Llama 4 Scout vs o4-mini — Tarification comparative
Tarifs API et détails du tokeniseur côte à côte pour Llama 4 Scout (Meta) et o4-mini (OpenAI).
Tarification comparative
Caractéristique
Llama 4 Scout
o4-mini
Fournisseur
Meta
OpenAI
Entrée (par 1M tokens)
$0.100
$1.10
Sortie (par 1M tokens)
$0.300
$4.40
Mise en cache du contexte
Non
Non
Remise API par lot
Non disponible
50% de réduction
Fenêtre de contexte
1M tokens
200K tokens
Tokeniseur
Heuristic (~chars/4)
o200k_base (tiktoken)
ⓘ 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.
ⓘ o4-mini: Deprecated by OpenAI. API access shuts down 2026-10-23; calls will error after that date. Prices are no longer listed on OpenAI's pricing page and could not be re-verified from a vendor source.
Exemple concret
1 000 requêtes API par mois, chacune avec 500 tokens d'entrée et 200 tokens de sortie (500K d'entrée + 200K de sortie au total).
Llama 4 Scout
$0.1100
Entrée : $0.0500 +Sortie : $0.0600
o4-mini
$1.4300
Entrée : $0.5500 +Sortie : $0.8800
Llama 4 Scout est 92% moins cher pour cette charge de travail — économisant $1.3200 par mois à ce volume.
Questions fréquentes
Oui, Llama 4 Scout est moins cher pour la charge de travail typique ci-dessus. À $0.100/1M en entrée et $0.300/1M en tokens de sortie, il coûte $0.1100 contre $1.4300 pour o4-mini — une différence de 92%. Les coûts évoluent linéairement avec le volume de requêtes, de sorte que les charges de travail plus importantes amplifient cet écart.
Llama 4 Scout prend en charge une fenêtre de contexte de 1M tokens. o4-mini prend en charge une fenêtre de contexte de 200K tokens. Une fenêtre de contexte plus grande vous permet d'inclure plus de texte — documents, historique de conversation ou code — dans un seul appel API.
Llama 4 Scout does not support context caching. It does not offer a batch API discount. o4-mini does not support context caching. It offers a 50% Batch API discount.
No, they use different tokenizers. Llama 4 Scout uses the Heuristic (~chars/4), while o4-mini uses o200k_base (tiktoken). 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.
Llama 4 Scout (Meta): $0.1 input / $0.3 output per 1M tokens. o4-mini (OpenAI): $1.1 input / $4.4 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 — Llama 4 Scout costs $0.2600 per 1M total tokens and o4-mini costs $3.7400. Llama 4 Scout is 93% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
Llama 4 Scout has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages of standard text. o4-mini has a 200K-token context window — approximately 150K words or ~600 pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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