gpt-4.1-nano и qwen3-coder-30b-a3b-instruct: ключевые отличия
gpt-4.1-nano и qwen3-coder-30b-a3b-instruct — модели от разных провайдеров (OPENAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-30b-a3b-instruct в 1.6x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 4.0x раз — gpt-4.1-nano принимает до 1 047 576 токенов.
gpt-4.1-nano — gpt-4.1-nano от OPENAI — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 047 576 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 1 047 576 токенов.
qwen3-coder-30b-a3b-instruct — qwen3-coder-30b-a3b-instruct от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-4.1-nano: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 7 из 12 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gpt-4.1-nano и qwen3-coder-30b-a3b-instruct в рублях
qwen3-coder-30b-a3b-instruct 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: qwen3-coder-30b-a3b-instruct обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 7.68 ₽ (40%), вывод дешевле на 28.8 ₽ (38%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст gpt-4.1-nano vs qwen3-coder-30b-a3b-instruct
gpt-4.1-nano принимает до 1 047 576 токенов — это в 4.0x больше, чем 262 144 у qwen3-coder-30b-a3b-instruct. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
По длине вывода: gpt-4.1-nano генерирует до 32 768 токенов за запрос, qwen3-coder-30b-a3b-instruct — до 32 768. qwen3-coder-30b-a3b-instruct может генерировать более длинные ответы.
Модальности gpt-4.1-nano и qwen3-coder-30b-a3b-instruct
gpt-4.1-nano — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст, файлы. qwen3-coder-30b-a3b-instruct работает только с текстом.
gpt-4.1-nano может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-coder-30b-a3b-instruct работает только с текстом.
Возможности gpt-4.1-nano и qwen3-coder-30b-a3b-instruct
qwen3-coder-30b-a3b-instruct предлагает возможности, недоступные в gpt-4.1-nano: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gpt-4.1-nano и qwen3-coder-30b-a3b-instruct в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-4.1-nano | qwen3-coder-30b-a3b-instruct |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 19.2 ₽ | 11.52 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 76.8 ₽ | 48 ₽ ✓ |
| Контекст | 1 047 576 токенов ✓ | 262 144 токенов |
| Макс. вывод | 32 768 токенов | 32 768 токенов |
| Модальности ввода | Изображения, Текст, Файлы | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (50% скидка) | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | GPT | Qwen3 |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
Как выбрать: gpt-4.1-nano или qwen3-coder-30b-a3b-instruct?
По нашей оценке (1:3), qwen3-coder-30b-a3b-instruct лидирует. Однако gpt-4.1-nano может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-30b-a3b-instruct будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gpt-4.1-nano — контекст 1 047 576 токенов.
- Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gpt-4.1-nano поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать gpt-4.1-nano
gpt-4.1-nano от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для работы с длинными документами — контекст 1 047 576 vs 262 144 токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI
Когда использовать qwen3-coder-30b-a3b-instruct
qwen3-coder-30b-a3b-instruct от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder-30b-a3b-instruct дешевле на 7.68 ₽ (40%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-30b-a3b-instruct дешевле на 28.8 ₽ (38%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение gpt-4.1-nano и qwen3-coder-30b-a3b-instruct
gpt-4.1-nano (OPENAI) и qwen3-coder-30b-a3b-instruct (QWEN) 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 "gpt-4.1-nano" или "qwen3-coder-30b-a3b-instruct"
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1-nano",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gpt-4.1-nano и qwen3-coder-30b-a3b-instruct — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.
Часто задаваемые вопросы
Итог: gpt-4.1-nano vs qwen3-coder-30b-a3b-instruct (1:3)
qwen3-coder-30b-a3b-instruct выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует qwen3-coder-30b-a3b-instruct (ввод 11.52 ₽, вывод 48 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gpt-4.1-nano с контекстом 1 047 576. qwen3-coder-30b-a3b-instruct выделяется поддержкой Freq. Penalty, Pres. Penalty, Rep. Penalty.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.