4-scout или qwen3.5-plus-02-15?

По нашей оценке (3:1), 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 длинных документов лучше подходит qwen3.5-plus-02-15 — контекст 1 000 000 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3.5-plus-02-15 с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
• 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 61.44 ₽ (80%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — llama-4-scout дешевле на 374.4 ₽ (81%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему META-LLAMA

Когда использовать qwen3.5-plus-02-15

qwen3.5-plus-02-15 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 1 000 000 vs 328 000 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение llama-4-scout и qwen3.5-plus-02-15

llama-4-scout (META-LLAMA) и qwen3.5-plus-02-15 (QWEN) 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 "llama-4-scout" или "qwen3.5-plus-02-15"
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 qwen3.5-plus-02-15 — 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 qwen3.5-plus-02-15 (3:1)

llama-4-scout выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует llama-4-scout (ввод 15.36 ₽, вывод 86.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3.5-plus-02-15 с контекстом 1 000 000. llama-4-scout уникален Freq. Penalty и Min P; qwen3.5-plus-02-15 — Reasoning.