gpt-4o-search-preview и qwen3-235b-a22b-2507: ключевые отличия
gpt-4o-search-preview и qwen3-235b-a22b-2507 — модели от разных провайдеров (OPENAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-235b-a22b-2507 в 32.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-235b-a22b-2507 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.
qwen3-235b-a22b-2507 — qwen3-235b-a22b-2507 от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 14.98 ₽/1M токенов, контекст 262 144 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 qwen3-235b-a22b-2507 в рублях
qwen3-235b-a22b-2507 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: qwen3-235b-a22b-2507 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 465.02 ₽ (97%), вывод дешевле на 1860.1 ₽ (97%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст gpt-4o-search-preview vs qwen3-235b-a22b-2507
qwen3-235b-a22b-2507 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 qwen3-235b-a22b-2507
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности gpt-4o-search-preview и qwen3-235b-a22b-2507
qwen3-235b-a22b-2507 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 qwen3-235b-a22b-2507 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-4o-search-preview | qwen3-235b-a22b-2507 |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 480 ₽ | 14.98 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 1920 ₽ | 59.9 ₽ ✓ |
| Контекст | 128 000 токенов | 262 144 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | — |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (50% скидка) | Нет |
| Онлайн поиск | Да | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | GPT | Qwen3 |
| 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 qwen3-235b-a22b-2507?
По нашей оценке (0:4), qwen3-235b-a22b-2507 лидирует. Однако gpt-4o-search-preview может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-235b-a22b-2507 будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-235b-a22b-2507 — контекст 262 144 токенов.
- Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит qwen3-235b-a22b-2507 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 qwen3-235b-a22b-2507
qwen3-235b-a22b-2507 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — qwen3-235b-a22b-2507 дешевле на 465.02 ₽ (97%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — qwen3-235b-a22b-2507 дешевле на 1860.1 ₽ (97%) 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 QWEN
Подключение gpt-4o-search-preview и qwen3-235b-a22b-2507
gpt-4o-search-preview (OPENAI) и qwen3-235b-a22b-2507 (QWEN) 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 "qwen3-235b-a22b-2507"
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 qwen3-235b-a22b-2507 — 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 qwen3-235b-a22b-2507 (0:4)
qwen3-235b-a22b-2507 выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует qwen3-235b-a22b-2507 (ввод 14.98 ₽, вывод 59.9 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-235b-a22b-2507 с контекстом 262 144. qwen3-235b-a22b-2507 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.