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3 de março de 2025
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Claude 3.7 Sonnet vs. Meta Llama 3: Eficiência de custos para fluxos de trabalho de IA automatizados
Jorge Miloradovitch
Pesquisador, redator e entrevistador de casos de uso
Procurando o modelo de IA mais econômico para o seu negócio? Aqui está uma rápida análise de Soneto de Cláudio 3.7 vs Meta Lhama 3.
Tabela de comparação rápida:
| Modelo | Custo de entrada (por 1M tokens) | Custo de saída (por 1M tokens) | Janela de contexto | melhor para |
|---|---|---|---|---|
| Soneto de Cláudio 3.7 | $3.00 | $15.00 | Tokens 200,000 | Tarefas complexas, grandes conjuntos de dados |
| Lhama 3 8B Instruir | $0.06 | $0.06 | Tokens 8,000 | Automação de rotina e baixo custo |
| Lhama 3 70B Instruir | $0.35 | $0.40 | Tokens 8,000 | Fluxos de trabalho de alto volume e com boa relação custo-benefício |
Principais lições:
Qual é o certo para você? Depende da complexidade da sua carga de trabalho, orçamento e necessidades de escalabilidade. Mergulhe na comparação completa para ver como esses modelos podem se encaixar no seu negócio.
O Claude 3.7 Sonnet cobra US$ 3.00 por milhão de tokens de entrada e US$ 15.00 por milhão de tokens de saída, o que o torna uma opção premium. Por outro lado, o Llama 3 8B Instruct tem um preço de apenas US$ 0.06 por milhão de tokens para entrada e saída, oferecendo uma alternativa de custo muito menor. Essas diferenças se tornam especialmente perceptíveis ao lidar com grandes conjuntos de dados em fluxos de trabalho automatizados.
Aqui está uma rápida análise dos custos e recursos:
| Modelo | Custo de entrada (por 1M tokens) | Custo de saída (por 1M tokens) | Janela de contexto |
|---|---|---|---|
| Soneto de Cláudio 3.7 | $3.00 | $15.00 | Tokens 200,000 |
| Lhama 3 8B Instruir | $0.06 | $0.06 | Tokens 8,000 |
| Lhama 3 70B Instruir | $0.35 | $0.40 | Tokens 8,000 |
A janela de contexto muito maior do Claude 3.7 Sonnet (200,000 tokens) pode ser um divisor de águas para tarefas que exigem análise de dados extensiva, às vezes fazendo com que seu custo de token mais alto valha a pena. No entanto, para necessidades de automação mais simples, o preço do Llama 3 8B Instruct é mais de 160 vezes mais acessível.
O preço do token é apenas uma parte da equação. Há também custos indiretos a serem considerados. Por exemplo, o Claude 3.7 Sonnet, sendo um modelo proprietário, pode envolver taxas de assinatura e mínimos de uso. Em contraste, a estrutura de código aberto do Llama 3 pode reduzir significativamente os custos de licenciamento.
Os recursos avançados do Claude 3.7 Sonnet e a janela de contexto maior exigem hardware mais potente, o que aumenta as despesas de hospedagem e infraestrutura. A natureza de código aberto do Llama 3 geralmente leva a menos custos indiretos. Os principais fatores que influenciam o custo total incluem:
Embora o Llama 3 70B Instruct ofereça um equilíbrio entre custo e capacidade, organizações com necessidades como processamento de entrada visual podem achar que os recursos avançados do Claude 3.7 Sonnet valem o preço mais alto.
A seguir, veremos como esses fatores de custo afetam a velocidade de processamento e o uso de recursos.
Claude 3.7 Sonnet opera com dois modos: um modo padrão para respostas rápidas e um modo estendido para análises mais detalhadas. Graças às suas habilidades de raciocínio integradas, Claude Code pode lidar com tarefas em uma única passagem que, de outra forma, levariam mais de 45 minutos para serem concluídas.
O Meta Llama 3 usa a tecnologia Group Query Attention (GQA) em seus modelos 8B e 70B para melhorar a eficiência. Seu tokenizador atualizado reduz o uso de token em até 15% em comparação ao Llama 2, resultando em conclusão de tarefas mais rápida e custos mais baixos para processos automatizados.
"Assim como os humanos usam um único cérebro para respostas rápidas e reflexões profundas, acreditamos que o raciocínio deve ser uma capacidade integrada de modelos de fronteira, em vez de um modelo totalmente separado." - Anthropic
Ambos os modelos são desenvolvidos para eficiência, mas suas necessidades de hardware são bem diferentes.
Os requisitos de hardware para esses modelos variam, o que pode influenciar os custos gerais:
| Modelo | RAM mínima | Requisitos de GPU | Especificações adicionais |
|---|---|---|---|
| Código Claude (CLI) | 4GB | N/D | macOS 10.15+, Ubuntu 20.04+/Debian 10+, Windows (WSL) |
| Lhama 3 8B | 16GB | Único NVIDIA RTX 3090/4090 (24 GB) | Processador moderno com 8+ núcleos |
| Lhama 3 70B | 32–64 GB | 2–4 NVIDIA A100 (80 GB) ou 8 NVIDIA A100 (40 GB) | Processador multi-core de última geração |
Essas especificações de hardware influenciam diretamente a eficiência de custo. Por exemplo, o Claude 3.7 Sonnet enfrentou limitação de taxa e exclusão de testes gratuitos devido à alta demanda.
Ambos os modelos são acessíveis por meio de múltiplas plataformas de nuvem, fornecendo opções para gerenciar recursos. O Claude 3.7 Sonnet pode ser usado por meio da API Anthropic, Rocha Amazônicae o Google Cloud VERTEX AI . O Meta Llama 3 deve ficar disponível em plataformas como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure, facilitando a integração das empresas com sistemas existentes.
Ao implementar esses modelos, vale a pena notar que a janela de contexto maior do Claude 3.7 Sonnet (200,000 tokens) pode exigir poder de computação mais significativo em comparação à janela de 3 tokens do Llama 8,000. Encontrar o equilíbrio certo entre desempenho e necessidades de recursos é essencial para dimensionar a automação de forma eficaz.
À medida que as empresas expandem seus fluxos de trabalho de automação de IA, as diferenças de custo se tornam mais pronunciadas. A abordagem híbrida do Claude 3.7 Sonnet, que inclui modos de pensamento padrão e estendido, permite flexibilidade no gerenciamento de demandas crescentes. Sua janela de contexto de 200,000 tokens permite processar conjuntos de dados maiores de uma só vez, reduzindo tempo e custos ao evitar a necessidade de dividir os dados em pedaços menores.
Por outro lado, o Llama 3 70B Instruct oferece custos de token muito mais baixos, tornando-o uma escolha econômica para operações de larga escala. Com uma diferença de preço de 24× em comparação com o Claude 3.7 Sonnet, empresas que lidam com altos volumes podem ver economias substanciais.
"Claude 3.7 Sonnet marca um marco importante em nossa jornada para construir IA otimizada para ajudar qualquer organização a realizar tarefas práticas do mundo real. Este é um modelo híbrido inédito capaz de responder rapidamente e raciocinar profundamente quando necessário - assim como os humanos fazem." - Kate Jensen, Chefe de Receita da Anthropic
O equilíbrio entre custo e capacidade fica claro ao comparar os dois modelos:
| Fator de escala | Soneto de Cláudio 3.7 | Lhama 3 70B Instruir |
|---|---|---|
| Tokens de saída máxima | Até 128 mil tokens | Até 2,048 tokens |
| Modos de Pensamento | Padrão e estendido | monomodo |
Essa comparação destaca a importância de escolher um modelo com base nas necessidades específicas de escalabilidade do seu negócio.
Ao analisar como os preços se alinham com o tamanho da empresa, cada modelo oferece vantagens distintas. Para pequenas empresas, os recursos avançados de raciocínio do Claude 3.7 Sonnet podem justificar seu preço mais alto para tarefas que exigem análise profunda ou contexto estendido. Em contraste, empresas de médio porte geralmente se beneficiam dos custos mais baixos do Llama 3 70B Instruct, especialmente para tarefas diretas e de alto volume. Esses insights são particularmente relevantes para plataformas de automação de baixo código, como Nó latente, onde as demandas operacionais variam amplamente.
Para empresas maiores, usar ambos os modelos estrategicamente pode maximizar o valor. O modo de pensamento estendido do Claude 3.7 Sonnet é ideal para tarefas complexas que exigem raciocínio avançado, enquanto o Llama 3 70B Instruct se destaca no manuseio de grandes volumes a um custo menor. Além disso, o Claude 3.7 Sonnet oferece a flexibilidade para ajustar seu "orçamento de pensamento", permitindo que as organizações encontrem um equilíbrio entre custo e qualidade de resposta.
Ao integrar esses modelos em plataformas como a Latenode, é essencial considerar custos adicionais, como taxas de integração e créditos de execução. O preço escalonado da Latenode, que varia de um plano gratuito a US$ 297 por mês para automação de nível empresarial, adiciona outra camada ao cálculo geral de despesas para dimensionar essas soluções de IA de forma eficaz.
O Claude 3.7 Sonnet oferece uma API unificada por meio de plataformas como Anthropic, Amazon Bedrock e Vertex AI do Google Cloud, facilitando a implantação em sistemas de baixo código como o Latenode. Essa integração simplifica a implantação e o dimensionamento, economizando tempo e esforço.
Por outro lado, o Meta Llama 3 requer uma configuração mais prática. O acesso é fornecido por meio de seu repositório GitHub ou Hugging Face, mas somente após a aprovação da licença. O Meta também inclui ferramentas como Guarda Lhama 2 e Escudo de código para aumentar a segurança. Essas diferenças na complexidade da configuração podem impactar tanto os cronogramas quanto os custos, dependendo do modelo que você escolher.
Aqui está uma rápida análise dos requisitos técnicos:
| Característica | Soneto de Cláudio 3.7 | Meta Lhama 3 |
|---|---|---|
| Métodos de Acesso | API direta, plataformas em nuvem | GitHub, Abraçando o Rosto |
| Complexidade de configuração | Baixo (baseado em API) | Moderado (requer configuração de ambiente) |
| Opções de Integração | Vários provedores de nuvem | Auto-hospedado ou baseado em nuvem |
| Pré-requisitos técnicos | Autenticação de chave API | PyTorch, ambiente CUDA |
O tempo e o custo para implementar esses modelos variam significativamente. O design API-first do Claude 3.7 Sonnet reduz o tempo de configuração, tornando-o ideal para equipes que precisam de implantação rápida. O Meta Llama 3, embora exija mais esforço inicial, pode oferecer economia de custos em casos de uso específicos ao longo do tempo. Por exemplo, a Calculadora de Preços Llama 3 70b ajuda as equipes a estimar despesas com base em seu uso.
Se você estiver usando o Latenode, os custos de implementação dependerão do seu nível de assinatura:
| Plano Latenode | Créditos Mensais | Uso recomendado do modelo |
|---|---|---|
| Início ($17/mês) | 10,000 | Ideal para as tarefas padrão do Claude 3.7 Sonnet |
| Crescer ($47/mês) | 50,000 | Funciona bem para combinar vários tipos de modelos |
| Prime ($297/mês) | 1.5M | Melhor para operações de alto volume do Meta Llama 3 |
Para aproveitar ao máximo esses modelos no Latenode, considere estratégias como processamento em lote, usando torchtune para otimização de recursos e automatizando fluxos de trabalho com Claude Code. Essas etapas podem ajudar a reduzir o tempo de configuração e os custos de token.
"Assim como os humanos usam um único cérebro para respostas rápidas e reflexões profundas, acreditamos que o raciocínio deve ser uma capacidade integrada de modelos de fronteira, em vez de um modelo totalmente separado." - Anthropic
Ao comparar custos, Meta Llama 3 70B Instruir é muito mais econômico do que Soneto de Cláudio 3.7. Meta Llama 3 custa $0.35/$0.40 por milhão de tokens, enquanto Claude 3.7 Sonnet cobra $3.00/$15.00 pelo mesmo. Isso torna Meta Llama 3 cerca de 24 vezes mais econômico . No entanto, o Claude 3.7 Sonnet oferece uma janela de contexto muito maior - 200 mil tokens em comparação aos 8,000 do Meta Llama - o que pode reduzir as chamadas de API para lidar com documentos grandes.
Diferentes negócios têm necessidades variadas, e escolher o modelo certo depende da escala e complexidade das tarefas. Aqui está um rápido detalhamento:
| Tipo de Negócio | Modelo Recomendado | melhor para |
|---|---|---|
| Startups/Pequenas | Lhama 3 70B | Operações de rotina |
| Tamanho medio | Abordagem híbrida | Cargas de trabalho mistas |
| Empreendimento | Soneto de Cláudio 3.7 | Tarefas que combinam texto e imagens |
A combinação de ambos os modelos pode maximizar a eficiência e a relação custo-eficácia. Por exemplo, ZenoChat por TextCortex permite acesso contínuo a ambas as ferramentas. Você pode atribuir tarefas de rotina ao Meta Llama 3 enquanto reserva o Claude 3.7 para trabalhos mais complexos que exigem uma janela de contexto maior.
"O foco precisa mudar da automação de tarefas para o aumento de capacidade" - Mike Klymkowsky
A plataforma de automação de fluxo de trabalho da Latenode suporta essa estratégia híbrida. Ao criar fluxos de trabalho condicionais, as tarefas podem ser roteadas para o modelo apropriado com base na complexidade, requisitos de contexto e considerações de orçamento. Essa abordagem garante que você obtenha o melhor desempenho sem gastar demais.
