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Head-to-Head Model Comparison

Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

NVIDIA의 Nemotron Content Safety Reasoning 4B와 NVIDIA의 Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Nemotron Content Safety Reasoning 4B는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.05/$0.15(입력/출력)의 요금을 제공하며, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3는 128K 토큰 컨텍스트와 $0.05/$0.10의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
NVIDIA

Nemotron Content Safety Reasoning 4B

오픈 웨이트 추론 모델

NVIDIA의 Nemotron Content Safety Reasoning 4B 모델은 강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 150 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 38/100점(1M 토큰당 입력 $0.05 / 출력 $0.15)을 제공합니다.

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.15 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

NVIDIA

Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3

오픈 웨이트 파운데이션 모델

NVIDIA의 Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 180 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 36/100점(1M 토큰당 입력 $0.05 / 출력 $0.1)을 제공합니다.

Intelligence Index36 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.10 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster at 180 tok/s vs 150 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNemotron Content Safety Reasoning 4BLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3836
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.05 / 1M$0.05 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.15 / 1M$0.10 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.03 / 1M$0.03 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K2K
Throughput Speed
Tokens generated per second
150 tok/s180 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.01 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
1.3x cheaper monthly runtime
Speed
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
+20% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Nemotron Content Safety Reasoning 4BLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1190ptsvs1160pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

150 tok/s vs180 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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
Nemotron Content Safety Reasoning 4B0.24s
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v30.18s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron Content Safety Reasoning 4B3.57s
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v32.96s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Nemotron Content Safety Reasoning 4B Monthly API Bill
$0.23 / month
$0.05/1M in · $0.15/1M out
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 Monthly API Bill
$0.18 / month
$0.05/1M in · $0.1/1M out
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 saves approximately $0.05 / month (20%) under this workload.1.3x Savings

Nemotron Content Safety Reasoning 4B · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (Arena Elo 1190)
  • 초당 150 토큰의 빠른 처리 속도와 240ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (4B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 2K 출력 토큰 생성 지원 (Arena Elo 1160)
  • 초당 180 토큰의 빠른 처리 속도와 180ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (8B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricNemotron Content Safety Reasoning 4BLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.02$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
4K2K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
2K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNemotron Content Safety Reasoning 4BLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Official API Model ID (SDK)nemotron-content-safety-reasoning-4bllama-3-1-nemotron-safety-guard-8b-v3
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-012025-10
Knowledge CutoffNovember 2025August 2025
ArchitectureReasoning-Augmented Safety ClassifierSpecialized Guardrail Classifier Transformer
Parameters4B8B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.05/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.05/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.01/1M tokensCached input at $0.01/1M tokens
Computer Use / GUI AgentText-only completion (No GUI action loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron Content Safety Reasoning 4B or Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?

Nemotron Content Safety Reasoning 4B is more intelligent. It scores 38 compared with 36 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster, generating 180 tokens per second compared with 150 tokens per second.

Which model has lower latency?

Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.24s.

종합 평가

Nemotron Content Safety Reasoning 4B(강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Nemotron Content Safety Reasoning 4B가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Nemotron Content Safety Reasoning 4B와 Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Nemotron Content Safety Reasoning 4B가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Nemotron Content Safety Reasoning 4B와 Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Nemotron Content Safety Reasoning 4B는 100만 토큰당 입력 $0.05 / 출력 $0.15이며, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3는 입력 $0.05 / 출력 $0.10입니다. 혼합 비용 기준으로는 Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Nemotron Content Safety Reasoning 4B가 128K 토큰, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3가 128K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3가 더 빠릅니다.

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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공식 출처: NVIDIA 및 NVIDIA 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).