gpt-4o-mini-audio-preview и kimi-k2.5: ключевые отличия
gpt-4o-mini-audio-preview и kimi-k2.5 — модели от разных провайдеров (OPENAI и MOONSHOTAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости gpt-4o-mini-audio-preview в 4.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — kimi-k2.5 принимает до 262 144 токенов.
gpt-4o-mini-audio-preview — gpt-4o-mini-audio-preview от OPENAI — с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 28.80 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.
kimi-k2.5 — kimi-k2.5 от MOONSHOTAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 96.00 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-4o-mini-audio-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P.
Стоимость gpt-4o-mini-audio-preview и kimi-k2.5 в рублях
gpt-4o-mini-audio-preview 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: gpt-4o-mini-audio-preview обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 67.2 ₽ (70%), вывод дешевле на 422.4 ₽ (79%).
Контекст gpt-4o-mini-audio-preview vs kimi-k2.5
kimi-k2.5 принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у gpt-4o-mini-audio-preview. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
kimi-k2.5 может генерировать до 262 144 токенов за запрос.
Модальности gpt-4o-mini-audio-preview и kimi-k2.5
kimi-k2.5 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. gpt-4o-mini-audio-preview работает только с текстом.
kimi-k2.5 может анализировать изображения (vision), тогда как gpt-4o-mini-audio-preview работает только с текстом.
Возможности gpt-4o-mini-audio-preview и kimi-k2.5
kimi-k2.5 предлагает возможности, недоступные в gpt-4o-mini-audio-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gpt-4o-mini-audio-preview и kimi-k2.5 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-4o-mini-audio-preview | kimi-k2.5 |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | MOONSHOTAI |
| Цена ввода (1M) | 28.8 ₽ ✓ | 96 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 115.2 ₽ ✓ | 537.6 ₽ |
| Контекст | 128 000 токенов | 262 144 токенов ✓ |
| Макс. вывод | — | 262 144 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | — | Other |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Log Probs | — | ✓ |
| Max Tokens | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Reasoning | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Response Format | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Structured Output | — | ✓ |
| Temperature | — | ✓ |
| Function Calling | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
| Top Log Probs | — | ✓ |
| Top P | — | ✓ |
Как выбрать: gpt-4o-mini-audio-preview или kimi-k2.5?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, gpt-4o-mini-audio-preview обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит kimi-k2.5 — контекст 262 144 токенов.
- Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит kimi-k2.5 с поддержкой reasoning.
- Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен kimi-k2.5 — он поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать gpt-4o-mini-audio-preview
gpt-4o-mini-audio-preview от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на вводе — gpt-4o-mini-audio-preview дешевле на 67.2 ₽ (70%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — gpt-4o-mini-audio-preview дешевле на 422.4 ₽ (79%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI
Когда использовать kimi-k2.5
kimi-k2.5 от MOONSHOTAI — 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
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI
Подключение gpt-4o-mini-audio-preview и kimi-k2.5
gpt-4o-mini-audio-preview (OPENAI) и kimi-k2.5 (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 "gpt-4o-mini-audio-preview" или "kimi-k2.5"
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini-audio-preview",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gpt-4o-mini-audio-preview и kimi-k2.5 — 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-4o-mini-audio-preview vs kimi-k2.5 (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует gpt-4o-mini-audio-preview (ввод 28.8 ₽, вывод 115.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте kimi-k2.5 с контекстом 262 144. kimi-k2.5 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.