gemini-3-flash-preview и kimi-k2-0905: ключевые отличия
gemini-3-flash-preview и kimi-k2-0905 — модели от разных провайдеров (GOOGLE и MOONSHOTAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости kimi-k2-0905 в 1.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.0x раз — gemini-3-flash-preview принимает до 1 048 576 токенов.
gemini-3-flash-preview — gemini-3-flash-preview от GOOGLE — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с обработкой аудио, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов. Стоимость ввода 96.00 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у kimi-k2-0905: Reasoning.
kimi-k2-0905 — kimi-k2-0905 от MOONSHOTAI — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 74.88 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gemini-3-flash-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K, Top Log Probs.
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 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gemini-3-flash-preview и kimi-k2-0905 в рублях
kimi-k2-0905 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: kimi-k2-0905 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 21.12 ₽ (22%), вывод дешевле на 211.2 ₽ (37%).
Контекст gemini-3-flash-preview vs kimi-k2-0905
gemini-3-flash-preview принимает до 1 048 576 токенов — это в 4.0x больше, чем 262 144 у kimi-k2-0905. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
gemini-3-flash-preview может генерировать до 65 535 токенов за запрос.
Модальности gemini-3-flash-preview и kimi-k2-0905
gemini-3-flash-preview — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы, аудио, видео. kimi-k2-0905 работает только с текстом.
gemini-3-flash-preview может анализировать изображения (vision), тогда как kimi-k2-0905 работает только с текстом.
Возможности gemini-3-flash-preview и kimi-k2-0905
У каждой модели есть уникальные функции: gemini-3-flash-preview имеет Reasoning, а kimi-k2-0905 — Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gemini-3-flash-preview и kimi-k2-0905 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gemini-3-flash-preview | kimi-k2-0905 |
|---|---|---|
| Провайдер | GOOGLE | MOONSHOTAI |
| Цена ввода (1M) | 96 ₽ | 74.88 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 576 ₽ | 364.8 ₽ ✓ |
| Контекст | 1 048 576 токенов ✓ | 262 144 токенов |
| Макс. вывод | 65 535 токенов | — |
| Модальности ввода | Текст, Изображения, Файлы, Аудио, Видео | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Gemini | Other |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | — |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Log Probs | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
| Top Log Probs | — | ✓ |
Как выбрать: gemini-3-flash-preview или kimi-k2-0905?
По нашей оценке (1:3), kimi-k2-0905 лидирует. Однако gemini-3-flash-preview может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, kimi-k2-0905 будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gemini-3-flash-preview — контекст 1 048 576 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gemini-3-flash-preview — она поддерживает reasoning.
- Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gemini-3-flash-preview поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать gemini-3-flash-preview
gemini-3-flash-preview 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 kimi-k2-0905
kimi-k2-0905 от MOONSHOTAI — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — kimi-k2-0905 дешевле на 21.12 ₽ (22%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — kimi-k2-0905 дешевле на 211.2 ₽ (37%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI
Подключение gemini-3-flash-preview и kimi-k2-0905
gemini-3-flash-preview (GOOGLE) и kimi-k2-0905 (MOONSHOTAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "gemini-3-flash-preview" или "kimi-k2-0905"
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gemini-3-flash-preview и kimi-k2-0905 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.
Часто задаваемые вопросы
Итог: gemini-3-flash-preview vs kimi-k2-0905 (1:3)
kimi-k2-0905 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует kimi-k2-0905 (ввод 74.88 ₽, вывод 364.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gemini-3-flash-preview с контекстом 1 048 576. gemini-3-flash-preview уникален Reasoning; kimi-k2-0905 — Freq. Penalty и Logit Bias.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.