Denetime Dön
OPTERA LABS

GPT-5 Nano VS Llama 3 70B

2026 Maliyet ve Performans Karşılaştırması
Model A · OpenAI

GPT-5 Nano

gpt-5-nano

Zeka Skoru72%
Maliyet / 1M Token$0.11

%70 giriş · %30 çıkış karışımı

Değer Endeksi(skor÷maliyet)
626.1

Yüksek = daha iyi değer

Hız

99/100

Bağlam

128K

Seviye

fast

Model B · Meta

Llama 3 70B

llama-3-70b

Zeka Skoru79%
Maliyet / 1M Token$1.28

%70 giriş · %30 çıkış karışımı

Değer Endeksi(skor÷maliyet)
61.7

Yüksek = daha iyi değer

Hız

92/100

Bağlam

8K

Seviye

fast

DERİN ANALİZ

GPT-5 Nano ile Llama 3 70B Karşılaştırması: Detaylı İnceleme

GPT-5 Nano OpenAI tarafından geliştirilen hafif seviyeli bir dil modelidir; 128K token bağlam penceresiyle veri çıkarımı alanında öne çıkar. Llama 3 70B Meta'ın hafif seviyeli modeli 8K token bağlamı destekler ve veri çıkarımı alanında güçlü performans gösterir.

Llama 3 70B, harmanlanmış milyon token başına GPT-5 Nano'ın 11.1 katı tutuyor. Bu dik bir prim ve karşılığında kodlama-akıl yürütme toplamında 11 puanlık bir üstünlük alıyorsunuz. Bu takasın değip değmediği, trafiğinizin ne kadarının gerçekten zor modele ihtiyaç duyduğuna bağlı — çoğu iş yükünde dürüst cevap "küçük bir kısmı" oluyor; bu da tek model seçmek yerine yönlendirme yapmak için bir gerekçe. GPT-5 Nano, 1M input token başına $0.10 ve 1M output token başına $0.15 ücret alır. Llama 3 70B ise input için $0.65/M, output için $2.75/M fiyatlandırır.

Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde Llama 3 70B, GPT-5 Nano'ın kodlamada 72/100 ve muhakemede 72/100 puanlarına karşın kodlamada 76/100 ve muhakemede 79/100 ile öne geçiyor.

Yetenek dökümü

Beş temel benchmark kategorisinde GPT-5 Nano ile Llama 3 70B karşı karşıya nasıl performans gösteriyor:

kodlama
72
76
mantıksal muhakeme
72
79
veri çıkarımı
88
80
yaratıcı görevler
75
80
görüntü/çoklu modal
70
52

Göreve göre en iyi model

  • kodlama: Llama 3 70B 76/100 ile kazanıyor
  • mantıksal muhakeme: Llama 3 70B 79/100 ile kazanıyor
  • veri çıkarımı: GPT-5 Nano 88/100 ile kazanıyor
  • yaratıcı görevler: Llama 3 70B 80/100 ile kazanıyor
  • görüntü/çoklu modal: GPT-5 Nano 70/100 ile kazanıyor

Ölçekte tahmini aylık maliyet

Ayda 10M + 2M için GPT-5 Nano yaklaşık $1.30, Llama 3 70B ise yaklaşık $12.00 tutar — GPT-5 Nano her ay yaklaşık $10.70 (89%) tasarruf sağlar.

Kararı asıl ne belirliyor

GPT-5 Nano ve Llama 3 70B farklı laboratuvarlardan geliyor; bu da farklı tokenizer, farklı API biçimi ve ikinci bir tedarikçi ilişkisi demek. Aynı İngilizce metin ikisinde aynı token sayısını üretmiyor, dolayısıyla milyon başına fiyat karşılaştırması farkı olduğundan küçük gösteriyor — liste fiyatlarını nihai gerçek saymadan önce kendi istemlerinizi her ikisinde de ölçün.

GPT-5 Nano ile Llama 3 70B arasında 21 ay var; bu pazarda bu bir nesilden fazlası demek. Bu aralıktaki benchmark karşılaştırmaları eski modelin lehine çalışıyor: o, kendi döneminde var olan değerlendirmelere göre ölçülmüştü. Llama 3 70B'ın puanlarını iyi yaptığı işler için bir taban kabul edin ve yakın görünen sonuçlara şüpheyle yaklaşın.

Bu çiftteki en büyük tek fark bağlam: GPT-5 Nano 128K token alırken Llama 3 70B 8K alıyor, yaklaşık 15.6 kat. Bu, tüm bir depoyu veya bir sözleşme setini olduğu gibi verebilmekle onu parçalara bölmek zorunda kalmak arasındaki fark. Temiz şekilde bölünemeyen belgelerle çalışıyorsanız bu tek başına kararı verir.

Verim, göz ardı edilecek kadar yakın — 99/100'e karşı 92/100. Etkileşimli bir üründe hiçbiri gözle görülür şekilde daha hızlı hissettirmeyecek, dolayısıyla gecikme aralarında seçim yapmak için bir gerekçe değil.

Llama 3 70B, GPT-5 Nano'ın 11.1 katı fiyatta. Onu gerçekten ihtiyaç duyan isteklere saklayın, geri kalanını GPT-5 Nano'a yönlendirin — bu melez kurulum, faydalı cevap başına maliyette tek başına kullanılan her iki modeli de geçer.

Benchmark Karşılaştırması

5 kategoride birebir karşılaştırma — resmi değerlendirmelerden alınmıştır

KategoriGPT-5 NanoLlama 3Kazanan

Kodlama

72
76
B

Mantıksal Muhakeme

72
79
B

Veri Ayıklama

88
80
A

Yaratıcılık

75
80
B

Görsel Analiz

70
52
A
GPT-5 Nano: 2 kazanım
Llama 3 70B: 3 kazanım
Llama 3 70B genel lider

Hız Puanı

99/100vs92/100
GPT-5Llama

Bağlam Penceresi

128Kvs8K
GPT-5Llama

Token Nedir?

Modeller kelimeleri değil, token'ları işler.

Bir token, İngilizce metinde yaklaşık 4 karaktere (~¾ kelime) denk gelir. API faturanız milyon token başına ücretlendirilir — bunu anlamak maliyetinizi doğrudan düşürür.

Kısa cümle

"Merhaba, dünya!"

5 token
GPT-5 Nano
$0.04
Llama 3 70B
$0.27

İş e-postası

Tipik bir e-posta (~200 kelime)

~300 token
GPT-5 Nano
$2.70
Llama 3 70B
$17.90

Kod dosyası

50 satır Python kodu

~400 token
GPT-5 Nano
$4.00
Llama 3 70B
$26.52

Gösterilen fiyatlar her iş yükünün 100,000 kez çalıştırılması içindir — tek bir çalıştırma hem GPT-5 Nano hem Llama 3 70B üzerinde bir kuruşun altında kalır, dolayısıyla rakam ancak üretim hacminde anlam kazanır. Yalnızca giriş token'ları; çıkış hacminizi aşağıdaki hesap makinesinde ekleyin.

Token kullanımınızı nasıl ölçersiniz

response.usage.total_tokens

Her API yanıtı bir usage nesnesi içerir. Aylık toplamı bulmak için tüm çağrılardaki total_tokens değerlerini toplayın, ardından aşağıdaki hesaplayıcıyı kullanın.

Maliyet Hesaplayıcı

Gerçek aylık token kullanımınızı girerek tasarrufu görün

Hazır Senaryolar

30.0M TOKENS
İstem 70%Yanıt 30%
DAHA UCUZ

GPT-5 Nano

$3.45/ay

$41.40/yıl

$0.1/M in$0.15/M out

Llama 3 70B

$38.40/ay

$460.80/yıl

$0.65/M in$2.75/M out

Yıllık Tasarruf

$419.40 yıllık tasarruf

GPT-5 Nano daha ucuz · $34.95/ay

Derinlemesine DenetimGPT-5 Nano & Llama 3 70B

CERRAHİ DENETİM LABORATUVARI66FB090D

Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme

Sızıntı Tespit Edildi

3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU

-$79.596

Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık -$26.532 sermaye kaybı yaşanacaktır.

VERİMLİLİK SKORU

72%

Mantıksal Muhakeme

Seçilen model bu kategoride 72 benchmark skoru alıyor.

KATEGORİK FARK

28 puan

Liderden Uzaklık

Rekabetçi Konum Analizi

Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)

Kategorik Şampiyon: Claude Fable 5

MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre Claude Fable 5, Mantıksal Muhakeme görevleri için optimum dengeyi sunar.

Pazar Skoru

%100

Tasarruf Oranı

%-884

Operasyonel Reçete

  • Token verimliliği için model cascade (kademeli yapı) aktif edilmelidir.
  • Analiz edilen complex_reasoning verileri yerel önbellek (cache) ile optimize edilebilir.

MALİYET DENETİM EYLEMİ

Kategorik Uyum

"GPT-5 Nano bu kategoride 72 puan alarak uygun bir seçim."

Kategorik Alternatif Fırsatı

"Claude Fable 5, MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre bu kategoride 100 puanla lider konumda."

Atalet Vergisi Tespit Edildi

"Trafiğin %85'i daha ucuz modellere yönlendirilebilir. Fast tier (GPT-5 Nano) ve Smart tier (o3-mini) ile aylık $-2.21 tasarruf edilebilir."

3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi

YÖNLENDİRME İLE %-884 TASARRUF
Hızlı Katman
50%

GPT-5 Nano

IQ Skoru: 72/100

$18.00/yıl

Zeki Katman
35%

o3-mini

IQ Skoru: 97/100

$277.20/yıl

Güç Katmanı
15%

DeepSeek R1

IQ Skoru: 97/100

$59.184/yıl

Hızlı Katman 50%Zeki Katman 35%Güç Katmanı 15%

Katmanlı yönlendirme olmadan tüm trafik en pahalı modele gönderilir — bu 'Atalet Vergisi' yılda $0.00 gereksiz maliyet yaratır. Kademeli yönlendirme bu israfı ortadan kaldırır.

Mantıksal MuhakemeModel Maliyet / Kalite Matrisi

Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
ModelBenchmark SkoruInput (M token)Output (M token)Yıllık Maliyet*Değer Endeksi
DeepSeek V3
91/100
$0.28$0.42$8.40
45/100
GPT-5.6 Luna
85/100
$0.20$1.20$16.80
21/100
DeepSeek V3.2
83/100
$0.26$0.38$7.68
45/100
Claude Haiku 4.5
82/100
$1.00$5.00$72.00
5/100
Gemini 2.0 Flash
81/100
$0.10$0.40$6.00
56/100
Claude 3.5 Haiku
80/100
$0.80$4.00$57.60
6/100
Llama 3 70B
79/100
$0.65$2.75$40.80
8/100
GPT-4o Mini
78/100
$0.15$0.60$9.00
36/100
Gemini 1.5 Flash
76/100
$0.07$0.30$4.50
70/100
GPT-5 NanoSEÇİLİEN İYİ DEĞ.
72/100
$0.10$0.15$3.00
100/100
Claude 3 Haiku
70/100
$0.25$1.25$18.00
16/100

* Girilen token hacmi için yıllık maliyet — Değer Endeksi = Benchmark Skoru / Aylık Maliyet (yüksek = iyi)

Taktik Kod Üretimi
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
  const complexity = measureComplexity(prompt);
  
  // Tactical Cascade Logic
  if (complexity < 0.45) {
    // Redirect simple tasks to efficient model
    return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt); 
  }
  
  // High-latency routing for complex reasoning
  return await llm.call("Claude Fable 5", prompt);
};
Vercel Edge VEYA AWS Lambda İÇİN HAZIR