gemini-2.5-pro vs qwen3-coder-next

GOOGLE vs QWEN. qwen3-coder-next в 6.6x раз дешевле по стоимости. Контекст: 1 048 576 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

gemini-2.5-pro и qwen3-coder-next: ключевые отличия

gemini-2.5-pro и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (GOOGLE и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-next в 6.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.0x раз — gemini-2.5-pro принимает до 1 048 576 токенов.

gemini-2.5-progemini-2.5-pro от GOOGLE — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с обработкой аудио, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов. Стоимость ввода 240.00 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder-next: Reasoning.

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 gemini-2.5-pro: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gemini-2.5-pro и qwen3-coder-next в рублях

qwen3-coder-next 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)
gemini-2.5-pro
240
qwen3-coder-next
38.4
Вывод (1M токенов)
gemini-2.5-pro
1920
qwen3-coder-next
288
Reasoning токены (1M)
gemini-2.5-pro
1800
qwen3-coder-next
0
Cache Read (1M)
gemini-2.5-pro
22.5
qwen3-coder-next
10.8
Cache Write (1M)
gemini-2.5-pro
67.5
qwen3-coder-next
0

Анализ цен: qwen3-coder-next обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 201.6 ₽ (84%), вывод дешевле на 1632 ₽ (85%).

Контекст gemini-2.5-pro vs qwen3-coder-next

gemini-2.5-pro принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.0x больше, чем 262 144 у qwen3-coder-next. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

Контекстное окно (вход)
gemini-2.5-pro1 048 576
qwen3-coder-next262 144
Макс. вывод (токены)
gemini-2.5-pro65 536
qwen3-coder-next65 536

По длине вывода: gemini-2.5-pro генерирует до 65 536 токенов за запрос, qwen3-coder-next — до 65 536. qwen3-coder-next может генерировать более длинные ответы.

Модальности gemini-2.5-pro и qwen3-coder-next

gemini-2.5-pro — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы, аудио, видео. qwen3-coder-next работает только с текстом.

gemini-2.5-pro
Принимает на вход
💬 Текст🖼️ Изображения📁 Файлы🎙️ Аудио🎬 Видео
Генерирует
💬 Текст
qwen3-coder-next
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

gemini-2.5-pro может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-coder-next работает только с текстом.

Возможности gemini-2.5-pro и qwen3-coder-next

У каждой модели есть уникальные функции: gemini-2.5-pro имеет Reasoning, а qwen3-coder-next — Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
gemini-2.5-pro
qwen3-coder-next
Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
gemini-2.5-pro
qwen3-coder-next
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
gemini-2.5-pro
qwen3-coder-next
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
gemini-2.5-pro
qwen3-coder-next

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gemini-2.5-pro и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Характеристикаgemini-2.5-proqwen3-coder-next
Провайдер
GOOGLE
QWEN
Цена ввода (1M)24038.4
Цена вывода (1M)1920288
Контекст1 048 576 токенов262 144 токенов
Макс. вывод65 536 токенов65 536 токенов
Модальности вводаТекст, Изображения, Файлы, Аудио, ВидеоТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетНет
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторGeminiQwen
Max Tokens
Reasoning
Response Format
Seed
Stop Sequences
Structured Output
Temperature
Function Calling
Top P
Freq. Penalty
Logit Bias
Min P
Pres. Penalty
Rep. Penalty
Top K

Как выбрать: gemini-2.5-pro или qwen3-coder-next?

По нашей оценке (1:3), qwen3-coder-next лидирует. Однако gemini-2.5-pro может быть лучше для определённых сценариев:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-next будет более экономичным вариантом.
  • Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gemini-2.5-pro — контекст 1 048 576 токенов.
  • Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gemini-2.5-pro — она поддерживает reasoning.
  • Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gemini-2.5-pro поддерживает vision.
  • Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gemini-2.5-pro

gemini-2.5-pro от GOOGLE — оптимальный выбор в следующих сценариях:

  • Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 262 144 токенов
  • Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
  • Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
  • Для обработки аудио и голосовых данных
  • Для задач, оптимизированных под экосистему GOOGLE

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 201.6 ₽ (84%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-next дешевле на 1632 ₽ (85%) за 1M токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение gemini-2.5-pro и qwen3-coder-next

gemini-2.5-pro (GOOGLE) 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 15 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gemini-2.5-pro" или "qwen3-coder-next"
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gemini-2.5-pro 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: gemini-2.5-pro или qwen3-coder-next?
Можно ли использовать gemini-2.5-pro и qwen3-coder-next в одном проекте?
gemini-2.5-pro или qwen3-coder-next — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к gemini-2.5-pro?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как отправить изображение в модель?
Как начать использовать gemini-2.5-pro через AITUNNEL?

Итог: gemini-2.5-pro vs qwen3-coder-next (1:3)

qwen3-coder-next выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-coder-next (ввод 38.4 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gemini-2.5-pro с контекстом 1 048 576. gemini-2.5-pro уникален Reasoning; qwen3-coder-next — Freq. Penalty и Logit Bias.

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