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MetaPower Niveau

Llama 3.1 405B

Meta · Released July 2024

Prix Entree

$2.70

par 1M tokens

Prix Sortie

$2.70

par 1M tokens

Fenetre de Contexte

128K

tokens

Score Vitesse

65

sur 100

Benchmarks

Moy. 87/100
Coding88/100
Reasoning88/100
Extraction87/100
Creative86/100
VisionN/A

Tarification

Entree

Tokens de prompt

$2.70/ 1M

Sortie

Tokens generes

$2.70/ 1M

Ideal Pour

reasoningcodinganalysis

Llama 3.1 405B en contexte

Sur un mélange typique de 70 % d'entrée et 30 % de sortie, Llama 3.1 405B revient à 2.70 $ le million de tokens. Cela le place au-dessus de 47 % des 32 modèles suivis ici, et 1 autres modèles du même palier fleuron passent en dessous. Le palier est une étiquette de capacité, pas une tranche de prix : l'écart à l'intérieur d'un palier est souvent plus large qu'entre paliers, et c'est pourquoi choisir au palier seul fait généralement dépenser trop.

L'entrée coûte 2.70 $ le million et la sortie 2.70 $, soit un rapport de 1.0x. Ce rapport compte plus que chacun des deux chiffres pris isolément : une charge de résumé ou de classification lit bien plus qu'elle n'écrit et suivra le prix d'entrée, tandis que la génération de code ou la rédaction longue inverse la chose et suivra celui de sortie. Comparez les modèles sur le rapport qu'a réellement votre trafic, pas sur le seul prix d'entrée.

Le profil de benchmarks est étonnamment plat : programmation mène à 88/100, mais seuls 2 points séparent la catégorie la plus forte de la plus faible. Cela fait de Llama 3.1 405B un choix par défaut sûr pour des charges mixtes où l'on ne peut pas prévoir quelle capacité chaque requête sollicitera, et un mauvais choix s'il vous faut un spécialiste.

La fenêtre de contexte est de 128K tokens et le score de débit de 65/100. Le contexte ne se justifie que si vous le remplissez, et le remplir est précisément ce qui rend une requête coûteuse : une grande fenêtre est une option, pas une remise. Pour un modèle de palier fleuron, jugez la vitesse selon votre usage : elle décide de tout en chat interactif et de presque rien en traitement par lots nocturne.

À vérifier avant de vous engager : DeepSeek V3 obtient au moins aussi bien en programmation et raisonnement combinés et revient à 0.32 $ le million contre 2.70 $ pour Llama 3.1 405B. Cela ne fait pas de Llama 3.1 405B un mauvais choix — fenêtre de contexte, latence, dépendance au fournisseur et capacités spécifiques échappent à un score de benchmark — mais cela signifie que l'écart de prix doit avoir une raison derrière lui.

La comparaison la plus proche est Claude 3 Opus, de Anthropic, à 33.00 $ le million contre 2.70 $. 6 modèles de ce palier obtiennent un meilleur score en programmation et raisonnement combinés, et c'est le bon cadrage : la question est rarement de savoir si un modèle est bon, mais s'il est le moins cher parmi ceux qui sont assez bons pour le travail précis que vous lui envoyez.

Ce que cela coûte en production

À 10M + 2M tokens par mois — une charge de production moyenne réaliste — Llama 3.1 405B revient à environ 32.40 $. Ce modèle n'a pas de remise par lots : ce chiffre est donc un plancher — le levier habituel consistant à basculer le travail de fond vers un palier asynchrone moins cher n'existe pas ici.

Historique Prix

No price changes since launch

Points Forts

  • Largest open-source model — competitive with GPT-4
  • Fully self-hostable — no per-token cost on own infra
  • Active community fine-tuning ecosystem
  • Strong coding and reasoning benchmarks

A Eviter

  • Vision tasks (text-only)
  • Teams without substantial GPU infrastructure
  • Low-latency real-time requirements