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Marzo 3, 2025
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Claude 3.7 Sonnet vs. Meta Llama 3: Rentabilidad para flujos de trabajo automatizados con IA
George Miloradovich
Investigador, redactor y entrevistador de casos prácticos
¿Está buscando el modelo de IA más rentable para su empresa? A continuación, le presentamos un breve resumen Soneto de Claudio 3.7 vs metallama 3.
Tabla de comparación rápida:
| Modelo | Costo de entrada (por cada millón de tokens) | Costo de salida (por cada millón de tokens) | Ventana de contexto | La mejor opción para |
|---|---|---|---|---|
| Soneto de Claudio 3.7 | $3.00 | $15.00 | Tokens 200,000 | Tareas complejas, grandes conjuntos de datos |
| Llama 3 8B Instrucción | $0.06 | $0.06 | Tokens 8,000 | Automatización rutinaria y de bajo costo |
| Llama 3 70B Instrucción | $0.35 | $0.40 | Tokens 8,000 | Flujos de trabajo de gran volumen y rentables |
Puntos clave:
¿Cuál es el adecuado para usted? Depende de la complejidad de su carga de trabajo, su presupuesto y sus necesidades de escalabilidad. Analice la comparación completa para ver cómo estos modelos pueden adaptarse a su negocio.
Claude 3.7 Sonnet cobra $3.00 por millón de tokens de entrada y $15.00 por millón de tokens de salida, lo que lo convierte en una opción premium. Por otro lado, Llama 3 8B Instruct tiene un precio de solo $0.06 por millón de tokens tanto para la entrada como para la salida, lo que ofrece una alternativa de costo mucho menor. Estas diferencias se vuelven especialmente notorias cuando se manejan grandes conjuntos de datos en flujos de trabajo automatizados.
A continuación se muestra un resumen rápido de los costos y las características:
| Modelo | Costo de entrada (por cada millón de tokens) | Costo de salida (por cada millón de tokens) | Ventana de contexto |
|---|---|---|---|
| Soneto de Claudio 3.7 | $3.00 | $15.00 | Tokens 200,000 |
| Llama 3 8B Instrucción | $0.06 | $0.06 | Tokens 8,000 |
| Llama 3 70B Instrucción | $0.35 | $0.40 | Tokens 8,000 |
La ventana de contexto mucho más grande de Claude 3.7 Sonnet (200,000 3 tokens) puede ser un punto de inflexión para las tareas que requieren un análisis de datos extenso, lo que a veces hace que valga la pena el mayor costo de tokens. Sin embargo, para necesidades de automatización más simples, el precio de Llama 8 160B Instruct es XNUMX veces más asequible.
El precio de los tokens es solo una parte de la ecuación. También hay costos indirectos que se deben tener en cuenta. Por ejemplo, Claude 3.7 Sonnet, al ser un modelo propietario, puede implicar tarifas de suscripción y mínimos de uso. Por el contrario, el marco de código abierto de Llama 3 puede reducir significativamente los costos de licencia.
Las funciones avanzadas de Claude 3.7 Sonnet y la ventana de contexto más grande requieren un hardware más potente, lo que aumenta los gastos de alojamiento e infraestructura. La naturaleza de código abierto de Llama 3 generalmente genera menores costos generales. Los factores clave que influyen en el costo total incluyen:
Si bien Llama 3 70B Instruct ofrece un equilibrio entre costo y capacidad, las organizaciones con necesidades como el procesamiento de entrada visual pueden encontrar que las características avanzadas de Claude 3.7 Sonnet valen el precio más alto.
A continuación, analizaremos cómo estos factores de costo afectan la velocidad de procesamiento y el uso de recursos.
Claude 3.7 Sonnet funciona con dos modos: un modo estándar para respuestas rápidas y un modo extendido para análisis más detallados. Gracias a sus capacidades de razonamiento integradas, Claude Code puede manejar tareas en una sola pasada que de otro modo podrían tardar más de 45 minutos en completarse.
Meta Llama 3 utiliza la tecnología Group Query Attention (GQA) en sus modelos 8B y 70B para mejorar la eficiencia. Su tokenizador actualizado reduce el uso de tokens hasta en un 15 % en comparación con Llama 2, lo que da como resultado una finalización más rápida de las tareas y menores costos para los procesos automatizados.
"Así como los humanos utilizan un solo cerebro tanto para respuestas rápidas como para una reflexión profunda, creemos que el razonamiento debería ser una capacidad integrada de modelos de vanguardia en lugar de un modelo completamente separado". - Antrópico
Ambos modelos están diseñados para la eficiencia, pero sus necesidades de hardware difieren bastante.
Los requisitos de hardware para estos modelos varían, lo que puede influir en los costos generales:
| Modelo | RAM mínima | Requisitos de GPU | Especificaciones adicionales |
|---|---|---|---|
| Código Claude (CLI) | 4GB | XNUMX tabletas | macOS 10.15+, Ubuntu 20.04+/Debian 10+, Windows (WSL) |
| Llama 3 8B | 16GB | NVIDIA RTX 3090/4090 individual (24 GB) | Procesador moderno con más de 8 núcleos |
| Llama 3 70B | 32–64 GB | 2–4 NVIDIA A100 (80 GB) u 8 NVIDIA A100 (40 GB) | Procesador multinúcleo de alta gama |
Estas especificaciones de hardware influyen directamente en la rentabilidad. Por ejemplo, Claude 3.7 Sonnet se enfrentó a limitaciones de velocidad y exclusión de las pruebas gratuitas debido a la alta demanda.
Ambos modelos son accesibles a través de múltiples plataformas en la nube, lo que brinda opciones para administrar recursos. Claude 3.7 Sonnet se puede utilizar a través de la API de Anthropic. lecho rocoso del amazonasy Google Cloud IA de vértice Meta Llama 3 estará disponible en plataformas como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, lo que facilitará a las empresas la integración con los sistemas existentes.
Al implementar estos modelos, vale la pena señalar que la ventana de contexto más grande de Claude 3.7 Sonnet (200,000 3 tokens) puede requerir una mayor potencia de procesamiento en comparación con la ventana de 8,000 tokens de Llama XNUMX. Encontrar el equilibrio adecuado entre el rendimiento y las necesidades de recursos es fundamental para escalar la automatización de manera eficaz.
A medida que las empresas amplían sus flujos de trabajo de automatización de IA, las diferencias de costos se vuelven más pronunciadas. El enfoque híbrido de Claude 3.7 Sonnet, que incluye modos de pensamiento estándar y extendido, permite flexibilidad para gestionar las crecientes demandas. Su ventana de contexto de 200,000 tokens le permite procesar conjuntos de datos más grandes de una sola vez, lo que reduce tanto el tiempo como los costos al evitar la necesidad de dividir los datos en fragmentos más pequeños.
Por otro lado, Llama 3 70B Instruct ofrece costos de tokens mucho más bajos, lo que lo convierte en una opción rentable para operaciones a gran escala. Con una diferencia de precio de 24 veces en comparación con Claude 3.7 Sonnet, las empresas que manejan grandes volúmenes pueden ver ahorros sustanciales.
"Claude 3.7 Sonnet marca un hito importante en nuestro camino hacia la creación de una IA optimizada para ayudar a cualquier organización a realizar tareas prácticas del mundo real. Se trata de un modelo híbrido pionero en su tipo, capaz de responder rápidamente y razonar en profundidad cuando es necesario, tal como lo hacen los humanos". - Kate Jensen, directora de ingresos de Anthropic
La relación entre coste y capacidad queda clara al comparar los dos modelos:
| Factor de escala | Soneto de Claudio 3.7 | Llama 3 70B Instrucción |
|---|---|---|
| Máxima cantidad de tokens de salida | Hasta 128 tokens | Hasta 2,048 tokens |
| Modos de pensamiento | Estándar y extendido | Modo singular |
Esta comparación resalta la importancia de elegir un modelo en función de las necesidades de escalabilidad específicas de su negocio.
Al observar cómo se alinean los precios con el tamaño de la empresa, cada modelo ofrece ventajas distintas. Para las pequeñas empresas, las capacidades de razonamiento avanzadas de Claude 3.7 Sonnet pueden justificar su precio más alto para tareas que requieren un análisis profundo o un contexto extendido. Por el contrario, las empresas medianas a menudo se benefician de los costos más bajos de Llama 3 70B Instruct, especialmente para tareas sencillas y de gran volumen. Estos conocimientos son particularmente relevantes para plataformas de automatización de bajo código como Nodo tardío, donde las demandas operativas varían ampliamente.
Para las empresas más grandes, el uso estratégico de ambos modelos puede maximizar el valor. El modo de pensamiento extendido de Claude 3.7 Sonnet es ideal para tareas complejas que requieren razonamiento avanzado, mientras que Llama 3 70B Instruct se destaca en el manejo de grandes volúmenes a un menor costo. Además, Claude 3.7 Sonnet ofrece la flexibilidad de ajustar su "presupuesto de pensamiento", lo que permite a las organizaciones lograr un equilibrio entre el costo y la calidad de la respuesta.
Al integrar estos modelos en plataformas como Latenode, es fundamental tener en cuenta los costos adicionales, como las tarifas de integración y los créditos de ejecución. Los precios escalonados de Latenode, que van desde un plan gratuito hasta 297 dólares al mes para la automatización a nivel empresarial, añaden otra capa al cálculo general de gastos para escalar estas soluciones de IA de forma eficaz.
Claude 3.7 Sonnet ofrece una API unificada a través de plataformas como Anthropic, Amazon Bedrock y Vertex AI de Google Cloud, lo que facilita la implementación en sistemas de código bajo como Latenode. Esta integración simplifica la implementación y el escalamiento, lo que ahorra tiempo y esfuerzo.
Por otro lado, Meta Llama 3 requiere una configuración más práctica. El acceso se proporciona a través de su repositorio de GitHub o Hugging Face, pero solo después de la aprobación de la licencia. Meta también incluye herramientas como Guardia de llamas 2 y Escudo de código para mejorar la seguridad. Estas diferencias en la complejidad de la instalación pueden afectar tanto los plazos como los costos, según el modelo que elija.
A continuación se muestra un resumen rápido de los requisitos técnicos:
| Feature | Soneto de Claudio 3.7 | metallama 3 |
|---|---|---|
| Métodos de acceso | API directa, plataformas en la nube | GitHub, Cara abrazada |
| Complejidad de configuración | Bajo (basado en API) | Moderado (requiere configuración del entorno) |
| Opciones de integración | Múltiples proveedores de nube | Autoalojado o basado en la nube |
| Prerrequisitos técnicos | Autenticación de clave API | PyTorch, entorno CUDA |
El tiempo y el costo de implementar estos modelos varían significativamente. El diseño API-first de Claude 3.7 Sonnet reduce el tiempo de configuración, lo que lo hace ideal para equipos que necesitan una implementación rápida. Meta Llama 3, si bien requiere más esfuerzo por adelantado, puede ofrecer ahorros de costos en casos de uso específicos a lo largo del tiempo. Por ejemplo, la calculadora de precios de Llama 3 70b ayuda a los equipos a estimar los gastos en función de su uso.
Si utiliza Latenode, los costos de implementación dependen de su nivel de suscripción:
| Plan de Latenode | Créditos Mensuales | Uso recomendado del modelo |
|---|---|---|
| Inicio ($17/mes) | 10,000 | Ideal para las tareas estándar de Claude 3.7 Sonnet |
| Crecer ($47/mes) | 50,000 | Funciona bien para combinar varios tipos de modelos. |
| Prime ($297/mes) | 1.5 m | Ideal para operaciones de Meta Llama 3 de gran volumen |
Para aprovechar al máximo estos modelos en Latenode, considere estrategias como el procesamiento por lotes, el uso de Torchtune para la optimización de recursos y la automatización de flujos de trabajo con Claude Code. Estos pasos pueden ayudar a reducir el tiempo de configuración y los costos de tokens.
"Así como los humanos utilizan un solo cerebro tanto para respuestas rápidas como para una reflexión profunda, creemos que el razonamiento debería ser una capacidad integrada de modelos de vanguardia en lugar de un modelo completamente separado". - Antrópico
Al comparar costos, Meta Llama 3 70B Instruir es mucho más económico que Soneto de Claudio 3.7Meta Llama 3 cuesta $0.35/$0.40 por millón de tokens, mientras que Claude 3.7 Sonnet cobra $3.00/$15.00 por lo mismo. Esto hace que Meta Llama 3 sea aproximadamente 24 veces más rentable Sin embargo, Claude 3.7 Sonnet ofrece una ventana de contexto mucho más grande (200 8,000 tokens en comparación con los XNUMX de Meta Llama), lo que puede reducir las llamadas a la API para manejar documentos grandes.
Cada empresa tiene necesidades diferentes y la elección del modelo adecuado depende de la escala y la complejidad de las tareas. A continuación, se ofrece un breve resumen:
| Tipo de Negocio | Modelo recomendado | La mejor opción para |
|---|---|---|
| Empresas emergentes/pequeñas | Llama 3 70B | Operaciones de rutina |
| Tamaño medio | Enfoque híbrido | Cargas de trabajo mixtas |
| Empresa | Soneto de Claudio 3.7 | Tareas que combinan texto e imágenes |
La combinación de ambos modelos puede maximizar la eficiencia y la rentabilidad. Por ejemplo, ZenoChat por TextCortex permite un acceso sin inconvenientes a ambas herramientas. Puede asignar tareas rutinarias a Meta Llama 3 y reservar Claude 3.7 para trabajos más complejos que requieren una ventana de contexto más grande.
"El enfoque debe pasar de la automatización de tareas al aumento de capacidades" - Mike Klymkowsky
La plataforma de automatización de flujos de trabajo de Latenode respalda esta estrategia híbrida. Al crear flujos de trabajo condicionales, las tareas se pueden enrutar al modelo adecuado en función de la complejidad, los requisitos de contexto y las consideraciones presupuestarias. Este enfoque garantiza que obtenga el mejor rendimiento sin gastar de más.
