![[2025 Ausgabe] Ein gründlicher Vergleich von AI -APIs für Entwickler | Zusammenfassung der Funktionen und Preise für große LLMs wie Chatgpt, Claude, Gemini und Lama.](https://hack-lab-256.com/wp-content/uploads/2025/07/hack-lab-256-samnail-22.jpg)
Von 2024 bis 2025 wurde die Entwicklung von AI-betriebenen Apps und Dienstleistungen immer beliebter.
Große Sprachmodelle (LLM) wie Chatgpt und Claude gehen über nur Chatbots hinaus und werden in verschiedenen Anwendungsfällen verwendet, einschließlich Codegenerierung, Zusammenfassung, Suche und Dokumentenverarbeitung
Und jetzt sind viele Entwickler besorgt über
👉 " Welches KI -Modell soll ich verwenden? "
👉 " Wie unterscheiden sich die Kosten, die Genauigkeit und die einfache Verwendung von APIs? "
In diesem Artikel werden wir die Merkmale, Preise und geeigneten Verwendungen jedes der wichtigsten AI -Modelle (LLMs), die Entwickler über APIs verwenden können
Was ist LLM?
Der Begriff "LLM" ist in letzter Zeit ein gemeinsames Wort. Dies ein großes Sprachmodell bezieht sich auf KI, die die menschliche Sprache verstehen und ausgeben kann, wie z. B. Textgenerierung, Zusammenfassung, Übersetzung und Beantwortung der Frage
Einfach ausgedrückt, die Köpfe LLMs.
Um es etwas detaillierter auszudrücken ...
LLM ist geschult, um eine große Menge an Text (Artikel, Bücher, Codes usw. im Internet) zu lernen und die "Beziehung zwischen Wörtern" und "natürlichen Satzfluss" zu verstehen.
Zum Beispiel könnten Sie dies tun:
- Beantworten Sie Fragen im natürlichen Schreiben (Fragen und Antworten)
- Generieren Sie automatisch Blog -Beiträge und Code
- Textzusammenfassung, Struktur, Klassifizierung
- Lesen Sie lange Sätze und verstehen Sie den Kontext
- Natürliche Übersetzung des Englischen ⇔ Japanisch
- Und so weiter
Warum ist die "LLM -API" wichtig?
Die meisten heutigen LLMs sind jetzt als APIs in der Cloud verfügbar.
Mit anderen Worten, Sie können KI -Funktionen einbeziehen, indem Sie Anfragen von Ihrer App oder Ihrem Dienst an "Gehirn" wie Chatgpt und Claude und Empfang von Antworten senden.
Auf diese Weise werden eine große Anzahl von KI -Diensten erstellt, und viele der AIS der aktuellen Generation sind tatsächlich so strukturiert, dass sie LLM -APIs hinter den Kulissen "tragen".
Auf diese Weise können Ingenieure leistungsstarke KI einfach und zu niedrigen Kosten verwenden, ohne KI von Grund auf neu erstellen zu müssen.
Warum ist die Auswahl einer AI -API für Entwickler wichtig?
Bei der Entwicklung von Produkten, die KI nutzen, werden nicht nur Ideen und Benutzeroberflächen, sondern auch die Auswahl der KI (LLM) direkt zur Leistung, Kosten und zukünftigen Aussichten des Dienstes führen .
Insbesondere gibt es mehrere LLMs, die als APIs verwendet werden können, die jeweils unterschiedliche
Bereiche mit Fachwissen, Genauigkeit, Gebühren und Einschränkungen Mit anderen Worten, "die zu wählen" erzeugt die folgenden Unterschiede:
Es gibt Unterschiede zwischen Merkmalen und Einschränkungen
- ChatGPT ist stark in der Dateiverarbeitung und Codeinterpretation
- Claude bietet eine konsequente Möglichkeit, lange Sätze zu verarbeiten und zu denken
- Gemini erleichtert die Verbindung mit Bildern und Audio
- Lama und Mistral sind leicht und für benutzerdefinierte Modelle geeignet
→ Abhängig vom Inhalt des von Ihnen erstellten Dienstes gibt es viele verschiedene Optionen und unangemessene Optionen.
Die API -Nutzungskosten variieren (Unterschiede im Einheitspreis)
- GPT-4 Turbo: Einmal kann ungefähr 10 Yen kosten
- Claude -Sonett: Die gleiche Verarbeitung beträgt weniger als halb Preis
- LAMA-Serie: Es kann kostenlos und selbst betrieben
→ Abhängig davon, wie Sie die API und die Größe verwenden, der Unterschied zwischen Zehntausenden und Hunderttausenden von Yen pro Monat variieren.
Auch wenn es kommerzielle Nutzungs- oder Nutzungsbeschränkungen gibt
- Einige Modelle haben Einschränkungen bei der kommerziellen Nutzung
- Offene Quellen (wie Lama/Mistral) haben ein hohes Maß an Freiheit, aber auch eine starke Verantwortung.
→ Wichtig aus Sicht des Risikomanagements in der Produktentwicklung
Es gibt auch Unterschiede in den Dokumentations- und Unterstützungssystemen
- Openai hat ein reiches Ökosystem (Bibliotheken und viele SDKs)
- Für Claude und Gemini wurde eine Dokumentation entwickelt, aber es gibt nur wenige japanische Informationen.
→ Es beeinflusst auch die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Teamkenntnisse.
Zusammenfassung: Nicht nur die Verwendung von KI, sondern die Auswahlfähigkeit ist wichtig
Heutzutage ist es nicht schwierig, mit KI in sich selbst zu entwickeln.
Wichtig ist, "die LLM -API auszuwählen, die Ihren Anforderungen entspricht und sie effektiv nutzt".
Da sich die KI-Leistung mit dem immer fortgeschrittenen Fortschritt weiterentwickelt, sind jährliche Modellvergleiche und Überprüfungen der Auswahl eine Waffe für Entwickler.
In diesem Artikel werden wir repräsentative LLM-APIs aus dem nächsten Kapitel vergleichen und diese auf leicht verständliche Weise organisieren, die Entwickler auswählen sollten, welche Modelle
Liste der AI -Modelle, die verglichen werden sollen
Hier stellen wir die wichtigsten groß angelegten Sprachmodelle (LLMs) ein, die Entwickler ab 2025 über ihre APIs verwenden können.
Alle diese AI-Modelle, die für kommerzielle Zwecke verwendet werden können , und werden alle hinter den Kulissen vieler AI-Dienste verwendet.
Chatgpt (OpenAI)
Openais Chatgpt ist etwas, das als der Funke des LLM -Booms bezeichnet werden kann.
Die API verwendet hauptsächlich GPT-3,5-Turbo und GPT-4-Turbo attraktiven Merkmale sind
hohe Genauigkeit, Funktionalität und umfassende Entwicklungstools Es ist verständlich, dass es mehr Funktionen hat als andere Modelle wie Dateiverarbeitung, Code -Interpreter und Funktionsaufrufe und von Entwicklern stark unterstützt.
| Modellname | Eingangspreis (1k Token) | Ausgangspreis (1k Token) | Maximale Kontextlänge | Japanische Sprachunterstützung | Hauptmerkmale | Benutzerfreundlichkeit |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT -4.1 | $0.0020 | $0.0080 | 128K (geschätzt) | ◎ | Codegenerierung, kontextbezogenes Verständnis und Zusammenfassung | ◎ Enthält Informationen und SDK |
| GPT -4.1 MINI | $0.0004 | $0.0016 | 128K (geschätzt) | ◎ | Leicht und kostengünstig | ◎ |
| GPT -4.1 Nano | $0.0001 | $0.0004 | 64k oder mehr? (In den frühen Morgenstunden) | ○〜◎ | Für kleine Bots und leichte Verarbeitung | ◎ |
| O3 | $0.0020 | $0.0080 | 128K-256k? | ◎ | Komplexes Denken und visuelles Verständnis | △ Weniger Dokumente |
| o4 -mini | $0.0011 | $0.0044 | 128K (angenommen) | ◎ | Leichte Argumentation basierend auf einer multimodalen Prämisse | △ |
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Claude (anthropisch)
Claude ist ein LLM von Anthropic, das auf eine Weise auftrat, die mit OpenAI konkurriert. Derzeit ist die Claude 3er (Opus/Sonnet/Haiku) verfügbar.
seine Stärke in der Logik, Konsistenz und Langform-Verarbeitung aus , und seine japanische Sprachkompatibilität ist ebenfalls äußerst genau. Sonett hat eine besonders und ist besonders bemerkenswert, weil es billiger ist als der GPT-4-Turbo
| Modellname | Eingangspreis (1k Token) | Ausgangspreis (1k Token) | Maximale Kontextlänge | Japanische Sprachunterstützung | Hauptmerkmale und Funktionen | Benutzerfreundlichkeit |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4 | $0.015 | $0.075 | Ungefähr 200k | ◎ sehr natürlich | Topmodell. Perfekt für komplexe Argumentation, fortschrittliches Lesenverständnis und spezialisierte Aufgaben. | ○ Dokumentation enthalten, englisch ausgerichtet |
| Claude Sonett 4 | $0.003 | $0.015 | Ungefähr 200k | ◎ sehr natürlich | Ein gutes Gleichgewicht zwischen hoher Genauigkeit, Kosten und Geschwindigkeit. Es ist auch ideal für Code- und Designunterstützung. | ○ Umfassende Dokumentation (Englisch) |
| Claude Haiku 3.5 | $0.0008 | $0.004 | Ungefähr 200k | ◎ Praktische Qualität | Das schnellste und leichteste Modell. Geeignet für Chat-Bots, Echtzeitgebrauch, kostengünstiger Betrieb | ◎ Leicht und einfach zu installieren |
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Gemini (Google)
Gemini ist ein von Google bereitgestellter multimodal-fähiger LLM der nächsten Generation.
Die Haupt -API ist Gemini 1.5 Pro und kann nicht nur Text, sondern auch Bilder, Audio und Video unterstützen . Da es in Google Cloud integriert ist, ist es ein hervorragender Verbündeter für Entwicklungen, die mit GCP -Benutzern und Google Workspace verknüpft sind.
| Modellname | Eingangspreis (1k Token) | Ausgangspreis (1k Token) | Maximale Kontextlänge | Japanische Sprachunterstützung | Hauptmerkmale und Funktionen | Benutzerfreundlichkeit |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | $ 0,00125 (≤200.000 TOK) $ 0,0025 (> 200.000 TOK) | $ 0,01 (≤200.000 TOK) $ 0,015 (> 200.000 TOK) | Bis zu ungefähr 1 m bis 2 m Token | ◎ | Geeignet für hochpräzise Inferenz und Codierung. Multimodale Unterstützung, GCP -Integration | △ (GCP -Registrierung/englisches Dokument) |
| Gemini 2.5 Flash | $ 0,0003 (Text usw.) | $0.0025 | Ungefähr 1m Token | ◎ | Leichtes und Hochgeschwindigkeitsmodell. Bilder und Audioeingaben sind ebenfalls möglich. | △ (etwas komplizierte Einstellung) |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | $ 0,0001 (Text usw.) | $0.0004 | Ungefähr 1m Token | ◎ | Das mindestens günstigste Allzweckmodell. Perfekt für Chat -Bots und leichte Dienste | ○ (Wenn Sie sich auf den Preis konzentrieren, ◎) |
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Lama 3 (Meta)
Eine von Meta (ehemals Facebook) entwickelte und veröffentlichte Open -Source -LLM. Derzeit liegt das Hauptaugenmerk auf dem Lama 3 (8B/70B/405B) kann auch für kommerzielle Zwecke verwendet werden .
Das Modell selbst ist frei zu verwenden und kann auch in der Cloud über mehrere API -Anbieter wie Umarmung von Gesicht, GROQ, Replicate, Together.ai und Fireworks.ai
Selbst mit demselben Modell Unterschiede in Gebühren, Latenz und Leistung (z. B. Turbo- oder Lite -Versionen). Daher ist es wichtig, das Produkt nach dem Zweck auszuwählen.
Für Entwickler, die sich für einen hauseigenen Betrieb, die Gewichtsreduzierung und die lokale Inferenz interessieren, das hohe Maß an Freiheit des Modells und die Flexibilität bei der Adoption äußerst attraktiv. Ein weiterer Vorteil, den andere kommerzielle LLMs nicht haben, ist, dass Sie zwischen Cloud und Lokal wählen können.
| Modellname | Eingangspreis (1k Token) | Ausgangspreis (1k Token) | Maximale Kontextlänge | Japanische Sprachunterstützung | Hauptmerkmale und Funktionen | Benutzerfreundlichkeit |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Lama 3.1 8b (AWS) | $0.00022 | $0.00022 | ? | ○ | Grundlegende Inferenz und leichte Aufgaben | ◎ |
| Lama 3.1 8b (zusammen.ai) | $0.00018 | $0.00018 | ? | ○ | Entwickler -Hosting und UI -Entwicklung | ◎ |
| Lama 3.1 70b (AWS) | $0.00099 | $0.00099 | ? | ◎ | Hochpräzisen Inferenz, groß angelegte Aufgaben | ◎ |
| Lama 3.1 70b (zusammen.ai) | $0.00088 | $0.00088 | ? | ◎ | Gutes Preis -Leistungs -Verhältnis und einfach zu implementieren | ◎ |
| Lama 3.1 405b (Feuerwerk.ai) | $0.00300 | ? | ? | ◎ | Großer LLM mit Schwerpunkt auf der Kostenleistung | ◎ |
Andere vorgestellte Modelle
Mistral (Mistral.ai)
Hochleistungsmodelle, die die Mischung aus Expertenarchitektur wie die Mixtral 8x7b verwenden, Es ist möglich, kostengünstige und schnelle Abschlüsse zu schließen, und ist für Randinferenz- und Forschungszwecke beliebt.
Cohere -Befehl r+
Cohere bietet LLMs spezialisiert auf Such- und Lag-Anwendungen (Abruf-generale Generation). Es eignet sich für eine großflächige Dokumentenverarbeitung und den Aufbau interner Suchbots und ist auch auf Japanisch gut unterstützt.
Vergleich der Merkmale, Preise und Merkmale jedes Modells gründlich.
Hier vergleichen wir Schlüsselmodelle für die wichtigsten LLMs, die Entwickler über APIs verwenden können.
| Modellname | Eingangspreis (1k Token) | Ausgangspreis (1k Token) | Maximale Kontextlänge | Japanische Sprachunterstützung | Hauptmerkmale und Funktionen | Benutzerfreundlichkeit |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT -4.1 (OpenAI) | $0.0020 | $0.0080 | 128K | ◎ | Hochgenauiger Chat, Codegenerierung, hervorragende Stabilität | ◎ (offiziell und sdk-reichen) |
| Claude Sonett 4 (anthropisch) | $0.0030 | $0.0150 | Ungefähr 200k | ◎ | Langform-Verständnis, Designabsicht Erklärung, natürliche und konsistente Leistung | ◎ (umfassende Dokumentation) |
| Gemini 2.5 Pro (Google) | $0.00125〜2.50 | $0.005〜10.00 | Bis zu 2 Millionen | ◎ | Google -Integration, multimodaler Unterstützung, Suche nach Erdungsunterstützung | ○ (etwas kompliziert über GCP) |
| Lama 3.1 70b (zusammen.ai) | $0.00088 | $0.00088 | Ungefähr 128.000 (geschätzt) | ○〜◎ | OSS-basiert, hoch flexibel und kostengünstig. Es variiert je nach Anbieter | ◎ (einfache API, kommerzielle Verwendung OK) |
Empfohlene Modelle für verschiedene Verwendungen
Es gibt viele verschiedene Situationen, in denen Entwickler LLM verwenden. Hier werden wir sorgfältig ausgewählt "Die besten Modelle für jeden Zweck".
Wir wählen basierend auf den API -Kosten, der Genauigkeit, der Anzahl der unterstützten Token und der Frage, ob kommerzielle Verwendung möglich ist.
Allgemeiner Chat und Frage Beantwortung → GPT-4.1 (OpenAI)
Ein klassisches Modell, das eine breite Palette von allgemeinen Aufgaben erledigen kann, einschließlich natürlicher Dialog, Chat, Q & A.
Zusätzlich zu seiner hohen Genauigkeit und Stabilität ist das OpenAI -Ökosystem (SDKs, Dokumentation, Tutorials) ebenfalls äußerst umfassend, es zu einem großartigen Ort für die Auswahl macht
Lange Textübersicht und Dokumentverarbeitung → Claude -Sonett 4 (anthropisch)
Claude ist gut in "Kontextverständnis" und "konsequente Zusammenfassungen".
Das Sonett 4 verfügt über ein gutes Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung und macht es ideal für die Verarbeitungskenntnisse, Verträge, Berichte und mehr. Ein großer Vorteil besteht darin, dass es auch verwendet werden kann, um lange Sätze, fast 200.000 Token, einzugeben.
Erläuterung der Entwurfsabsicht und Code -Bewertung → Claude -Sonnet 4
Die Anziehungskraft von Claude ist, dass er nicht nur das Verhalten des Codes erklärt, sondern auch in das "Warum ich es so geschrieben habe".
eine logische und leicht zu erklärende KI , die verwendet werden kann, um das Lernen von Anfängern zu unterstützen und auch bei PR -Bewertungen zu helfen .
Ultra langer Kontextverarbeitung → Gemini 2.5 Pro (Google)
Es kann bis zu 2 Millionen Token aufnehmen. Sie können große Mengen an PDFs, mehreren Codedateien, langfristigen Projektverlauf und mehr auf einmal laden und verarbeiten.
Da dieses System über GCP verwendet wird, sind die Implementierungshürden etwas hoch, aber ideal für die Arbeit mit vielen Informationen .
Codierungsgebrauch: AI-Paar Pro → GPT-4.1 oder Claude-Sonett 4
GPT-4.1 ist äußerst resistent gegen die Erzeugung der Code und trägt zur Verbesserung der Codierungsgeschwindigkeit bei.
Auf der anderen Seite ist Claude Sonnet 4 ein Modell, das gut darin ist, Code zu interpretieren und Absichten zu erklären, mit der Paarprogrammierung zu interagieren .
Es ist eine gute Idee, zu wählen, welche Prioritäten vorgenommen werden sollen: Generierung oder Verständnis.
Hochgeschwindigkeitsbotentwicklung mit Schwerpunkt auf der Kostenleistung → Lama 3.1 70b (zusammen.ai)
Obwohl es sich um ein OSS -Modell handelt, kann es für hohe Präzision und kommerzielle Zwecke verwendet werden und ist billiger als Hauptmodelle.
Perfekt für MVP -Entwicklung, einfache interne Bots und automatische FAQ -Antworten. Es kann leicht über APIs von zusammen.ai, Feuerwerk usw. verwendet werden.
Lokale Inferenz und interne Operation → Lama 3.1 (8b/70b)
Das Lama von Meta ist ein OSS und kann vor Ort oder in einer lokalen Umgebung verwendet werden.
Empfohlen für interne Systeme, die die Sicherheit betonen, oder für Anwendungen, die die Cloud -Kosten senken möchten. Es gibt leichte 8B- und Hochleistungs-70B-Leistungen, sodass Sie nach Ihrer Umgebung auswählen können.
Zusammenfassung: Liste der empfohlenen Modelle nach Zweck
Schließlich fassen wir es in einer Liste zusammen.
Verwenden Sie dies daher als Verweis, um das beste Modell auszuwählen, das zu Ihren Zwecke, Budget und technischen Anforderungen entspricht.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, empfehlen wir, GPT-4.1 oder Claude Sonnet 4 zuerst auszuprobieren.
| Verwendungskategorie | Empfohlene Modelle | Gründe und Eigenschaften |
|---|---|---|
| Allgemeine Chat- und Frageantwort | GPT -4.1 (OpenAI) | Hervorragende Genauigkeit, Stabilität und Sprachbetrieb. Wenn Sie sich nicht sicher sind, ist dies. Es hat eine Fülle von APIs und SDKs, was es einfach macht, zu installieren. |
| Lange Textübersicht und Dokumentverarbeitung | Claude Sonett 4 (anthropisch) | Es zeichnet sich durch Stärke für lange Sätze und konsequente Antworten aus. Geeignet für das Leseverständnis, Zusammenfassungen, Minutenzusammenfassung usw. |
| Erläuterung der Entwurfsabsicht und Code -Überprüfung | Claude Sonett 4 (anthropisch) | Er ist gut in logischen Antworten und ist äußerst resistent gegen Erklärungen von Absichten wie "Warum hast du das getan?" |
| Ultra langer Kontextverarbeitung | Gemini 2.5 Pro (Google) | Bis zu 2 Millionen Token. Es ist nützlich, wenn Sie große Mengen an Dokumenten und Schlussfolgerungen benötigen, die mehrere Dateien umfassen. |
| Codierungsgebrauch/AI -Paar Pro | GPT -4.1 (OpenAI) oder Claude Sonett 4 (anthropisch) | Claude unterstützt die Designabsichten stark, während GPT gut in der Codegenerierung ist. OPUS wird für hochpräzise Anwendungen empfohlen. |
| Hochgeschwindigkeitsbotentwicklung mit Schwerpunkt auf der Kostenleistung | Lama 3.1 70b (zusammen.ai) | Es kann für kommerzielle Zwecke verwendet werden, ist kostengünstig und leistungsstark. Da es OSS ist, ist es sehr flexibel und für MVPs und POCs extrem einfach zu bedienen. |
| Lokale Argumentation und interner Betrieb | Lama 3.1 (8b/70b) (Meta OSS) | Freier Betrieb mit OSS. Wenn Sie eine GPU haben, können Sie sie vor Ort oder vor Ort verwenden. |
Zusammenfassung und wie Sie eine empfohlene auswählen
Bisher haben wir die Funktionen, Preise, Merkmale und Funktionen von wichtigen groß angelegten Sprachmodellen (LLMs) durch ihre Verwendung verglichen.
in einer Zeit, in der multifunktionale Modelle mit hoher Präzision, multifunktionalen Modellen leicht über APIs verwendet werden können, hauptsächlich OpenAI, Anthropic, Google und Meta .
Es ist reibungslos zu entscheiden, aus welchem Modell aus den folgenden Punkten ausgewählt werden soll:
| Perspektive | Was zu überprüfen |
|---|---|
| Verwendung | Chat? Zusammenfassung? Codegenerierung? Dokumentverarbeitung? |
| Genauigkeit oder Kosten | Genauigkeit ist oberste Priorität, GPT-4.1 / Claude Opus und Sonett / Lama |
| Unterstützter Token | Wenn Sie die Langform-Verarbeitung und mehrere Dateien abwickeln möchten, können Sie Claude oder Geminis super langer Kontext verwenden. |
| Der kommerzielle Gebrauch ist nicht möglich | Überprüfen Sie die OSS, die bezahlte API und die Nutzungsbedingungen (Lama, insbesondere Anbieter abhängig) |
| Leichtigkeit der Entwicklung | SDK- und Dokumentenreichtum, API -Stabilität und Fehlerbehandlung |
Empfohlen für Anfänger und einzelne Entwickler
- Zuerst möchten Sie → GPT-4.1 oder Claude-Sonnet 4
→ sehr genau, einfach zu bedienen und viele nachgewiesene Erfolgsbilanz haben - Ich möchte die Kosten niedrig halten → Lama 3.1 (zusammen.ai usw.)
→ Gutes Preis -Leistungs -Verhältnis basierend auf OSS. Perfekt für MVPs und interne Bots
Sobald Sie es versucht haben, können Sie jede Ihrer "Persönlichkeiten" und Stärken und Schwächen erleben.
Die Verwendung von LLM ist auch während der Prototyping- und POC -Stufen eine mächtige Waffe . Wählen Sie also unbedingt eine, die Ihren Anforderungen entspricht.
