Testa a testa

Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.5: quale modello IA vince nel 2026?

Llama 4 (Scout / Maverick) ($0.60/1M out (Maverick, hosted)) e Claude Opus 4.5 ($25/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Confrontali riga per riga qui sotto, poi emetti il tuo verdetto.

Verdetto rapido

Su Ragionamento, scegli Claude Opus 4.5: l'arena lo valuta 3.5/5 contro 2.5/5 per Llama 4 (Scout / Maverick). Sul budget vince Llama 4 (Scout / Maverick): parte da $0.60/1M out (Maverick, hosted) contro $25/1M out per Claude Opus 4.5.

Confronto riga per riga

Criteri

Llama 4 (Scout / Maverick)

Claude Opus 4.5

A partire da

$0.60/1M out (Maverick, hosted)Nessuna API a pagamento first-party di Meta; sono mostrate le tariffe hosted tipiche di terze parti per Maverick (Scout da ~$0.10/$0.30 per 1M su DeepInfra, $0.11/$0.34 su Groq). Il contesto di Scout in hosting è limitato ben sotto la specifica nominale di 10M (es. ~320K su DeepInfra).

$25/1M outPrezzo di listino ufficiale dell'API Anthropic per claude-opus-4-5 (tier unico, nessun sovrapprezzo long-context; contesto 200K, output max 64K); stessa tariffa $5/$25 dei successori Opus 4.6-4.8; si applicano lo sconto batch del 50% e il prompt caching. Verificato su platform.claude.com, panoramica modelli, 2026-07.

Fornitore

Punti di forza e debolezze

Llama 4 (Scout / Maverick)

Efficienza MoE: solo 17B di parametri attivi per token (Scout 109B/16 expert, Maverick 400B/128 expert), per una chat quasi da GPT-4o a una frazione del compute
Inferenza hosted molto economica: Maverick da circa $0.15/1M in input e $0.60/1M in output; Scout da circa $0.10/$0.30 su DeepInfra o $0.11/$0.34 su Groq
Multimodalità nativa early-fusion (testo più immagini, testato fino a 8 immagini) in un modello open weights
Il più grande contesto nominale di qualsiasi modello open weights alla release: 10M di tokens su Scout, 1M su Maverick
Scout entra su una singola GPU H100 con quantizzazione Int4; pre-addestrato su 200 lingue
Throughput elevato: i 17B di parametri attivi superano i 500 tokens/s sui provider veloci (Groq quota Scout a 594 TPS)
Fiducia nei benchmark compromessa: Meta ha inviato a LMArena una variante Maverick chat-optimized mai rilasciata (ELO 1417), che gli sviluppatori hanno definito fuorviante visto che i pesi pubblici segnano meno
Le promesse sul long-context crollano in pratica: Scout ha segnato ~15.6% a 128K su Fiction.LiveBench contro il 90.6% di Gemini 2.5 Pro, e i provider hosted limitano Scout ben sotto i 10M (es. ~320K su DeepInfra)
Coding stroncato su r/LocalLlama e HN, perde contro DeepSeek V3 a parità di prezzo sui task reali di sviluppo
Non è open source secondo OSI: la licenza esclude le aziende con sede nell'UE, richiede una licenza speciale oltre i 700M di MAU e impone il branding Llama
109B/400B di parametri totali sono troppi per le GPU consumer, e la linea si è fermata: nessuna variante di ragionamento è uscita e Behemoth non è mai stato rilasciato

Claude Opus 4.5

Primo modello oltre l'80% su SWE-bench Verified (80.9% al lancio), battendo Gemini 3 Pro e GPT-5.1 sul coding reale
Taglio di prezzo del 66% rispetto a Opus 4.1 ($5/$25 contro $15/$75 per 1M di tokens): la fascia Opus è diventata sostenibile per i carichi in produzione
Dal 48 al 76% di output tokens in meno rispetto a Sonnet 4.5 a qualità pari o superiore, che amplifica ulteriormente il taglio di prezzo
Il parametro effort (introdotto con questo modello) permette agli sviluppatori di bilanciare profondità di ragionamento, costo e latenza a ogni chiamata
Ottimi riscontri sul campo: refactoring complessi risolti al primo colpo, race condition individuate dove altri modelli fallivano, convergenza in ~4 iterazioni agentiche contro ~10 dei rivali
+29% su Vending-Bench rispetto a Sonnet 4.5, con meno vicoli ciechi nei task autonomi a lungo orizzonte
Finestra di contesto di soli 200K (64K di output max), molto indietro rispetto al 1M di Gemini 3 Pro e dei Claude successivi; gli utenti segnalano attenzione selettiva oltre il ~70% di riempimento del contesto
Al lancio era riservato ai piani Max da $100-200/mese nelle app Claude; gli abbonati Pro erano esclusi e gli utenti intensivi sbattevano comunque contro i limiti (su HN lo hanno definito 'penny-wise and pound-foolish')
Latenza moderata; l'extended thinking aggiunge costi e ritardi sui task semplici
Superato da inizio 2026: Opus 4.6/4.7/4.8 costano gli stessi $5/$25 con contesto 1M e benchmark più alti, azzerando ogni vantaggio di prezzo del 4.5
Superficie API legacy: extended thinking con budget_tokens manuale invece dell'adaptive thinking dei Claude più recenti

Emetti il tuo verdetto

Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.

Llama 4 (Scout / Maverick)$0.60/1M out (Maverick, hosted)

50%punteggio della folla · 0

Claude Opus 4.5$25/1M out

50%punteggio della folla · 0

Il verdetto dell'arena su Llama 4 (Scout / Maverick)

Scegli Llama 4 se ti serve un modello multimodale economico, veloce e self-hostabile per chat ad alto volume, estrazione o carichi multilingue fuori dall'UE; Maverick arriva vicino alla qualità di GPT-4o a circa un decimo del prezzo. Evitalo per il coding, il ragionamento difficile o il vero retrieval da un milione di tokens, dove DeepSeek, Qwen 3 e Gemini lo superano nettamente. Rispetto a Llama 3.3 70B aggiunge visione nativa e una finestra più lunga, ma molti sviluppatori hanno trovato il vecchio modello denso o Qwen più affidabili per la pura qualità testuale, e il contesto da 10M è per lo più un numero sulla carta.

Il verdetto dell'arena su Claude Opus 4.5

Scegli Claude Opus 4.5 solo se hai un carico già ottimizzato e ancorato a questo snapshot (claude-opus-4-5-20251101) e ti serve stabilità. È stata una release storica, la prima oltre l'80% su SWE-bench Verified con un taglio di prezzo del 66% rispetto a Opus 4.1, ma oggi Anthropic vende Opus 4.6 fino a 4.8 agli stessi identici $5/$25 con finestra di contesto da 1M e punteggi migliori. Chi parte con un progetto nuovo dovrebbe scegliere Opus 4.8, e chi bada al budget ottiene un coding quasi da Opus con Sonnet 5 a $3/$15 (prezzo lancio $2/$10 fino ad ago 2026). Evitalo del tutto se i tuoi prompt si avvicinano al tetto dei 200K di contesto.

Continua a confrontare

Recensione completa di Llama 4 (Scout / Maverick)Recensione completa di Claude Opus 4.5 Alternative a Llama 4 (Scout / Maverick)Alternative a Claude Opus 4.5 Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Haiku 4.5 Claude Opus 4.5 vs Claude Haiku 4.5 Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Fable 5 Claude Opus 4.5 vs Claude Fable 5 Llama 4 (Scout / Maverick) vs Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.5 vs Claude Opus 4.7 Classifica completa dei modelli IA Cerca-strumenti

Domande frequenti

Llama 4 (Scout / Maverick) è meglio di Claude Opus 4.5?

Su Ragionamento, Claude Opus 4.5 ottiene il voto più alto (3.5/5 contro 2.5/5). La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.

Quale costa meno, Llama 4 (Scout / Maverick) o Claude Opus 4.5?

Llama 4 (Scout / Maverick) costa meno: parte da $0.60/1M out (Maverick, hosted), mentre Claude Opus 4.5 parte da $25/1M out.

Quanto costano Llama 4 (Scout / Maverick) e Claude Opus 4.5 per 1M di token?

Llama 4 (Scout / Maverick): $0.15/1M in (Maverick, hosted) per 1M di token in input, $0.60/1M out (Maverick, hosted) per 1M di token in output. Claude Opus 4.5: $5/1M in per 1M di token in input, $25/1M out per 1M di token in output.