GPT-5.6 Terra vs Llama 4 Scout — Precios comparativos
Precios de API y detalles del tokenizador para GPT-5.6 Terra (OpenAI) y Llama 4 Scout (Meta) uno al lado del otro.
Precios comparativos
| Característica | GPT-5.6 Terra | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Proveedor | OpenAI | Meta |
| Entrada (por 1M tokens) | $2.50 | $0.100 |
| Salida (por 1M tokens) | $15.00 | $0.300 |
| Precios de contexto largo | Más de 272K tokens: $5.00 entrada / $22.50 salida | Tarifa plana para cualquier tamaño de prompt |
| Caché de contexto | Sí — 90% de descuento en tokens en caché | No |
| Descuento de API en lote | 50% de descuento | No disponible |
| Ventana de contexto | 1,1M tokens | 1M tokens |
| Tokenizador | 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.
Ejemplo del mundo real
1000 solicitudes de API por mes, cada una con 500 tokens de entrada y 200 tokens de salida (500K entrada + 200K salida en total).
GPT-5.6 Terra
$4.2500
Entrada: $1.2500 +Salida: $3.0000
Llama 4 Scout
$0.1100
Entrada: $0.0500 +Salida: $0.0600
Llama 4 Scout es 97% más barato para esta carga de trabajo — ahorrando $4.1400 por mes con este volumen.
Preguntas frecuentes
No, Llama 4 Scout es más barato para la carga de trabajo típica anterior. Con $0.100/1M de entrada y $0.300/1M de tokens de salida, cuesta $0.1100 frente a $4.2500 para GPT-5.6 Terra — una diferencia del 97%. Ten en cuenta que GPT-5.6 Terra pasa a precios de contexto largo por encima de 272K tokens de prompt, por lo que en prompts muy largos esta diferencia no escala linealmente.
GPT-5.6 Terra admite una ventana de contexto de 1,1M tokens. Llama 4 Scout admite una ventana de contexto de 1M tokens. Una ventana de contexto más grande te permite incluir más texto — documentos, historial de conversación o código — en una sola llamada de API.
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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