Llama 3.3 70B vs GPT-4o
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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MetaのLlama 3.3 70BとOpenAIのGPT-4oは、注目度の高い主要AIモデルです。Llama 3.3 70Bは128K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のGPT-4oは128K トークンのコンテキストで入力$2.50/出力$10.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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Llama 3.3 70B
オープンウェイト基盤モデルMeta の Llama 3.3 70B は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 280 トークンの生成速度、知能指数 38/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
39.5%
GPT-4o
音声・スピーチAIモデルOpenAI の GPT-4o は、自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 105 トークンの生成速度、知能指数 41/100（1Mトークンあたり入力$2.5・出力$10）を実現しています。
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
38.8%
ひと目でわかる主な違い
- Llama 3.3 70B is 97.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.3 70B is faster at 280 tok/s vs 105 tok/s.
- Llama 3.3 70B leads on SWE-bench coding (39.5% vs 38.8%).
| Feature | Llama 3.3 70B | GPT-4o |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 41 |
Provider | Meta | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $2.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $2.38 / 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 | 105 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 39.5% | 38.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48.9% | 53.6% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $1.25 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.3 70B · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 39.5% · GPQA Diamond 48.9%）
- 毎秒 280 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 250ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (70B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
GPT-4o · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%）
- 毎秒 105 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 410ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$2.5・出力$10）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.3 70B | GPT-4o |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.21 | $0.68 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.3 70B | GPT-4o |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3.3-70B | gpt-4o |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2024-12 | 2024-05 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | October 2023 |
| Architecture | Dense Autoregressive Transformer | Omni-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 ($2.5/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix caching at $1.25/1M (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) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| 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, audio |
| Output Modalities | text | text, audio |
Llama 3.3 70B vs GPT-4o: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.3 70B or GPT-4o?
GPT-4o is more intelligent. It scores 41 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.3 70B is faster, generating 280 tokens per second compared with 105 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3.3 70B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $2.38 (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 0.41s.
総合評価
Llama 3.3 70B（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とGPT-4o（自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではGPT-4oがリードし、応答速度とスループットではLlama 3.3 70Bが優れ、APIコスト効率ではLlama 3.3 70Bが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Llama 3.3 70B と GPT-4o のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では GPT-4o が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Llama 3.3 70B と GPT-4o ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Llama 3.3 70B は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、GPT-4o は入力$2.50 / 出力$10.00です。総合的なコスト効率では Llama 3.3 70B がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Llama 3.3 70B が 128K トークン、GPT-4o が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Llama 3.3 70B がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: MetaおよびOpenAI公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。