codestral-2508 vs qwen3-coder-next

MISTRALAI vs QWEN. codestral-2508 в 1.4x раз дешевле по стоимости. Контекст: 256 000 vs 262 144 токенов. Возможности: 11 vs 15 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

1:3
qwen3-coder-next выигрывает по большинству параметров
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

codestral-2508 и qwen3-coder-next: ключевые отличия

codestral-2508 и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости codestral-2508 в 1.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов.

codestral-2508codestral-2508 от MISTRALAI — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов.

qwen3-coder-nextqwen3-coder-next от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у codestral-2508: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Top K.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 10 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость codestral-2508 и qwen3-coder-next в рублях

Интересная ситуация: qwen3-coder-next дешевле по вводу, но codestral-2508 — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Ввод (1M токенов)
codestral-2508
57.6
qwen3-coder-next
38.4
Вывод (1M токенов)
codestral-2508
172.8
qwen3-coder-next
288
Cache Read (1M)
codestral-2508
0
qwen3-coder-next
10.8

Анализ цен: codestral-2508 обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 19.2 ₽ (50%), вывод дешевле на 115.2 ₽ (40%).

Контекст codestral-2508 vs qwen3-coder-next

qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов — это в 1.0x больше, чем 256 000 у codestral-2508. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
codestral-2508256 000
qwen3-coder-next262 144
Макс. вывод (токены)
codestral-25080
qwen3-coder-next65 536

qwen3-coder-next может генерировать до 65 536 токенов за запрос.

Модальности codestral-2508 и qwen3-coder-next

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

codestral-2508
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
qwen3-coder-next
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

Возможности codestral-2508 и qwen3-coder-next

qwen3-coder-next предлагает возможности, недоступные в codestral-2508: Logit Bias, Min P, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
codestral-2508
qwen3-coder-next
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
codestral-2508
qwen3-coder-next
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
codestral-2508
qwen3-coder-next

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры codestral-2508 и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Характеристикаcodestral-2508qwen3-coder-next
Провайдер
MISTRALAI
QWEN
Цена ввода (1M)57.638.4
Цена вывода (1M)172.8288
Контекст256 000 токенов262 144 токенов
Макс. вывод65 536 токенов
Модальности вводаТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторMistralQwen
Freq. Penalty
Max Tokens
Pres. Penalty
Response Format
Seed
Stop Sequences
Structured Output
Temperature
Function Calling
Top P
Logit Bias
Min P
Rep. Penalty
Top K

Как выбрать: codestral-2508 или qwen3-coder-next?

По нашей оценке (1:3), qwen3-coder-next лидирует. Однако codestral-2508 может быть лучше для определённых сценариев:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, codestral-2508 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder-next — контекст 262 144 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:

  • Когда важна экономия на выводе — codestral-2508 дешевле на 115.2 ₽ (40%) за 1M токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать qwen3-coder-next

qwen3-coder-next от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

  • Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder-next дешевле на 19.2 ₽ (33%) за 1M токенов
  • Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 256 000 токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение codestral-2508 и qwen3-coder-next

codestral-2508 (MISTRALAI) и qwen3-coder-next (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 14 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "codestral-2508" или "qwen3-coder-next"
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 qwen3-coder-next — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Что лучше: codestral-2508 или qwen3-coder-next?
Можно ли использовать codestral-2508 и qwen3-coder-next в одном проекте?
codestral-2508 или qwen3-coder-next — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к codestral-2508?
Как начать использовать codestral-2508 через AITUNNEL?

Итог: codestral-2508 vs qwen3-coder-next (1:3)

qwen3-coder-next выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует codestral-2508 (ввод 57.6 ₽, вывод 172.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-next с контекстом 262 144. qwen3-coder-next выделяется поддержкой Logit Bias, Min P, Rep. Penalty.

Попробуйте обе модели через AITUNNEL

Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту