Meta: Llama 4 MaverickQwen: Qwen3.6 Flash
Живое сравнение из каталога AI Gateway: цены в рублях, контекст и возможности. Обе модели доступны через один OpenAI-совместимый API — переключение одним параметром model.
| Параметр | Meta: Llama 4 Maverick | Qwen: Qwen3.6 Flash |
|---|---|---|
| Цена, ₽/1М токенов | 94 | 176 |
| Ввод, ₽/1М | 24 | 29 |
| Вывод, ₽/1М | 94 | 176 |
| Контекст | 1.0M | 1M |
| Категория | Чат | Рассуждения |
| Модальность | Зрение | Зрение |
| Возможности | Инструменты, JSON-режим | Инструменты, JSON-режим |
| Доступ | От тарифа Go | От тарифа Go |
Зелёным — лучшее значение. Цены каталога обновляются автоматически.
Чем Meta: Llama 4 Maverick отличается от Qwen: Qwen3.6 Flash
Meta: Llama 4 Maverick дешевле: 94 ₽ за 1 млн токенов против 176 ₽ у Qwen: Qwen3.6 Flash — разница в 1,9 раза. На объёме 10 млн токенов в месяц это 823 ₽ разницы в счёте.
Вывод у Qwen: Qwen3.6 Flash дороже ввода в 6 раз, у Meta: Llama 4 Maverick — в 4 раза. Если задача генерирует длинные ответы, а не читает документы, выгоднее Meta: Llama 4 Maverick.
Контекст Meta: Llama 4 Maverick — 1.0M против 1M: примерно 1613 страниц текста за один запрос против 1538. Для анализа больших документов и кодовых баз это решающее отличие.
Когда какую выбирать
Meta: Llama 4 Maverick — дешевле за 1 млн токенов — выгоднее на массовых задачах.
Meta: Llama 4 Maverick — длиннее контекст — большие документы и кодовые базы целиком.
Meta: Llama 4 Maverick — в рекомендуемых каталога — проверенный выбор для старта.
Подключение
Один и тот же код — меняется только параметр модели:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://ai-gatewey.ru/v1",
api_key="sk-aigate-ваш_ключ",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/llama-4-maverick",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)Другие сравнения этих моделей
Попробуйте обе в деле
Один ключ и один OpenAI-совместимый API: Meta: Llama 4 Maverick и Qwen: Qwen3.6 Flash — переключение одним параметром model.