Llama 3.3 70B vs GPT-4o
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Llama 3.3 70B от Meta и GPT-4o от OpenAI — две ключевые модели ИИ в своём классе. Llama 3.3 70B предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а GPT-4o — контекст 128K токенов по цене $2.50/$10.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.3 70B
Базовая модель с открытыми весамиLlama 3.3 70B от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 280 ток/с и индекс интеллекта 38/100 (бесплатным дос
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
39.5%
GPT-4o
Модель речи и аудиоGPT-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
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
38.8%
Ключевые отличия кратко
- 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 |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты проверенных бенчмарков
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.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.3 70B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 39.5% · GPQA Diamond 48.9%)
- Высокая скорость генерации 280 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 250 мс
- Открытые веса модели (70B) 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 3.3 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 |
Технические характеристики
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: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И Llama 3.3 70B (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: GPT-4o лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 3.3 70B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Llama 3.3 70B выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Llama 3.3 70B или GPT-4o?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует GPT-4o. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Llama 3.3 70B или GPT-4o?+
Тариф Llama 3.3 70B составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а GPT-4o — $2.50 / $10.00. По смешанной стоимости выгоднее Llama 3.3 70B.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Llama 3.3 70B поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у GPT-4o, а по скорости генерации токенов лидирует Llama 3.3 70B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Claude 3.5 Sonnet против GPT-4o: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Claude 3.7 Sonnet против GPT-4o: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Command R7B против Llama 3.3 70B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- DeepSeek V3 против GPT-4o: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- DeepSeek V3 против Llama 3.3 70B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Gemma 4 31B против Llama 3.3 70B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API Meta и OpenAI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).