gpt-4o-search-preview и minimax-m2.5: ключевые отличия
gpt-4o-search-preview и minimax-m2.5 — модели от разных провайдеров (OPENAI и MINIMAX), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости minimax-m2.5 в 8.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.5x раз — minimax-m2.5 принимает до 196 608 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.
minimax-m2.5 — minimax-m2.5 от MINIMAX — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 196 608 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 196 608 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-4o-search-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Reasoning Effort, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Structured Output. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 3 из 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gpt-4o-search-preview и minimax-m2.5 в рублях
minimax-m2.5 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: minimax-m2.5 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 422.4 ₽ (88%), вывод дешевле на 1689.6 ₽ (88%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст gpt-4o-search-preview vs minimax-m2.5
minimax-m2.5 принимает до 196 608 токенов — это в 1.5x больше, чем 128 000 у gpt-4o-search-preview. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: gpt-4o-search-preview генерирует до 16 384 токенов за запрос, minimax-m2.5 — до 65 536. minimax-m2.5 может генерировать более длинные ответы.
Модальности gpt-4o-search-preview и minimax-m2.5
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности gpt-4o-search-preview и minimax-m2.5
minimax-m2.5 предлагает возможности, недоступные в gpt-4o-search-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Reasoning Effort, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P. Общие: Structured Output.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gpt-4o-search-preview и minimax-m2.5 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-4o-search-preview | minimax-m2.5 |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | MINIMAX |
| Цена ввода (1M) | 480 ₽ | 57.6 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 1920 ₽ | 230.4 ₽ ✓ |
| Контекст | 128 000 токенов | 196 608 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | 65 536 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (50% скидка) | Да (9.67% скидка) |
| Онлайн поиск | Да | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | GPT | Other |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Log Probs | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Reasoning | — | ✓ |
| Reasoning Effort | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Temperature | — | ✓ |
| Function Calling | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
| Top Log Probs | — | ✓ |
| Top P | — | ✓ |
Как выбрать: gpt-4o-search-preview или minimax-m2.5?
По нашей оценке (0:4), minimax-m2.5 лидирует. Однако gpt-4o-search-preview может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, minimax-m2.5 будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит minimax-m2.5 — контекст 196 608 токенов.
- Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит minimax-m2.5 с поддержкой reasoning.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв 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 minimax-m2.5
minimax-m2.5 от MINIMAX — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — minimax-m2.5 дешевле на 422.4 ₽ (88%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — minimax-m2.5 дешевле на 1689.6 ₽ (88%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 196 608 vs 128 000 токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 9.67%
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для задач, оптимизированных под экосистему MINIMAX
Подключение gpt-4o-search-preview и minimax-m2.5
gpt-4o-search-preview (OPENAI) и minimax-m2.5 (MINIMAX) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 18 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 "minimax-m2.5"
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 minimax-m2.5 — 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-search-preview vs minimax-m2.5 (0:4)
minimax-m2.5 выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует minimax-m2.5 (ввод 57.6 ₽, вывод 230.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте minimax-m2.5 с контекстом 196 608. minimax-m2.5 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.