GPT-1 vs LLaMA-1 (65B)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-1 de OpenAI y LLaMA-1 (65B) de Meta compiten directamente en el ecosistema actual de IA. GPT-1 ofrece una ventana de contexto de 512 tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que LLaMA-1 (65B) ofrece 2K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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GPT-1
Modelo Base de Pesos AbiertosGPT-1 de OpenAI es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 1K, velocidad de 150 tokens/s, índice de inteligencia de 5/100 y tarifa de ac
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
512 tokens
N/A
LLaMA-1 (65B)
Modelo Base de Pesos AbiertosLLaMA-1 (65B) de Meta es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 2K, velocidad de 45 tokens/s, índice de inteligencia de 25/100 y tarifa
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- LLaMA-1 (65B) has a larger context window (2K vs 1K tokens).
- GPT-1 is faster at 150 tok/s vs 45 tok/s.
| Característica | GPT-1 | LLaMA-1 (65B) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 5 | 25 |
Provider | OpenAI | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 512 tokens~1 A4 pages of text | 2K tokens~3 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 1K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 150 tok/s | 45 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-1 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 1K con hasta 1K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 8.5% · Arena Elo 600)
- Rendimiento ágil de 150 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 250 ms
- Pesos abiertos (117M) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
LLaMA-1 (65B) · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 2K con hasta 2K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 48% · Arena Elo 1020)
- Rendimiento ágil de 45 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 750 ms
- Pesos abiertos (65B (also 7B, 13B, 33B)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-1 | LLaMA-1 (65B) |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | GPT-1 | LLaMA-1 (65B) |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-1 | meta-llama/LLaMA-1-(65B) |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2018-06 | 2023-02 |
| Knowledge Cutoff | 2018 | 2022 |
| Architecture | 12-layer Decoder Transformer | Decoder-Only Transformer with RoPE & SwiGLU |
| Parameters | 117M | 65B (also 7B, 13B, 33B) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 40 GB VRAM (4-bit Quantized) · 140 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
GPT-1 vs LLaMA-1 (65B): Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-1 or LLaMA-1 (65B)?
LLaMA-1 (65B) is more intelligent. It scores 25 compared with 5 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-1 is faster, generating 150 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model has lower latency?
GPT-1 has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.75s.
Which model has a larger context window?
LLaMA-1 (65B) has a larger context window, supporting 2K tokens compared with 512 tokens.
Veredicto
Tanto GPT-1 (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como LLaMA-1 (65B) (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: LLaMA-1 (65B) lidera en inteligencia general y programación, GPT-1 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y GPT-1 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, GPT-1 o LLaMA-1 (65B)?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, LLaMA-1 (65B) obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de GPT-1 frente a LLaMA-1 (65B)?+
GPT-1 cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que LLaMA-1 (65B) cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, GPT-1 es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
GPT-1 cuenta con 512 tokens de contexto frente a 2K tokens de LLaMA-1 (65B). En velocidad de inferencia, GPT-1 ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de OpenAI y Meta, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).