GPT-5.6 Terra vs Llama 4 Scout — Preisvergleich
Nebeneinander-API-Preise und Tokenizer-Details für GPT-5.6 Terra (OpenAI) und Llama 4 Scout (Meta).
Preisvergleich
| Merkmal | GPT-5.6 Terra | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | Meta |
| Input (pro 1M Token) | $2.50 | $0.100 |
| Output (pro 1M Token) | $15.00 | $0.300 |
| Long-Context-Preise | Über 272K Token: $5.00 Eingabe / $22.50 Ausgabe | Einheitspreis bei jeder Prompt-Größe |
| Kontext-Caching | Ja — 90% Rabatt auf zwischengespeicherte Token | Nein |
| Batch-API-Rabatt | 50% Rabatt | Nicht verfügbar |
| Kontextfenster | 1,1M Token | 1M Token |
| Tokenizer | o200k_base (tiktoken) | Heuristic (~chars/4) |
ⓘ Llama 4 Scout: Meta retired the Llama API on 2026-07-06, so there is no vendor price. Figures and context window reflect OpenRouter; other hosts differ.
Praxisbeispiel
1.000 API-Anfragen pro Monat, jeweils mit 500 Input-Token und 200 Output-Token (500K Input + 200K Output gesamt).
GPT-5.6 Terra
$4.2500
Input: $1.2500 +Output: $3.0000
Llama 4 Scout
$0.1100
Input: $0.0500 +Output: $0.0600
Llama 4 Scout ist 97% günstiger für diese Arbeitslast — spart $4.1400 pro Monat bei diesem Volumen.
Häufig gestellte Fragen
Nein, Llama 4 Scout ist für die typische Arbeitslast oben günstiger. Bei $0.100/1M Input- und $0.300/1M Output-Token kostet es $0.1100 gegenüber $4.2500 für GPT-5.6 Terra — ein Unterschied von 97%. Beachten Sie, dass GPT-5.6 Terra oberhalb von 272K Prompt-Token auf Long-Context-Preise wechselt; bei sehr langen Prompts skaliert dieser Unterschied daher nicht linear.
GPT-5.6 Terra unterstützt ein Kontextfenster mit 1,1M Token. Llama 4 Scout unterstützt ein Kontextfenster mit 1M Token. Ein größeres Kontextfenster ermöglicht es Ihnen, mehr Text — Dokumente, Gesprächsverlauf oder Code — in einem einzigen API-Aufruf einzubeziehen.
GPT-5.6 Terra supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount. Llama 4 Scout does not support context caching. It does not offer a batch API discount.
No, they use different tokenizers. GPT-5.6 Terra uses the o200k_base (tiktoken), while Llama 4 Scout uses Heuristic (~chars/4). Different tokenizers split text differently, so the same prompt will produce different token counts on each model — the effective cost difference may be larger or smaller than the per-token price difference alone suggests.
GPT-5.6 Terra (OpenAI): $2.5 input / $15 output per 1M tokens. Llama 4 Scout (Meta): $0.1 input / $0.3 output per 1M tokens. Rates shown before caching or batch discounts.
For an 80% output / 20% input workload — typical for code generation or long-form writing — GPT-5.6 Terra costs $12.5000 per 1M total tokens and Llama 4 Scout costs $0.2600. Llama 4 Scout is 98% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
GPT-5.6 Terra has a 1,1M-token context window — approximately 788K words or ~3K pages of standard text. Llama 4 Scout has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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