AI Rate CardQwen3.8 27B vs. Llama-3.1-70B-Instruct: API-Preis und Daten
Qwen3.8 27B ist 83% günstiger als Llama-3.1-70B-Instruct beim Eingabepreis.
Qwen3.8 27B ist 20% günstiger als Llama-3.1-70B-Instruct beim Ausgabepreis.
Qwen3.8 27B ist 67% günstiger als Llama-3.1-70B-Instruct beim Volumen 1M Eingabe / 200k Ausgabe.
Qwen3.8 27B hat 762.9% mehr Kontext als Llama-3.1-70B-Instruct.
| Feld | Qwen3.8 27B | Llama-3.1-70B-Instruct |
|---|---|---|
| Niedrigste Eingabe, pro 1M | $0.039 | $0.23 +489.7% |
| Median Eingabe, pro 1M | $0.40 | $0.52 +30% |
| Niedrigste Ausgabe, pro 1M | $0.32 | $0.40 +25% |
| Median Ausgabe, pro 1M | $2.50 +247.2% | $0.72 |
| Niedrigster Stückpreis | — | — |
| Kosten: 1M Eingabe + 200k Ausgabe | $0.10 | $0.31 +201% |
| Kontext | 1.1M | 131K +88.4% |
| Max. Ausgabe | 500K | 8K +98.4% |
| Anbieter | 48 | 9 +81.2% |
| Regionen | AU, CH, CZ, EU, GLOBAL, US | EU, GLOBAL, US |
| Akzeptiert | application/pdf, file, image, image/bmp, image/gif, image/heic, image/jpeg, image/png, image/tiff, image/webp, pdf, text, video, video/mp4, video/quicktime, video/webm, video/x-flv, video/x-matroska, video/x-ms-wmv, video/x-msvideo | text |
| Liefert | text | text |
| Typ | Textmodelle | Textmodelle |
| Kostenlose Option | nein | nein |
| Günstigster Anbieter | chutes | requesty |
Ihr eigenes Volumen: wie viele Tokens das Modell bekommt (Eingabe) und zurückgibt (Ausgabe) – zum Beispiel im Monat. Die Zeile „Kosten“ der Tabelle oben wird für diese Zahlen und jedes Modell neu berechnet.
Bei jedem Öffnen der Seite aus den aktuellen Angeboten berechnet; der beste Wert einer Zeile ist fett, der Prozentwert zeigt den Abstand zum besten.
Anbieter mit beiden
aihubmix, cloudflare-workers-ai, deepinfra, edenai, kilo, openrouter, requesty, trustedrouter, vercel
Häufige Fragen
Was ist günstiger, Qwen3.8 27B oder Llama-3.1-70B-Instruct?
Qwen3.8 27B ist 83% günstiger als Llama-3.1-70B-Instruct beim Eingabepreis. Qwen3.8 27B ist 20% günstiger als Llama-3.1-70B-Instruct beim Ausgabepreis. Qwen3.8 27B ist 67% günstiger als Llama-3.1-70B-Instruct beim Volumen 1M Eingabe / 200k Ausgabe.
Welches hat den größeren Kontext, Qwen3.8 27B oder Llama-3.1-70B-Instruct?
Qwen3.8 27B: 1.1M Tokens; Llama-3.1-70B-Instruct: 131K Tokens.
Wo kann ich sowohl Qwen3.8 27B als auch Llama-3.1-70B-Instruct nutzen?
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