Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.3 70B vs GPT-4o mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial

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Llama 3.3 70BProfile

GPT-4o miniProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 3.3 70B

Modelo Base de Pesos Abiertos

Llama 3.3 70B 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 128K, velocidad de 280 tokens/s, índice de inteligencia de 38/100 y tar

Intelligence Index38 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

39.5%

OpenAI

GPT-4o mini

Modelo Ligero y Económico

GPT-4o mini de OpenAI es un modelo de IA diseñado para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 140 tokens/s, índice de inteligencia de 30/100 y tarifa de $0.15/$0.6

Intelligence Index30 / 100

Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

24.5%

Diferencias Clave de un Vistazo

Llama 3.3 70B is 5.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Llama 3.3 70B is faster at 280 tok/s vs 140 tok/s.
Llama 3.3 70B leads on SWE-bench coding (39.5% vs 24.5%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Característica	Llama 3.3 70B	GPT-4o mini
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	38	30
Provider	Meta	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$0.00 / 1M	$0.15 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.00 / 1M	$0.60 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.07 / 1M	$0.14 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	4K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	280 tok/s	140 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	39.5%	24.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	48.9%	40.2%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.10 / 1M	$0.07 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework

Código

Llama 3.3 70B

+15.0% SWE-bench lead

Costo

Llama 3.3 70B

5.8x cheaper monthly runtime

Velocidad

Llama 3.3 70B

+100% faster generation

Contexto

Tied

128K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Llama 3.3 70BGPT-4o mini

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

39.5%vs24.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

48.9%vs40.2%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

71%vs58.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1285ptsvs1228pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

7.8%vs6.4%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

26.1%vs16.2%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

23.7%vs14.7%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

42.5%vs28.3%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

56.2%vs46.2%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

63.9%vs52.7%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

280 tok/s vs140 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Llama 3.3 70B0.25s

GPT-4o mini0.31s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Llama 3.3 70B2.04s

GPT-4o mini3.88s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Llama 3.3 70B Monthly API Bill

$0.15 / month

$0/1M in · $0/1M out

GPT-4o mini Monthly API Bill

$0.88 / month

$0.15/1M in · $0.6/1M out

Llama 3.3 70B saves approximately $0.73 / month (83%) under this workload.5.8x Savings

Llama 3.3 70B · Strengths & Key Advantages

Ventana de contexto de 128K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 39.5% · GPQA Diamond 48.9%)
Rendimiento ágil de 280 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 250 ms
Pesos abiertos (70B) 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

GPT-4o mini · Strengths & Key Advantages

Ventana de contexto de 128K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 24.5% · GPQA Diamond 40.2%)
Rendimiento ágil de 140 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 310 ms
Economía de API competitiva ($0.15/$0.6 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas

Considerations & Trade-offs

Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
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	Llama 3.3 70B	GPT-4o mini
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.21	$0.16
Output Tokens / Task Tokens generated per task	45K	45K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Característica	Llama 3.3 70B	GPT-4o mini
Official API Model ID (SDK)	meta-llama/Llama-3.3-70B	gpt-4o-mini
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2024-12	2024-07
Knowledge Cutoff	December 2023	October 2023
Architecture	Dense Autoregressive Transformer	Small Multimodal Dense
Parameters	70B	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)	Flat rate ($0.15/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)	Automatic prefix caching at $0.075/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text	text, vision
Output Modalities	text	text

Llama 3.3 70B vs GPT-4o mini: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 3.3 70B or GPT-4o mini?

Llama 3.3 70B is more intelligent. It scores 38 compared with 30 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.3 70B is faster, generating 280 tokens per second compared with 140 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3.3 70B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Llama 3.3 70B has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.31s.

Veredicto

Tanto Llama 3.3 70B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como GPT-4o mini (Ideal para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Llama 3.3 70B lidera en inteligencia general y programación, Llama 3.3 70B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Llama 3.3 70B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Llama 3.3 70B o GPT-4o mini?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Llama 3.3 70B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Llama 3.3 70B frente a GPT-4o mini?+

Llama 3.3 70B cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que GPT-4o mini cuesta $0.15 / $0.60. En costo combinado, Llama 3.3 70B es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Llama 3.3 70B cuenta con 128K tokens de contexto frente a 128K tokens de GPT-4o mini. En velocidad de inferencia, Llama 3.3 70B ofrece un rendimiento superior.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Llama 3.3 70B vs GPT-4o mini

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Llama 3.3 70B

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