gpt-4o-mini-search-preview vs qwen3-coder-next

gpt-4o-mini-search-preview и qwen3-coder-next: ключевые отличия

gpt-4o-mini-search-preview и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (OPENAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости gpt-4o-mini-search-preview в 2.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов.

gpt-4o-mini-search-preview — gpt-4o-mini-search-preview от OPENAI — с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 28.80 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

qwen3-coder-next — qwen3-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 gpt-4o-mini-search-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Structured Output. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 3 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gpt-4o-mini-search-preview и qwen3-coder-next в рублях

gpt-4o-mini-search-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-search-preview обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 9.6 ₽ (25%), вывод дешевле на 172.8 ₽ (60%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст gpt-4o-mini-search-preview vs qwen3-coder-next

qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у gpt-4o-mini-search-preview. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: gpt-4o-mini-search-preview генерирует до 16 384 токенов за запрос, qwen3-coder-next — до 65 536. qwen3-coder-next может генерировать более длинные ответы.

Модальности gpt-4o-mini-search-preview и qwen3-coder-next

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности gpt-4o-mini-search-preview и qwen3-coder-next

qwen3-coder-next предлагает возможности, недоступные в gpt-4o-mini-search-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Общие: Structured Output.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gpt-4o-mini-search-preview и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gpt-4o-mini-search-preview или qwen3-coder-next?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, gpt-4o-mini-search-preview обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder-next — контекст 262 144 токенов.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gpt-4o-mini-search-preview

gpt-4o-mini-search-preview от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — gpt-4o-mini-search-preview дешевле на 9.6 ₽ (25%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — gpt-4o-mini-search-preview дешевле на 172.8 ₽ (60%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Когда использовать qwen3-coder-next

qwen3-coder-next от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 128 000 токенов
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение gpt-4o-mini-search-preview и qwen3-coder-next

gpt-4o-mini-search-preview (OPENAI) 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 14 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gpt-4o-mini-search-preview" или "qwen3-coder-next"
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini-search-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gpt-4o-mini-search-preview 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

Итог: gpt-4o-mini-search-preview vs qwen3-coder-next (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует gpt-4o-mini-search-preview (ввод 28.8 ₽, вывод 115.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-next с контекстом 262 144. qwen3-coder-next выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.