Head-to-head
Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.5: model AI mana yang menang di 2026?
Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) dan Claude Opus 4.5 ($25/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Bandingkan keduanya baris demi baris di bawah, lalu jatuhkan vonis Anda.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih Claude Opus 4.5: arena menilainya 3.5/5 berbanding 2.5/5 untuk Llama 4 (Scout / Maverick). Soal budget, Llama 4 (Scout / Maverick) menang: harganya mulai dari $0.60/1M out (Maverick, hosted) berbanding $25/1M out untuk Claude Opus 4.5.
Perbandingan baris demi baris
Mulai
$0.60/1M out (Maverick, hosted)Tidak ada API berbayar resmi dari Meta; tarif hosted pihak ketiga yang umum ditampilkan untuk Maverick (Scout mulai sekitar $0.10/$0.30 per 1M di DeepInfra, $0.11/$0.34 di Groq). Context Scout versi hosted dibatasi jauh di bawah spesifikasi nominal 10M (misalnya sekitar 320K di DeepInfra).
$25/1M outHarga resmi API Anthropic untuk claude-opus-4-5 (satu tarif, tanpa premi long-context; context 200K, output maksimum 64K); tarif $5/$25 sama dengan penerusnya Opus 4.6-4.8; diskon batch 50% dan prompt caching berlaku. Diverifikasi terhadap ikhtisar model platform.claude.com 2026-07.
Penyedia
Meta
Anthropic
Context window
10M tokens (Scout) / 1M (Maverick)
200K tokens
Harga input
$0.15/1M in (Maverick, hosted)
$5/1M in
Harga output
$0.60/1M out (Maverick, hosted)
$25/1M out
Modalitas
text, vision (image input)
text, vision
Open weights
Ya
Tidak
Skor penonton
50%(0)
50%(0)
Penilaian arena (1-5)
Penalaran
2.5
3.5
Coding
2.0
3.5
Menulis
2.5
3.5
Kecepatan
4.5
2.5
Nilai
3.5
2.5
Kekuatan dan kelemahan
Llama 4 (Scout / Maverick)
- Efisiensi MoE: hanya 17B parameter aktif per token (Scout 109B/16 expert, Maverick 400B/128 expert), memberi chat mendekati kelas GPT-4o dengan sebagian kecil compute
- Inferensi hosted sangat murah: Maverick mulai sekitar $0.15/1M masuk dan $0.60/1M keluar; Scout mulai sekitar $0.10/$0.30 di DeepInfra atau $0.11/$0.34 di Groq
- Multimodalitas early-fusion natif (teks plus gambar, teruji hingga 8 gambar) dalam model open weights
- Context nominal terbesar di antara model open weights saat rilis: 10M tokens pada Scout, 1M pada Maverick
- Scout muat di satu GPU H100 dengan kuantisasi Int4; dilatih awal pada 200 bahasa
- Throughput tinggi: 17B parameter aktif mencapai 500+ tokens/detik di penyedia cepat (Groq mencantumkan Scout di 594 TPS)
- Kepercayaan benchmark rusak: Meta mengirimkan varian Maverick teroptimasi chat yang tidak dirilis ke LMArena (ELO 1417), yang disebut developer menyesatkan karena bobot publiknya berskor lebih rendah
- Klaim long-context runtuh di lapangan: Scout mencetak sekitar 15.6% pada 128K di Fiction.LiveBench vs 90.6% untuk Gemini 2.5 Pro, dan penyedia hosted membatasi Scout jauh di bawah 10M (misalnya sekitar 320K di DeepInfra)
- Coding banyak dicela di r/LocalLlama dan HN, kalah dari DeepSeek V3 yang berharga serupa pada tugas dev nyata
- Bukan open source versi OSI: lisensinya mengecualikan perusahaan berdomisili di Uni Eropa, mewajibkan lisensi khusus di atas 700M MAU, dan mengharuskan branding Llama
- Total parameter 109B/400B terlalu besar untuk GPU konsumen, dan garis keturunannya mandek: tidak ada varian reasoning yang dirilis dan Behemoth tidak pernah diluncurkan
Claude Opus 4.5
- Model pertama yang melewati 80% di SWE-bench Verified (80.9% saat peluncuran), mengungguli Gemini 3 Pro dan GPT-5.1 dalam coding dunia nyata
- Pemangkasan harga 66% dibanding Opus 4.1 ($5/$25 vs $15/$75 per 1M tokens) membuat kelas Opus layak untuk beban kerja produksi
- Menghasilkan 48-76% lebih sedikit output tokens dibanding Sonnet 4.5 dengan kualitas setara atau lebih baik, memperbesar efek pemangkasan harga
- Parameter effort (diperkenalkan bersama model ini) memungkinkan developer menukar kedalaman penalaran dengan biaya dan latensi per panggilan
- Laporan pengalaman langsung yang kuat: refactor kompleks sekali jalan, menangkap race condition yang terlewat oleh model lain, konvergen dalam sekitar 4 iterasi agentik dibanding sekitar 10 pada pesaing
- +29% di Vending-Bench dibanding Sonnet 4.5, dengan lebih sedikit jalan buntu pada tugas otonom jangka panjang
- Context window hanya 200K (output maksimum 64K), jauh di belakang 1M milik Gemini 3 Pro dan model Claude yang lebih baru; pengguna melaporkan atensi selektif di atas sekitar 70% isi context
- Dikunci di paket Max $100-200/bulan pada aplikasi Claude saat peluncuran; pelanggan Pro tidak kebagian akses dan pengguna berat tetap mentok limit (HN menyebutnya 'penny-wise and pound-foolish')
- Latensi sedang; extended thinking menambah biaya dan jeda pada tugas sederhana
- Sudah tergantikan sejak awal 2026: Opus 4.6/4.7/4.8 berharga sama $5/$25 dengan context 1M dan benchmark lebih tinggi, sehingga 4.5 tidak lagi punya keunggulan harga
- Permukaan API legacy: extended thinking dengan budget_tokens manual, bukan adaptive thinking seperti model Claude yang lebih baru
Jatuhkan vonis Anda
Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.
Llama 4 (Scout / Maverick)$0.60/1M out (Maverick, hosted)
50%skor penonton · 0
Claude Opus 4.5$25/1M out
50%skor penonton · 0
Vonis arena atas Llama 4 (Scout / Maverick)
Pilih Llama 4 jika Anda butuh model multimodal murah, cepat, dan bisa di-self-host untuk chat bervolume tinggi, ekstraksi, atau beban kerja multibahasa di luar Uni Eropa; Maverick mendarat mendekati kualitas GPT-4o dengan kira-kira sepersepuluh harganya. Hindari untuk coding, penalaran berat, atau retrieval sejuta token sungguhan, area di mana DeepSeek, Qwen 3, dan Gemini jelas mengunggulinya. Dibanding Llama 3.3 70B ia menambah vision natif dan window lebih panjang, tetapi banyak developer merasa model dense lama itu atau Qwen lebih andal untuk kualitas teks murni, dan context 10M sebagian besar hanyalah angka di atas kertas.
Vonis arena atas Claude Opus 4.5
Pilih Claude Opus 4.5 hanya jika Anda punya beban kerja yang sudah dituning dan dipatok ke snapshot ini (claude-opus-4-5-20251101) dan butuh stabilitas. Ini rilis bersejarah, yang pertama melewati 80% di SWE-bench Verified dan memangkas harga 66% dibanding Opus 4.1, tetapi Anthropic kini menjual Opus 4.6 hingga 4.8 dengan tarif identik $5/$25, context window 1M, dan skor lebih baik. Siapa pun yang memulai proyek baru sebaiknya memilih Opus 4.8, dan pengguna yang sensitif biaya bisa mendapat coding mendekati kelas Opus dari Sonnet 5 seharga $3/$15 (harga perkenalan $2/$10 hingga Agu 2026). Hindari sama sekali jika prompt Anda mendekati plafon context 200K.
Lanjut membandingkan
Review lengkap Llama 4 (Scout / Maverick)Review lengkap Claude Opus 4.5Alternatif Llama 4 (Scout / Maverick)Alternatif Claude Opus 4.5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5Claude Opus 4.5 vs Claude Haiku 4.5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Fable 5Claude Opus 4.5 vs Claude Fable 5Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7Claude Opus 4.5 vs Claude Opus 4.7Papan peringkat model AI lengkapPencari tool
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Llama 4 (Scout / Maverick) lebih baik daripada Claude Opus 4.5?
Soal Penalaran, Claude Opus 4.5 dinilai lebih tinggi (3.5/5 vs 2.5/5). Pilihan yang tepat tergantung kebutuhan Anda. Perbandingan baris demi baris di halaman ini mengupas harga, spesifikasi utama, dan penilaian arena.
Mana yang lebih murah, Llama 4 (Scout / Maverick) atau Claude Opus 4.5?
Llama 4 (Scout / Maverick) lebih murah: harganya mulai dari $0.60/1M out (Maverick, hosted), sementara Claude Opus 4.5 mulai dari $25/1M out.
Berapa biaya Llama 4 (Scout / Maverick) dan Claude Opus 4.5 per 1M token?
Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M token input, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M token output. Claude Opus 4.5: $5/1M in per 1M token input, $25/1M out per 1M token output.