gigachat-2 vs gpt-audio-mini

gigachat-2 и gpt-audio-mini: ключевые отличия

gigachat-2 и gpt-audio-mini — модели от разных провайдеров (GIGACHAT и OPENAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости gigachat-2 в 2.2x раз выгоднее. Обе модели работают с контекстом 128 000 токенов.

gigachat-2 — gigachat-2 от GIGACHAT — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 130.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

gpt-audio-mini — gpt-audio-mini от OPENAI — мультимодальная, с обработкой аудио, с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gigachat-2: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Top Log Probs, Top P.

Стоимость gigachat-2 и gpt-audio-mini в рублях

Интересная ситуация: gpt-audio-mini дешевле по вводу, но gigachat-2 — 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.

Анализ цен: gigachat-2 обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 14.8 ₽ (13%), вывод дешевле на 330.8 ₽ (72%).

Контекст gigachat-2 vs gpt-audio-mini

Обе модели работают с одинаковым контекстом 128 000 токенов — выбор не ограничен размером входных данных.

gpt-audio-mini может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

Модальности gigachat-2 и gpt-audio-mini

gpt-audio-mini — мультимодальная модель, принимающая текст, аудио. gigachat-2 работает только с текстом.

Возможности gigachat-2 и gpt-audio-mini

gpt-audio-mini предлагает возможности, недоступные в gigachat-2: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Top Log Probs, Top P.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gigachat-2 и gpt-audio-mini в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gigachat-2 или gpt-audio-mini?

По нашей оценке (1:2), gpt-audio-mini лидирует. Однако gigachat-2 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, gigachat-2 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Обе модели имеют одинаковый контекст 128 000 токенов.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gigachat-2

gigachat-2 от GIGACHAT — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на выводе — gigachat-2 дешевле на 330.8 ₽ (72%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему GIGACHAT

Когда использовать gpt-audio-mini

gpt-audio-mini от OPENAI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — gpt-audio-mini дешевле на 14.8 ₽ (11%) за 1M токенов
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для обработки аудио и голосовых данных
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Подключение gigachat-2 и gpt-audio-mini

gigachat-2 (GIGACHAT) и gpt-audio-mini (OPENAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 12 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gigachat-2" или "gpt-audio-mini"
response = client.chat.completions.create(
    model="gigachat-2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gigachat-2 и gpt-audio-mini — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: gigachat-2 vs gpt-audio-mini (1:2)

gpt-audio-mini выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует gigachat-2 (ввод 130 ₽, вывод 130 ₽ за 1M токенов). gpt-audio-mini выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.