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3 mars 2025
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Claude 3.7 Sonnet vs. Meta Llama 3 : rentabilité des flux de travail automatisés de l'IA
Georges Miloradovitch
Chercheur, rédacteur et intervieweur de cas d'utilisation
Vous recherchez le modèle d'IA le plus rentable pour votre entreprise ? Voici une brève description Claude 3.7 Sonnet vs. Méta Lama 3.
Tableau de comparaison rapide:
| Modèle | Coût d'entrée (pour 1 M de jetons) | Coût de sortie (pour 1 M de jetons) | Fenêtre contextuelle | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|
| Claude 3.7 Sonnet | $3.00 | $15.00 | Jetons 200,000 | Tâches complexes, grands ensembles de données |
| Lama 3 8B Instruire | $0.06 | $0.06 | Jetons 8,000 | Automatisation routinière et à faible coût |
| Lama 3 70B Instruire | $0.35 | $0.40 | Jetons 8,000 | Flux de travail rentables et à volume élevé |
Faits marquants:
Lequel est bon pour vous? Cela dépend de la complexité de votre charge de travail, de votre budget et de vos besoins en termes d'évolutivité. Plongez dans la comparaison complète pour voir comment ces modèles peuvent s'adapter à votre entreprise.
Claude 3.7 Sonnet facture 3.00 $ par million de jetons d'entrée et 15.00 $ par million de jetons de sortie, ce qui en fait une option premium. D'autre part, Llama 3 8B Instruct est proposé au prix de seulement 0.06 $ par million de jetons pour l'entrée et la sortie, offrant une alternative beaucoup moins coûteuse. Ces différences deviennent particulièrement perceptibles lors de la gestion de grands ensembles de données dans des flux de travail automatisés.
Voici une brève description des coûts et des fonctionnalités :
| Modèle | Coût d'entrée (pour 1 M de jetons) | Coût de sortie (pour 1 M de jetons) | Fenêtre contextuelle |
|---|---|---|---|
| Claude 3.7 Sonnet | $3.00 | $15.00 | Jetons 200,000 |
| Lama 3 8B Instruire | $0.06 | $0.06 | Jetons 8,000 |
| Lama 3 70B Instruire | $0.35 | $0.40 | Jetons 8,000 |
La fenêtre de contexte beaucoup plus large de Claude 3.7 Sonnet (200,000 3 jetons) peut changer la donne pour les tâches nécessitant une analyse approfondie des données, ce qui rend parfois son coût en jetons plus élevé rentable. Cependant, pour des besoins d'automatisation plus simples, le prix de Llama 8 160B Instruct est plus de XNUMX fois plus abordable.
La tarification des tokens n'est qu'une partie de l'équation. Il faut également tenir compte des coûts indirects. Par exemple, Claude 3.7 Sonnet, étant un modèle propriétaire, peut impliquer des frais d'abonnement et des minimums d'utilisation. En revanche, le framework open source de Llama 3 peut réduire considérablement les coûts de licence.
Les fonctionnalités avancées de Claude 3.7 Sonnet et sa fenêtre contextuelle plus large nécessitent un matériel plus puissant, ce qui augmente les dépenses d'hébergement et d'infrastructure. La nature open source de Llama 3 entraîne généralement moins de frais généraux. Les principaux facteurs influençant le coût total sont les suivants :
Bien que Llama 3 70B Instruct offre un équilibre entre coût et capacité, les organisations ayant des besoins tels que le traitement des entrées visuelles pourraient trouver que les fonctionnalités avancées de Claude 3.7 Sonnet valent le prix plus élevé.
Ensuite, nous verrons comment ces facteurs de coût impactent la vitesse de traitement et l’utilisation des ressources.
Claude 3.7 Sonnet fonctionne avec deux modes : un mode standard pour des réponses rapides et un mode étendu pour une analyse plus détaillée. Grâce à ses capacités de raisonnement intégrées, Claude Code peut gérer en une seule passe des tâches qui pourraient autrement prendre plus de 45 minutes à réaliser.
Meta Llama 3 utilise la technologie Group Query Attention (GQA) dans ses modèles 8B et 70B pour améliorer l'efficacité. Son tokenizer mis à jour réduit l'utilisation des tokens jusqu'à 15 % par rapport à Llama 2, ce qui permet d'exécuter les tâches plus rapidement et de réduire les coûts des processus automatisés.
« Tout comme les humains utilisent un seul cerveau pour des réponses rapides et une réflexion approfondie, nous pensons que le raisonnement devrait être une capacité intégrée des modèles de pointe plutôt qu'un modèle entièrement distinct. » - Anthropic
Les deux modèles sont conçus pour être efficaces, mais leurs besoins matériels diffèrent sensiblement.
Les exigences matérielles pour ces modèles varient, ce qui peut influencer les coûts globaux :
| Modèle | RAM minimale | Exigences du GPU | Spécifications supplémentaires |
|---|---|---|---|
| Code Claude (CLI) | 4GB | N/D | macOS 10.15+, Ubuntu 20.04+/Debian 10+, Windows (WSL) |
| Lama 3 8B | 16GB | Une seule carte graphique NVIDIA RTX 3090/4090 (24 Go) | Processeur moderne avec plus de 8 cœurs |
| Lama 3 70B | 32–64 Go | 2 à 4 NVIDIA A100 (80 Go) ou 8 NVIDIA A100 (40 Go) | Processeur multi-cœur haut de gamme |
Ces spécifications matérielles influencent directement la rentabilité. Par exemple, Claude 3.7 Sonnet a été confronté à une limitation de débit et à une exclusion des essais gratuits en raison d'une forte demande.
Les deux modèles sont accessibles via plusieurs plateformes cloud, offrant des options de gestion des ressources. Claude 3.7 Sonnet peut être utilisé via l'API Anthropic, Amazon Bedrock, et Google Cloud IA des sommets Meta Llama 3 devrait être disponible sur des plateformes telles qu'AWS, Google Cloud et Microsoft Azure, ce qui permettra aux entreprises de s'intégrer plus facilement aux systèmes existants.
Lors du déploiement de ces modèles, il convient de noter que la fenêtre de contexte plus grande de Claude 3.7 Sonnet (200,000 3 jetons) peut nécessiter une puissance de calcul plus importante par rapport à la fenêtre de 8,000 XNUMX jetons de Llama XNUMX. Trouver le bon équilibre entre les besoins en performances et en ressources est essentiel pour faire évoluer efficacement l'automatisation.
À mesure que les entreprises développent leurs flux de travail d'automatisation de l'IA, les différences de coûts deviennent plus prononcées. L'approche hybride de Claude 3.7 Sonnet, qui comprend à la fois des modes de réflexion standard et étendu, permet une flexibilité dans la gestion des demandes croissantes. Sa fenêtre de contexte de 200,000 XNUMX jetons lui permet de traiter des ensembles de données plus volumineux en une seule fois, réduisant ainsi à la fois le temps et les coûts en évitant de devoir diviser les données en morceaux plus petits.
D'autre part, Llama 3 70B Instruct offre des coûts de jeton bien inférieurs, ce qui en fait un choix rentable pour les opérations à grande échelle. Avec une différence de prix de 24x par rapport à Claude 3.7 Sonnet, les entreprises qui gèrent des volumes élevés peuvent réaliser des économies substantielles.
« Claude 3.7 Sonnet marque une étape importante dans notre parcours pour créer une IA optimisée pour aider toute organisation à accomplir des tâches pratiques et concrètes. Il s'agit d'un modèle hybride unique en son genre, capable à la fois de réagir rapidement et de raisonner en profondeur lorsque cela est nécessaire, tout comme le font les humains. » - Kate Jensen, responsable des revenus chez Anthropic
Le compromis entre coût et capacité devient évident lorsque l'on compare les deux modèles :
| Facteur d'échelle | Claude 3.7 Sonnet | Lama 3 70B Instruire |
|---|---|---|
| Jetons de sortie maximum | Jusqu'à 128 XNUMX jetons | Jusqu'à 2,048 XNUMX jetons |
| Modes de pensée | Standard et étendu | mode Single |
Cette comparaison souligne l’importance de choisir un modèle en fonction des besoins d’évolutivité spécifiques de votre entreprise.
En examinant la façon dont les prix s'alignent sur la taille de l'entreprise, chaque modèle offre des avantages distincts. Pour les petites entreprises, les capacités de raisonnement avancées de Claude 3.7 Sonnet peuvent justifier son prix plus élevé pour les tâches nécessitant une analyse approfondie ou un contexte étendu. En revanche, les entreprises de taille moyenne bénéficient souvent des coûts inférieurs de Llama 3 70B Instruct, en particulier pour les tâches simples et à volume élevé. Ces informations sont particulièrement pertinentes pour les plateformes d'automatisation low-code comme Laténode, où les exigences opérationnelles varient considérablement.
Pour les grandes entreprises, l'utilisation stratégique des deux modèles peut maximiser la valeur. Le mode de réflexion étendu de Claude 3.7 Sonnet est idéal pour les tâches complexes nécessitant un raisonnement avancé, tandis que Llama 3 70B Instruct excelle dans la gestion de gros volumes à moindre coût. De plus, Claude 3.7 Sonnet offre la flexibilité d'ajuster son « budget de réflexion », permettant aux organisations de trouver un équilibre entre coût et qualité de réponse.
Lors de l'intégration de ces modèles dans des plateformes comme Latenode, il est essentiel de prendre en compte les coûts supplémentaires, tels que les frais d'intégration et les crédits d'exécution. La tarification à plusieurs niveaux de Latenode, qui va d'un forfait gratuit à 297 $ par mois pour une automatisation à l'échelle de l'entreprise, ajoute une autre couche au calcul global des dépenses pour faire évoluer efficacement ces solutions d'IA.
Claude 3.7 Sonnet propose une API unifiée via des plateformes comme Anthropic, Amazon Bedrock et Vertex AI de Google Cloud, facilitant ainsi le déploiement sur des systèmes low-code comme Latenode. Cette intégration simplifie le déploiement et la mise à l'échelle, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts.
En revanche, Meta Llama 3 nécessite une configuration plus pratique. L'accès est fourni via son dépôt GitHub ou Hugging Face, mais seulement après approbation de la licence. Meta comprend également des outils comme Garde de lama 2 et Bouclier de code pour améliorer la sécurité. Ces différences de complexité de configuration peuvent avoir un impact sur les délais et les coûts, selon le modèle choisi.
Voici une brève description des exigences techniques :
| Fonctionnalité | Claude 3.7 Sonnet | Méta Lama 3 |
|---|---|---|
| Méthodes d'accès | API directe, plateformes cloud | GitHub, Visage qui fait des câlins |
| Complexité de la configuration | Faible (basé sur l'API) | Modéré (nécessite une configuration de l'environnement) |
| Options d'intégration | Plusieurs fournisseurs de cloud | Auto-hébergé ou basé sur le cloud |
| Prérequis techniques | Authentification par clé API | PyTorch, environnement CUDA |
Le temps et le coût de mise en œuvre de ces modèles varient considérablement. La conception API-first de Claude 3.7 Sonnet réduit le temps de configuration, ce qui le rend idéal pour les équipes qui ont besoin d'un déploiement rapide. Meta Llama 3, bien que nécessitant plus d'efforts au départ, peut offrir des économies de coûts dans des cas d'utilisation spécifiques au fil du temps. Par exemple, le calculateur de prix Llama 3 70b aide les équipes à estimer les dépenses en fonction de leur utilisation.
Si vous utilisez Latenode, les coûts de mise en œuvre dépendent de votre niveau d'abonnement :
| Plan Latenode | Crédits mensuels | Utilisation recommandée du modèle |
|---|---|---|
| Début (17$/mois) | 10,000 | Idéal pour les tâches standard de Claude 3.7 Sonnet |
| Grandir (47 $/mois) | 50,000 | Fonctionne bien pour combiner plusieurs types de modèles |
| Prime (297 $/mois) | 1.5M | Idéal pour les opérations Meta Llama 3 à volume élevé |
Pour tirer le meilleur parti de ces modèles sur Latenode, envisagez des stratégies telles que le traitement par lots, l'utilisation de Torchtune pour l'optimisation des ressources et l'automatisation des flux de travail avec Claude Code. Ces étapes peuvent contribuer à réduire le temps de configuration et les coûts des jetons.
« Tout comme les humains utilisent un seul cerveau pour des réponses rapides et une réflexion approfondie, nous pensons que le raisonnement devrait être une capacité intégrée des modèles de pointe plutôt qu'un modèle entièrement distinct. » - Anthropic
En comparant les coûts, Méta Llama 3 70B Instruct est beaucoup plus économique que Claude 3.7 SonnetMeta Llama 3 coûte 0.35 $/0.40 $ par million de jetons, tandis que Claude 3.7 Sonnet facture 3.00 $/15.00 $ pour le même montant. Cela fait environ 3 $/XNUMX $ par million de jetons pour Meta Llama XNUMX. 24 fois plus rentable . Cependant, Claude 3.7 Sonnet offre une fenêtre de contexte beaucoup plus grande - 200 8,000 jetons contre XNUMX XNUMX pour Meta Llama - ce qui peut réduire les appels d'API pour la gestion de documents volumineux.
Les entreprises ont des besoins différents et le choix du modèle adapté dépend de l'ampleur et de la complexité des tâches. Voici un aperçu rapide :
| Type d'entreprise | Modèle recommandé | Idéal pour |
|---|---|---|
| Startups/Petites entreprises | Lama 3 70B | Opérations courantes |
| Taille moyenne | Approche hybride | Charges de travail mixtes |
| Entreprise | Claude 3.7 Sonnet | Tâches combinant texte et images |
La combinaison des deux modèles peut maximiser l'efficacité et la rentabilité. Par exemple, ZenoChat par TextCortex permet un accès transparent aux deux outils. Vous pouvez attribuer des tâches de routine à Meta Llama 3 tout en réservant Claude 3.7 pour des travaux plus complexes qui nécessitent une fenêtre de contexte plus large.
« L'accent doit être mis sur l'augmentation des capacités plutôt que sur l'automatisation des tâches » - Mike Klymkowsky
La plateforme d'automatisation des workflows de Latenode prend en charge cette stratégie hybride. En créant des workflows conditionnels, les tâches peuvent être acheminées vers le modèle approprié en fonction de la complexité, des exigences contextuelles et des considérations budgétaires. Cette approche vous garantit les meilleures performances sans dépenser trop.
