Head-to-Head Model Comparison

GPT-1 vs LLaMA-1 (65B)

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GPT-1 vs LLaMA-1 (65B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-1 ve Meta tarafından sunulan LLaMA-1 (65B), kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. GPT-1, 512 token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; LLaMA-1 (65B), 2K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-1

Açık Ağırlıklı Temel Model

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-1; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 1K bağlam penceresi, 150 token/sn hız, 5/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi s

Intelligence Index5 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

512 tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Meta

LLaMA-1 (65B)

Açık Ağırlıklı Temel Model

Meta tarafından geliştirilen LLaMA-1 (65B); özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 2K bağlam penceresi, 45 token/sn hız, 25/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık eri

Intelligence Index25 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Bir Bakışta Temel Farklar

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • LLaMA-1 (65B) has a larger context window (2K vs 1K tokens).
  • GPT-1 is faster at 150 tok/s vs 45 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-1LLaMA-1 (65B)
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
525
Provider
OpenAIMeta
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
512 tokens~1 A4 pages of text2K tokens~3 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
1K2K
Throughput Speed
Tokens generated per second
150 tok/s45 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
GPT-1
+233% faster generation
Context
LLaMA-1 (65B)
2K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

GPT-1LLaMA-1 (65B)
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

8.5%vs48%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

600ptsvs1020pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

150 tok/s vs45 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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
GPT-10.25s
LLaMA-1 (65B)0.75s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-13.58s
LLaMA-1 (65B)11.86s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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)
GPT-1 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
LLaMA-1 (65B) Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

GPT-1 · Strengths & Key Advantages

  • 1K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 1K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 8.5% · Arena Elo 600)
  • Sadece 250 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 150 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (117M)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

LLaMA-1 (65B) · Strengths & Key Advantages

  • 2K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 2K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 48% · Arena Elo 1020)
  • Sadece 750 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 45 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (65B (also 7B, 13B, 33B))
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Token Use & Task Economics

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

MetricGPT-1LLaMA-1 (65B)
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-1LLaMA-1 (65B)
Official API Model ID (SDK)gpt-1meta-llama/LLaMA-1-(65B)
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2018-062023-02
Knowledge Cutoff20182022
Architecture12-layer Decoder TransformerDecoder-Only Transformer with RoPE & SwiGLU
Parameters117M65B (also 7B, 13B, 33B)
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)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
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 & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGSupported 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) · 4 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 40 GB VRAM (4-bit Quantized) · 140 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpen-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

GPT-1 vs LLaMA-1 (65B): Hızlı Yanıtlar (SSS)

Which is more intelligent, GPT-1 or LLaMA-1 (65B)?

LLaMA-1 (65B) is more intelligent. It scores 25 compared with 5 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-1 is faster, generating 150 tokens per second compared with 45 tokens per second.

Which model has lower latency?

GPT-1 has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.75s.

Which model has a larger context window?

LLaMA-1 (65B) has a larger context window, supporting 2K tokens compared with 512 tokens.

Sonuç

Hem GPT-1 (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de LLaMA-1 (65B) (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: LLaMA-1 (65B) karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, GPT-1 daha yüksek üretim hızı sağlar; GPT-1 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için GPT-1 mi yoksa LLaMA-1 (65B) mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde LLaMA-1 (65B) önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

GPT-1 ve LLaMA-1 (65B) API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

GPT-1 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, LLaMA-1 (65B) $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette GPT-1 daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

GPT-1 512 token bağlam penceresi sunarken LLaMA-1 (65B) 2K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise GPT-1 öndedir.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

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.

Resmi kaynaklar: OpenAI ve Meta resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).