AI Rate Cardqwen2-72b-instruct vs LLaMa_V2-13B-Chat-HF : prix API et caractéristiques
LLaMa_V2-13B-Chat-HF est 63% moins cher que qwen2-72b-instruct sur le prix d'entrée.
LLaMa_V2-13B-Chat-HF est 68% moins cher que qwen2-72b-instruct sur le prix de sortie.
LLaMa_V2-13B-Chat-HF est 64% moins cher que qwen2-72b-instruct sur le volume 1M en entrée / 200k en sortie.
qwen2-72b-instruct a 700% de contexte en plus que LLaMa_V2-13B-Chat-HF.
| Champ | qwen2-72b-instruct | LLaMa_V2-13B-Chat-HF |
|---|---|---|
| Entrée la plus basse, pour 1M | $0.35 +169.2% | $0.13 |
| Entrée médiane, pour 1M | $0.80 | $0.81 +1.9% |
| Sortie la plus basse, pour 1M | $0.40 +207.7% | $0.13 |
| Sortie médiane, pour 1M | $0.80 | $1.11 +39.4% |
| Prix unitaire le plus bas | — | — |
| Coût : 1M en entrée + 200k en sortie | $0.43 +175.6% | $0.16 |
| Contexte | 33K | 4K +87.5% |
| Sortie max. | — | 4K |
| Fournisseurs | 3 | 2 +33.3% |
| Régions | — | — |
| Accepte | — | — |
| Renvoie | text | — |
| Type | Modèles de texte | Modèles de texte |
| Option gratuite | non | non |
| Fournisseur le moins cher | deepinfra | deepinfra |
Votre propre volume : combien de tokens le modèle reçoit (entrée) et renvoie (sortie) – par exemple sur un mois. La ligne « Coût » du tableau ci-dessus est recalculée pour ces chiffres, pour chaque modèle.
Calculé à partir des offres actuelles à chaque ouverture de la page ; la meilleure valeur d'une ligne est en gras, le pourcentage indique l'écart avec la meilleure.
Fournisseurs proposant les deux
Questions fréquentes
Lequel est le moins cher, qwen2-72b-instruct ou LLaMa_V2-13B-Chat-HF ?
LLaMa_V2-13B-Chat-HF est 63% moins cher que qwen2-72b-instruct sur le prix d'entrée. LLaMa_V2-13B-Chat-HF est 68% moins cher que qwen2-72b-instruct sur le prix de sortie. LLaMa_V2-13B-Chat-HF est 64% moins cher que qwen2-72b-instruct sur le volume 1M en entrée / 200k en sortie.
Lequel a le plus grand contexte, qwen2-72b-instruct ou LLaMa_V2-13B-Chat-HF ?
qwen2-72b-instruct : 33K tokens ; LLaMa_V2-13B-Chat-HF : 4K tokens.
Où puis-je utiliser à la fois qwen2-72b-instruct et LLaMa_V2-13B-Chat-HF ?
deepinfra, featherless