codestral-2508 vs glm-4-32b

codestral-2508 и glm-4-32b: ключевые отличия

codestral-2508 и glm-4-32b — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4-32b в 6.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — codestral-2508 принимает до 256 000 токенов.

codestral-2508 — codestral-2508 от MISTRALAI — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4-32b: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output.

glm-4-32b — glm-4-32b от Z-AI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 4 из 10 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость codestral-2508 и glm-4-32b в рублях

glm-4-32b дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: glm-4-32b обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 38.4 ₽ (67%), вывод дешевле на 153.6 ₽ (89%).

Контекст codestral-2508 vs glm-4-32b

codestral-2508 принимает до 256 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у glm-4-32b. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

Модальности codestral-2508 и glm-4-32b

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности codestral-2508 и glm-4-32b

codestral-2508 предлагает возможности, недоступные в glm-4-32b: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры codestral-2508 и glm-4-32b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: codestral-2508 или glm-4-32b?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4-32b будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте codestral-2508 — контекст 256 000 токенов.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать codestral-2508

codestral-2508 от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 256 000 vs 128 000 токенов
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать glm-4-32b

glm-4-32b от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — glm-4-32b дешевле на 38.4 ₽ (67%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-4-32b дешевле на 153.6 ₽ (89%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение codestral-2508 и glm-4-32b

codestral-2508 (MISTRALAI) и glm-4-32b (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 10 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "codestral-2508" или "glm-4-32b"
response = client.chat.completions.create(
    model="codestral-2508",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между codestral-2508 и glm-4-32b — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: codestral-2508 vs glm-4-32b (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует glm-4-32b (ввод 19.2 ₽, вывод 19.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте codestral-2508 с контекстом 256 000. codestral-2508 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Pres. Penalty, Response Format.