gpt-4o-search-preview vs kimi-k2-thinking

gpt-4o-search-preview и kimi-k2-thinking: ключевые отличия

gpt-4o-search-preview и kimi-k2-thinking — модели от разных провайдеров (OPENAI и MOONSHOTAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости kimi-k2-thinking в 4.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — kimi-k2-thinking принимает до 262 144 токенов.

gpt-4o-search-preview — gpt-4o-search-preview от OPENAI — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 480.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

kimi-k2-thinking — kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 86.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-4o-search-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, 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 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gpt-4o-search-preview и kimi-k2-thinking в рублях

kimi-k2-thinking 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-thinking обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 393.6 ₽ (82%), вывод дешевле на 1468.8 ₽ (77%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст gpt-4o-search-preview vs kimi-k2-thinking

kimi-k2-thinking принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у gpt-4o-search-preview. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

gpt-4o-search-preview может генерировать до 16 384 токенов за запрос.

Модальности gpt-4o-search-preview и kimi-k2-thinking

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

Возможности gpt-4o-search-preview и kimi-k2-thinking

kimi-k2-thinking предлагает возможности, недоступные в gpt-4o-search-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Общие: Structured Output.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gpt-4o-search-preview и kimi-k2-thinking в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gpt-4o-search-preview или kimi-k2-thinking?

По нашей оценке (0:4), kimi-k2-thinking лидирует. Однако gpt-4o-search-preview может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, kimi-k2-thinking будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит kimi-k2-thinking — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит kimi-k2-thinking с поддержкой reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gpt-4o-search-preview

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

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Когда использовать kimi-k2-thinking

kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — kimi-k2-thinking дешевле на 393.6 ₽ (82%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — kimi-k2-thinking дешевле на 1468.8 ₽ (77%) за 1M токенов
• 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 задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI

Подключение gpt-4o-search-preview и kimi-k2-thinking

gpt-4o-search-preview (OPENAI) и kimi-k2-thinking (MOONSHOTAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gpt-4o-search-preview" или "kimi-k2-thinking"
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-search-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gpt-4o-search-preview и kimi-k2-thinking — 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-search-preview vs kimi-k2-thinking (0:4)

kimi-k2-thinking выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует kimi-k2-thinking (ввод 86.4 ₽, вывод 451.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте kimi-k2-thinking с контекстом 262 144. kimi-k2-thinking выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.