codestral-2508 vs qwen3-max

codestral-2508 и qwen3-max: ключевые отличия

codestral-2508 и qwen3-max — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости codestral-2508 в 6.0x раз выгоднее. Обе модели работают с контекстом 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 qwen3-max: Freq. Penalty, Stop Sequences, Structured Output.

qwen3-max — qwen3-max от QWEN — с function calling, с большим контекстом 256 000 токенов. Стоимость ввода 230.40 ₽/1M токенов, контекст 256 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 7 из 10 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость codestral-2508 и qwen3-max в рублях

codestral-2508 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: codestral-2508 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 172.8 ₽ (75%), вывод дешевле на 979.2 ₽ (85%).

Контекст codestral-2508 vs qwen3-max

Обе модели работают с одинаковым контекстом 256 000 токенов — выбор не ограничен размером входных данных.

qwen3-max может генерировать до 32 768 токенов за запрос.

Модальности codestral-2508 и qwen3-max

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

Возможности codestral-2508 и qwen3-max

codestral-2508 предлагает возможности, недоступные в qwen3-max: Freq. Penalty, Stop Sequences, Structured Output. Общие: Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

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

Как выбрать: codestral-2508 или qwen3-max?

По нашей оценке (3:0), codestral-2508 имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, codestral-2508 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Обе модели имеют одинаковый 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:

• Когда важна экономия на вводе — codestral-2508 дешевле на 172.8 ₽ (75%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — codestral-2508 дешевле на 979.2 ₽ (85%) за 1M токенов
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать qwen3-max

qwen3-max от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение codestral-2508 и qwen3-max

codestral-2508 (MISTRALAI) и qwen3-max (QWEN) 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 "qwen3-max"
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-max — 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 qwen3-max (3:0)

codestral-2508 выигрывает со счётом 3:0. По цене лидирует codestral-2508 (ввод 57.6 ₽, вывод 172.8 ₽ за 1M токенов). codestral-2508 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Stop Sequences, Structured Output.