devstral-small vs qwen3-235b-a22b-2507

MISTRALAI vs QWEN. devstral-small в 1.1x раз дешевле по стоимости. Контекст: 128 000 vs 262 144 токенов. Возможности: 11 vs 20 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

2:2
Модели равны — выбор зависит от задачи
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

devstral-small и qwen3-235b-a22b-2507: ключевые отличия

devstral-small и qwen3-235b-a22b-2507 — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости devstral-small в 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-235b-a22b-2507 принимает до 262 144 токенов.

devstral-smalldevstral-small от MISTRALAI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 13.44 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

qwen3-235b-a22b-2507qwen3-235b-a22b-2507 от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 14.98 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у devstral-small: Logit Bias, Log Probs, Min P, Reasoning, Reasoning Effort, Rep. Penalty, Top K, Top Log Probs.

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 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость devstral-small и qwen3-235b-a22b-2507 в рублях

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

Ввод (1M токенов)
devstral-small
13.44
qwen3-235b-a22b-2507
14.98
Вывод (1M токенов)
devstral-small
53.76
qwen3-235b-a22b-2507
59.9

Анализ цен: devstral-small обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 1.54 ₽ (10%), вывод дешевле на 6.14 ₽ (10%).

Контекст devstral-small vs qwen3-235b-a22b-2507

qwen3-235b-a22b-2507 принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у devstral-small. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
devstral-small128 000
qwen3-235b-a22b-2507262 144

Модальности devstral-small и qwen3-235b-a22b-2507

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

devstral-small
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
qwen3-235b-a22b-2507
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

Возможности devstral-small и qwen3-235b-a22b-2507

qwen3-235b-a22b-2507 предлагает возможности, недоступные в devstral-small: Logit Bias, Log Probs, Min P, Reasoning, Reasoning Effort, Rep. Penalty, Top K, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
devstral-small
qwen3-235b-a22b-2507
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
devstral-small
qwen3-235b-a22b-2507
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
devstral-small
qwen3-235b-a22b-2507
Log Probs
Вероятности токенов для анализа уверенности модели
devstral-small
qwen3-235b-a22b-2507
Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
devstral-small
qwen3-235b-a22b-2507
Reasoning Effort
Настройка глубины рассуждения модели
devstral-small
qwen3-235b-a22b-2507

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры devstral-small и qwen3-235b-a22b-2507 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Характеристикаdevstral-smallqwen3-235b-a22b-2507
Провайдер
MISTRALAI
QWEN
Цена ввода (1M)13.4414.98
Цена вывода (1M)53.7659.9
Контекст128 000 токенов262 144 токенов
Модальности вводаТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторMistralQwen3
Freq. Penalty
Max Tokens
Pres. Penalty
Response Format
Seed
Stop Sequences
Structured Output
Temperature
Function Calling
Top P
Logit Bias
Log Probs
Min P
Reasoning
Reasoning Effort
Rep. Penalty
Top K
Top Log Probs

Как выбрать: devstral-small или qwen3-235b-a22b-2507?

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

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, devstral-small обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-235b-a22b-2507 — контекст 262 144 токенов.
  • Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3-235b-a22b-2507 с поддержкой reasoning.
  • Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать devstral-small

devstral-small от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

  • Когда важна экономия на вводе — devstral-small дешевле на 1.54 ₽ (10%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — devstral-small дешевле на 6.14 ₽ (10%) за 1M токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать qwen3-235b-a22b-2507

qwen3-235b-a22b-2507 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

  • Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 128 000 токенов
  • Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
  • Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение devstral-small и qwen3-235b-a22b-2507

devstral-small (MISTRALAI) и qwen3-235b-a22b-2507 (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 18 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "devstral-small" или "qwen3-235b-a22b-2507"
response = client.chat.completions.create(
    model="devstral-small",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между devstral-small и qwen3-235b-a22b-2507 — 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: devstral-small или qwen3-235b-a22b-2507?
Можно ли использовать devstral-small и qwen3-235b-a22b-2507 в одном проекте?
devstral-small или qwen3-235b-a22b-2507 — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к devstral-small?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как начать использовать devstral-small через AITUNNEL?

Итог: devstral-small vs qwen3-235b-a22b-2507 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует devstral-small (ввод 13.44 ₽, вывод 53.76 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-235b-a22b-2507 с контекстом 262 144. qwen3-235b-a22b-2507 выделяется поддержкой Logit Bias, Log Probs, Min P.

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