Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.1 405B vs GPT-4o

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Llama 3.1 405BProfile

GPT-4oProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 3.1 405B

Базовая модель с открытыми весами

Llama 3.1 405B от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 50 ток/с и индекс интеллекта 48/100 (бесплатным дос

Intelligence Index48 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

41.5%

OpenAI

GPT-4o

Модель речи и аудио

GPT-4o от OpenAI — специализированная ИИ-модель для естественного синтеза речи, обработки аудио в реальном времени и транскрибации, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 105 ток/с и индекс интеллекта 41/100 (по цене $2.5/$10 за 1M

Intelligence Index41 / 100

Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38.8%

Ключевые отличия кратко

Llama 3.1 405B is 13.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-4o is faster at 105 tok/s vs 50 tok/s.
Llama 3.1 405B leads on SWE-bench coding (41.5% vs 38.8%).

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

Feature	Llama 3.1 405B	GPT-4o
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	48	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	$0.53 / 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	8K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	50 tok/s	105 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	41.5%	38.8%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	53%	53.6%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.75 / 1M	$1.25 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework

Coding

Llama 3.1 405B

+2.7% SWE-bench lead

Cost

Llama 3.1 405B

13.0x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-4o

+110% faster generation

Context

Tied

128K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Llama 3.1 405BGPT-4o

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

41.5%vs38.8%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

53%vs53.6%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

77.2%vs72.6%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1288ptsvs1286pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs4.1%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs18.5%

SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs27.3%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs43.9%

AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs29.7%

Long-Context Reasoning

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

N/Avs58.2%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

50 tok/s vs105 tok/s

Задержка и скорость ответа

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 3.1 405B0.85s

GPT-4o0.41s

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

Llama 3.1 405B10.85s

GPT-4o5.17s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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 3.1 405B Monthly API Bill

$1.13 / month

$0/1M in · $0/1M out

GPT-4o Monthly API Bill

$14.63 / month

$2.5/1M in · $10/1M out

Llama 3.1 405B saves approximately $13.50 / month (92%) under this workload.13.0x Savings

Llama 3.1 405B · Strengths & Key Advantages

Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 41.5% · GPQA Diamond 53%)
Высокая скорость генерации 50 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 850 мс
Открытые веса модели (405B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama

Considerations & Trade-offs

Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

Контекстное окно 128K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
Высокая скорость генерации 105 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 410 мс
Выгодная тарификация API (по цене $2.5/$10 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем

Considerations & Trade-offs

Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат

Token Use & Task Economics

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

Metric	Llama 3.1 405B	GPT-4o
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.20	$0.68
Output Tokens / Task Tokens generated per task	24K	24K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Llama 3.1 405B	GPT-4o
Official API Model ID (SDK)	meta-llama/Llama-3.1-405B	gpt-4o
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2024-07	2024-05
Knowledge Cutoff	December 2023	October 2023
Architecture	World’s Largest Open Foundation Transformer	Omni-Multimodal Dense
Parameters	405B	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) · 251 GB VRAM (4-bit Quantized) · 871 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 3.1 405B vs GPT-4o: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 3.1 405B or GPT-4o?

Llama 3.1 405B is more intelligent. It scores 48 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4o is faster, generating 105 tokens per second compared with 50 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3.1 405B is cheaper at $0.53 per 1M tokens blended, compared with $2.38 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4o has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.85s.

Вердикт

И Llama 3.1 405B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и GPT-4o (Оптимально для естественного синтеза речи, обработки аудио в реальном времени и транскрибации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Llama 3.1 405B лидирует в сложных тестах логики и кода, GPT-4o обеспечивает более высокую скорость генерации, а Llama 3.1 405B выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Llama 3.1 405B или GPT-4o?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Llama 3.1 405B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Llama 3.1 405B или GPT-4o?+

Тариф Llama 3.1 405B составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а GPT-4o — $2.50 / $10.00. По смешанной стоимости выгоднее Llama 3.1 405B.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Llama 3.1 405B поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у GPT-4o, а по скорости генерации токенов лидирует GPT-4o.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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

Llama 3.1 405B vs GPT-4o

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Llama 3.1 405B

GPT-4o

Кто лидирует в каждой категории?

Результаты проверенных бенчмарков

Задержка и скорость ответа

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Llama 3.1 405B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Технические характеристики

Llama 3.1 405B vs GPT-4o: Быстрые ответы (FAQ)

Вердикт

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Related reading